By George Curta · Last updated 2026-06-15
Žetonu sistēma — Biežāk uzdotie jautājumi
Ātras atbildes par to, kā žetoni darbojas, cik tie maksā un kā maksimāli izmantot savu bilanci.
Pamati
- Kas tieši ir žetons?
- Žetons ir lietošanas kredīts anonym.legal platformā. Katra analīzes, anonimizācijas vai atšifrēšanas darbība ietur nelielu skaitu no jūsu konta bilances. Pirms katras darbības vienmēr redzat precīzas izmaksas, un žetoni tiek tērēti tikai veiksmīgām darbībām.
- Kā norēķinu žetons atšķiras no tokenizēta personas datu aizstājēja?
- Tie dalās vārdā, bet nozīmē dažādas lietas. Norēķinu žetons ir kredīts, ko tērējat darbībām. Tokenizēts personas datu aizstājējs (piemēram, <PERSON_1>) ir tehniskā virkne, kas anonimizēšanas laikā aizstāj īstu vārdu jūsu tekstā. Jūs nemaksājat par aizstājēju — maksājat par darbību.
- Kā pārbaudīt pašreizējo žetonu bilanci?
- Tīmekļa lietotnē dodieties uz Settings → Account. API izsauciet bezmaksas /api/mcp/balance galapunktu vai MCP rīku anonym_legal_get_balance. Abi atgriež atlikušo bilanci, cikla sākumu un cikla beigas.
Piešķīrumi & ierobežojumi
- Cik žetonu ietver katrs plāns?
- Free: 200 žetonu uz 30 dienu ciklu. Basic (€3 / mēnesī): 1,000 žetonu uz 31 dienu ciklu. Pro (€15 / mēnesī): 4,000. Business (€29 / mēnesī): 10,000. Neizmantotie žetoni nepārnes uz nākamo ciklu.
- Vai neizmantotie žetoni pārnes uz nākamo ciklu?
- Nē. Gan žetonu piešķīrumi, gan papildināšana tiek atiestatīti katra norēķinu cikla beigās. Plānojiet iepriekš un pērciet papildināšanu tuvu izmantošanas laikam.
Izmaksas & novērtēšana
- Cik maksā vienas teksta lapas analīze?
- 5,000 rakstzīmju lapa ar blīviem personas datiem maksā aptuveni 193 žetonus. 1,000 rakstzīmju lapa maksā aptuveni 39 žetonus. Vieglāks teksts (mazāk personas datu) maksā vēl mazāk. Precīzās izmaksas tiek rādītas blakus katrai darbību pogai tīmekļa lietotnē un caur bezmaksas novērtēšanas galapunktu API.
- Kā novērtēt izmaksas pirms darbības izpildes?
- Divi veidi. Tīmekļa lietotnē izmaksu priekšskatījums parādās blakus katrai darbību pogai pirms noklikšķināšanas. API izmantojiet bezmaksas MCP rīku anonym_legal_estimate_cost — tas atgriež precīzu atskaitījumu, neizpildot darbību.
- Kāds ir īkšķa noteikums žetonu izmaksām?
- Aptuveni 1 žetons uz 25 analizētā teksta rakstzīmēm, plus nelielas vienības izmaksas. Rets teksts maksā mazāk, jo vienības termins sarūk. Anonimizēšana ietver analīzes izmaksas plus nelielas lietošanas soļa izmaksas. Atšifrēšana ir lētākā darbība.
- Vai cita operatora izvēle maina izmaksas?
- Nē. Aizstāšana, rediģēšana, maskēšana, jaukšana un šifrēšana būtībā maksā vienādi ar tiem pašiem ievaddatiem. Izvēlieties operatoru, kas atbilst jūsu privātuma mērķim, nevis budžetam.
- Vai teksta valoda ietekmē izmaksas?
- Izmaksas nosaka rakstzīmes un atklātās vienības, nevis valoda. Īss teikums jebkurā no 48 atbalstītajām valodām maksā dažus žetonus.
Robežgadījumi
- Kas notiek, ja žetoni beidzas uzdevuma vidū?
- Nākamā darbība atgriež 402 Payment Required atbildi ar precīzu trūkumu. Varat nekavējoties iegādāties papildināšanu (apmaksātos plānos) vai gaidīt cikla atiestatīšanu.
- Vai neveiksmīgas darbības maksā žetonus?
- Nē. Žetoni tiek atskaitīti tikai pēc veiksmīgas darbības. Validācijas kļūdas, servera kļūdas un noraidīti pieprasījumi nemaksā nevienu žetonu.
- Kā darbojas AI Entity Creation cenu noteikšana?
- Pielāgota vienību atpazinēja izveide ar mākslīgo intelektu maksā fiksētu 50 žetonu par pieprasījumu, atskaitot no pašreizējā cikla bilances. Izmaksas tiek parādītas pirms katra izsaukuma un var mainīties ar iepriekšēju brīdinājumu.
Papildināšana & derīguma termiņš
- Vai cikla laikā varu iegādāties vairāk žetonu?
- Jā — Basic, Pro un Business plānos varat iegādāties papildināšanu. Likmes: Basic €1 = 250 žetoni, Pro €1 = 300 žetoni, Business €1 = 350 žetoni. Free plāna lietotājiem jājaunina plāns, lai iespējotu papildināšanu.
- Vai papildināšanas žetoniem beidzas derīguma termiņš?
- Jā. Papildināšanas žetoniem beidzas derīguma termiņš nākamā cikla atiestatīšanā, tāpat kā ikmēneša piešķīrumam. Tie nepārnes uz nākamo ciklu.
Vai jums joprojām ir jautājums?
Sazinieties ar mūsu atbalsta komandu vai pārlūkojiet pilno vārdnīcu un platformas dokumentāciju.
About this page
We update this page when our platform or the law changes.
Read our founder note for how we work.
Each change shows up in the timestamp at the top.
Related reading
- Common questions
- Glossary
- How tokens work
- Security posture
- Where we comply
- What we detect
- Case studies
- Release notes
We follow these rules
- GDPR (EU 2016/679).
- ISO/IEC 27001:2022.
- NIS2 (EU 2022/2555).
- HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).
Our promise
We do not sell your data.
We do not train models on your text.
We store your files in Germany.
You can delete your account at any time.
You own your work.
Where we run
Our servers live in Falkenstein, Germany.
We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.
All data stays in the EU.
Backups run every day.
Need help?
Email support@anonym.legal.
We reply within one business day.
How we test
We run a full check suite on every release.
Each surface gets its own sweep script and report.
Human reviewers spot-check the output each week.
We track recall and precision on a labelled set.
Bad runs block the deploy.
What we never do
- We never sell your information to third parties.
- We never train models on what you upload.
- We never keep your work after you delete it.
- We never share keys with any outside firm.
- We never run ads inside the product.
Plans in plain words
We sell credits, not seats.
One credit covers one short job.
Long jobs use a few credits each.
You can top up at any time.
Unused credits roll over each month.
Read the plans page for current rates.
Who built this
A small team of engineers and lawyers built this.
We ship from Europe and work in the open.
Our founder note spells out why we started.
Where to start
- Open the web app and try a sample file.
- Learn how credits get counted.
- See current plans and limits.
- Meet the team behind the product.
How the parts fit
A browser add-on cleans text inside Chrome.
A Word plug-in handles drafts in Office.
A small desktop tool works on whole folders.
An agent protocol link feeds large models safely.
All four share one core engine and one rule set.
Words from our team
We started this work after a lunch about cookies.
One friend kept getting odd ads on her phone.
We asked why a court file leaked through a draft.
We sketched the first build on a napkin that week.
By month three we had a tiny demo for a friend.
She used it on her first case the next day.
Common questions we hear
Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.
Does it work on long files? Yes, in small chunks.
Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.
Does it run offline? The desktop build runs offline.
Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.
Will it learn from my work? No, we never train on inputs.
A short tour of the workflow
Upload a file or paste a snippet of prose.
Pick the entities you want gone from the draft.
Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.
Press run and watch the side panel show each hit.
Skim the result and tweak any rule that misfired.
Save the cleaned file or send it to a teammate.