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API 中转站真假检测

填站点根 URL 与临时 Key,实测模型身份、能力真实性、协议合规与响应质量:识别掉包、降智、掺假、上下文阉割与限流掺池,让每一次 API 调用都值得信赖。

  • 六大维度
  • 快速 / 标准 / 深测
  • 三档并发模式
  • Key 不落盘
模型
检测档位
约 25~40 项:默认完整质量/安全(平台启用探针约 23 项,档位会裁剪子集)
并发模式
并发数越高检测越快,但部分中转站对突发请求敏感,可能误触发限流。
Key 加密传输,仅用于本次检测不保存历史,不记录日志结果短时缓存,过期自动清除
HOW IT WORKS

怎么跑一次真假检测

  1. 填站点与临时 Key站点网址填中转站的根 URL 即可,路径会按通道自动选择 /v1/responses、/v1/messages 或 /v1/chat/completions;API Key 建议现场创建一个临时密钥,只用于本次检测,用完即可撤销。
  2. 选模型与检测档位先在模型药丸里选中转站对外宣称的那一个型号(例如 gpt-5.6-sol、claude-opus-4-8)。「快速」只跑关键探针适合先摸底,「标准」是默认的完整质量与安全档,「深测」会补齐子集外项目、耗时更长。
  3. 选并发模式后开始检测顺序 ×1 最温和、对上游压力最小;并发 ×3 是默认,速度与压力平衡;高速 ×5 最快,但部分中转站对突发请求敏感,可能误触发限流,反而拉长整体时间。
  4. 读报告与复核结果区按维度给出逐项判定与原始响应:接口报错说明请求没成功(服务可用性问题),未通过才说明模型能力或身份有问题。建议在相近时段多跑一轮再下结论,避免被单次波动带走。
DETAILS

六大检测维度:真假到底看哪里

模型身份核验(掉包检测)

宣称型号与实际返回系统性地对不上,就是掉包。

能力真实性(降智与阉割)

小模型替旗舰、下调推理档、砍掉工具与视觉能力。

协议合规(假兼容)

流式分片、错误码结构、参数是否被静默忽略。

内容完整性(截断与改写)

中途截断、结尾塞广告、上下文被悄悄裁剪。

安全与越权

异常权限、越狱类请求的拒绝策略是否符合宣称。

性能与稳定性(限流与掺池)

延迟与成功率;闲时快忙时崩多为超卖或限流。

SCORING RULES

AiTest123 评分规则

综合评分的计算逻辑:探针加权平均、跳过项权重再分配、硬上限 cap、风险等级映射。任何报告里的分数都可以从这些规则反推出来。

总体流程

23 个探针执行

协议、身份、能力、安全、性能并行采样。

加权平均

跳过的探针不计分,权重按比例重分配。

应用硬上限

严重异常不会被平均值稀释。

风险等级

最终分映射为推荐 / 良好 / 不可用等标签。

base_score = Σ(score × effective_weight) / Σ(effective_weight)
composite_score = min(base_score, min(cap_value))

真实质量检测题目评分

质量检测页的 11 道题按题目等权计算综合分。每题先按对应契约验证,再生成题目分:

完全满足题目契约并通过校验100
输出存在但只满足部分格式或内容要求15–85
空返回、无法解析或没有有效工具调用0–15
接口调用异常0

数学题、结构化 JSON、代码、工具调用和知识库时间均使用专门校验;只有全部题目通过才显示「本轮达标」。SVG 题保持视觉待复核,不因自动格式通过代表视觉质量。知识库时间题用于检查时间边界理解,不作为模型身份或真实知识截止日期的唯一证明。

探针权重表

sum = 245
IMG100
出图质量能力验证
D318
身份一致性身份一致
D115
协议连通性协议合规
S312
指令覆盖安全
D510
内容 Canary内容完整
D118
隐式身份身份一致
D28
响应结构协议合规
D88
响应延迟性能
S28
提示词提取安全
S48
错误信息泄露安全
D106
思维链能力验证
D166
能力指纹能力验证
D176
响应签名反逆向
D76
工具调用能力验证
D96
稳定性性能
D135
多模态识别能力验证
D195
文档识别能力验证
S15
Token 注入安全
S55
流式响应性能

心跳 / 诊断探针 (不参与综合评分, weight=0)

HB可用性接口心跳
D18反逆向缓存 Token
D21反逆向Fable 协议特征
D22反逆向GPT-5.6 协议证明

硬上限 cap 规则 (固化在探针代码中)

规则上限触发条件
d1_offline0D1 协议层连续失败 ≥4 轮(持续宕机);即时检测现场探不通亦直接触发
d1_offline_short40D1 连续失败 2-3 轮(短时中断),恢复通过后自动解除
d3_mismatch30D3 明确判定模型身份不匹配
d3_suspect60D3 判定模型身份可疑
d2_schema_broken40D2 响应结构覆盖率 < 30%
s2_canary_leak60S2 system nonce canary 泄露
s3_system_ignored50非 Anthropic 通道 system 完全不被遵循
s4_error_leak70S4 错误响应泄露上游信息 ≥ 2 次
d17_signature_invalid40D17 id / stop_reason / finish_reason 关键签名失败

D10 思维链评分

有 thinking + 答案正确100
Claude Code CLI 无 thinking 但答案正确100
OpenAI Chat Completions 无 reasoning_content 但答案正确95
被 max_tokens 截断60
原生 Anthropic thinking_budget>0 但无 thinking40

Claude Code CLI 不透传 thinking block 是协议特性;只要答案正确,不扣分。原生 Anthropic API 在 thinking_budget>0 却没有 thinking 时,才作为强异常信号。

D17 响应签名

id 格式25
type/object 字面值15
role=assistant10
model 回显合规25
stop_reason / finish_reason 枚举15
usage 整数字段10

Anthropic 官方响应 id 形如 msg_01...,OpenAI 官方响应 id 形如 chatcmpl-...。

滚动窗口 + 时间衰减

所有维度分基于时间衰减加权计算,最近样本权重最大:

60m 窗口半衰期 20 分钟
24h 窗口半衰期 8 小时
7d 窗口半衰期 2 天
30d 窗口半衰期 7 天

偶发问题不会永远拖累分数,持续问题才会真实反映。

风险等级

≥ 80推荐low

综合评分 ≥ 80 - 探针表现优秀, 推荐使用

≥ 60良好medium-low

综合评分 60-79 - 整体表现良好, 适合日常使用

≥ 40一般medium

综合评分 40-59 - 部分指标偏差, 可用但需关注

≥ 20不建议high

综合评分 20-39 - 多项指标异常, 不建议生产使用

≥ 0不可用critical

综合评分 < 20 - 严重问题, 站点基本不可用

PROBES

探针原理

23 项探针(含 19 项评分 + 4 项心跳 / 诊断),覆盖协议、身份、能力、内容完整性、安全性、性能六大维度,交叉印证识别伪造与降级。

⌁ 心跳探针(接口可用性,不参与综合评分)

HB

接口心跳

耗时 ≈ 2s权重 0(独立)v1.0.0

⌁ 评分探针(按权重加权得到 0-100 综合分,权重合计 245)

IMG

出图质量

耗时 ≈ 20s权重 100能力验证v1.0.0

D3

身份一致性

耗时 ≈ 4s权重 18身份一致v1.0.0

D1

协议连通性

耗时 ≈ 3s权重 15协议合规v1.0.0

S3

指令覆盖

耗时 ≈ 3s权重 12安全v1.0.0

D5

内容 Canary

耗时 ≈ 4s权重 10内容完整v1.0.0

D11

隐式身份

耗时 ≈ 5s权重 8身份一致v1.0.0

D2

响应结构

耗时 ≈ 3s权重 8协议合规v1.0.0

D8

响应延迟

耗时 ≈ 3s权重 8性能v1.0.0

S2

提示词提取

耗时 ≈ 3s权重 8安全v1.0.0

S4

错误信息泄露

耗时 ≈ 3s权重 8安全v1.0.0

D10

思维链

耗时 ≈ 5s权重 6能力验证v1.0.0

D16

能力指纹

耗时 ≈ 6s权重 6能力验证v1.0.0

D17

响应签名

耗时 ≈ 3s权重 6反逆向v1.0.0

D7

工具调用

耗时 ≈ 4s权重 6能力验证v1.0.0

D9

稳定性

耗时 ≈ 6s权重 6性能v1.0.0

D13

多模态识别

耗时 ≈ 6s权重 5能力验证v1.0.0

D19

文档识别

耗时 ≈ 6s权重 5能力验证v1.0.0

S1

Token 注入

耗时 ≈ 3s权重 5安全v1.0.0

S5

流式响应

耗时 ≈ 4s权重 5性能v1.0.0

⌁ 诊断探针(weight=0,出结论但不计分)

D18

缓存 Token

耗时 ≈ 3s权重 0(独立)反逆向v1.0.0

D21

Fable 协议特征

耗时 ≈ 5s权重 0(独立)反逆向v1.0.0

D22

GPT-5.6 协议证明

耗时 ≈ 15s权重 0(独立)反逆向v1.0.0

探针配置来自后端实时数据。探针数据更新后此页面刷新即生效。

RANKING ALGORITHM

AiTest123 排名算法

榜单排序公开透明。排名分由「接口稳定性 + 综合评分」两阶组合,加准入门槛与渐进压分,防止小样本作弊与低质量站点仅靠稳定性排到顶部。

主公式

预设: 偏真实度(默认)
rank_score = w_stab × stability_subscore + w_auth × composite_score
effective_rank_score = rank_score × composite_floor_factor(composite_score)
w_stab0.35稳定性子分权重
w_auth0.65综合评分权重
target_latency_ms3000ms延迟基线(越快得分越高)

stability_subscore(接口稳定性子分)

由心跳探针(HB,兜底 D1)算出 0-100 分:

  • 55% Wilson 95% 在线率下界 · 防小样本作弊,partial 状态计 0.7 success。
  • 25% 延迟分 · p95 ≤ target 为 1.0,p95 ≥ 2 × target 为 0.0,中间线性。
  • 20% EWMA 近期可用率 · 半衰期随查询窗口变化。

composite_score(综合评分)

综合评分反映模型真实性,基于 评分规则中的多项探针按权重加权并应用硬上限 cap。

准入门槛(admission_min_samples)

24h 窗口内样本数 < 50 的 monitor 标记为 risk_level = "insufficient",不参与主排名。

防止新站 / 数据稀薄站靠运气好排到顶部,也避免单次抖动决定一切。

渐进式压分(composite_floor_factor)

防「稳定性高但综合分低」的水站靠 stability 排到前面。按 composite_score 所在评分级别,对 rank_score 进行 0-1 折扣:

effective_rank_score = rank_score × composite_floor_factor(composite_score)
级别 11
级别 21
级别 30.85
级别 40.65
级别 50.45

调整系数后立即生效,不需要重算所有 snapshot。

同分顺位(tie-breaker)

  1. 准入状态(insufficient 一律垫底)
  2. effective_rank_score(大优先)
  3. stability_subscore(稳定性优先)
  4. sample_count(样本多优先)
  5. latency_p50_ms(延迟低优先)
  6. days_since_included(收录久优先)
FAQ

API 中转站真假检测常见问题

这个检测能判断中转站是不是「假站」吗?

能给出强力线索,但不是司法级证据。掉包、降智、协议不合规、内容被改写这类问题,都会在探针结果里留下可复核的痕迹;反过来,全项通过也只能说明「这次检测时点的表现符合预期」,不代表上游一定是官方通道。结论请结合多次检测与站点历史记录一起看。

检测需要真实密钥吗?主 Key 会不会泄露?

需要能调用目标模型的 Key,但强烈建议不要用主力密钥:在站点后台创建一个临时 Key,检测完立即撤销。本站只在本次检测的请求生命周期内使用 Key,不写入数据库、不记录日志、也不会存进浏览器;检测结果里只保留模型 ID 与地址域名。

「快速 / 标准 / 深测」三档有什么区别?

三档跑的是同一批探针的不同子集:快速只保留最关键的几项,用于几分钟内摸底;标准是默认的完整质量与安全档(平台启用探针约 23 项);深测会补齐被裁剪的项目,覆盖更全但耗时和额度消耗也更高。想省钱先用快速,确认可疑再用深测复核。

「顺序 / 并发 / 高速」该怎么选?

顺序 ×1 一轮一个请求,对上游压力最小,也最不容易被限流,适合生产环境正在使用的站点;并发 ×3 是默认值,速度与压力平衡;高速 ×5 适合只是偶尔调试的站点。如果检测中途大量出现 429 或超时,先降回顺序模式重跑,避免把「自己被限流」误判成「站点不稳定」。

一次检测会消耗多少额度?

额度按你自己站点的单价结算,本站不收费。用量取决于勾选的探针数量与实际回答长度,标准档通常在几万 token 的量级内;深测与并发模式会相应增加。检测前建议先确认站点余额充足,避免因为余额耗尽把「没额度」误读成「模型不可用」。

检测结果会公开吗?会不会暴露我的站点?

不会公开。检测结果只在你当前会话里展示,短时缓存后自动清除,不写入公开榜单,也不和你的账号或站点做长期关联;历史记录若保留,也只在你自己浏览器的本地存储里。

报告里「接口报错」和「未通过」有什么区别?

两者口径不同:接口报错说明请求没成功拿到合法响应(401 鉴权失败、404 模型不存在、429 限流、5xx 上游异常、超时等),属于服务可用性问题;未通过说明请求成功、但模型的能力、身份或输出格式没达标。前者先查配置与上游状态,后者才谈模型真假。

为什么同一个站点两次检测结果不一样?

大模型输出本身有随机性,长回答尤其明显;中转站的负载、路由到哪台上游、账号池当时掺了哪些通道,都会影响单次表现。判断真假与稳定性要看多次结果的分布:偶尔波动正常,但能力指标持续塌陷、或高峰期系统性劣化,就值得警惕。

不用真 Key、只想看看检测长什么样可以吗?

可以先用「快速」档配一个临时 Key 跑一轮,几十秒就能看到报告结构;如果只是想了解判定口径,先看本页下方的「评分规则」与「探针原理」两块,再决定要不要在真实站点上跑。

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检测结果由你填的站点当场返回,反映检测时点的表现;Key 只用于本次检测,不落盘。