运行时压缩风险定价：压缩服务状态的随时有效准入与已服务输出定律

服务状态的运行时压缩以质量换取容量，却没有定价后的保证：系统根据负载信号自适应调整精度，但没有可靠性声明；而经认证的方法则通过对预先声明的事件数量做 union bound 来分配请求级风险预算。我们证明，在一个生产服务栈中，union 预算会在每个长请求上耗尽（100% 的请求），并用一个随时有效、物理记账的账本取而代之；该账本的界限在真实流量上的 352,333 次准入调用中的每一次都成立，并且在一个预注册的留出确认轮次中，在风险匹配的情况下将精确回退率减半（0.30 -> 0.14）——覆盖率是按账户所声明的价格购买的。然后，我们为从认证见证到用户实际体验之间剩余的距离定价：一个经机器检查的设计定律（TV <= tanh(a_q w_thr)）将 served-TV 目标转化为一个阈值旋钮；对其实例化的三层审计——测得与紧界相差 1.5x 的 operator-norm 查询包络、替代 Cauchy-Schwarz 球但没有带来收益的测量椭球（0.89x，留出集上可靠），以及门控的运行点（约 700x）——把整个 1064x 差距定位到运行点，这是该定律如今明示的价格，而不再是未知量。对于一个尚未见过的请求，定价界限毫无价值，因此第三个环节是量词：跨 80 条服务历史的可交换外推，用 order-statistic 界限取代 binary conformal prediction 的空洞证书，并能做出区分（相对于 0.51 的校准风险为 0.41）。所有概率核都经过 Lean 4 检查（228 个导出的定理，没有 sorry）；究竟哪个对象值得使用这套机制，则在一篇配套论文中通过实证解决，该论文裁定并否决了认证 routing 这一自然替代方案。最终交付的是一个账户：可以支出的风险、可以从定律读出的差距，以及一个能够经受住你尚未见过的请求的界限。