FAQ

第三方搭建的转发服务：你把请求发给它，它转发给 Anthropic / OpenAI / Google 官方再把结果返回。常见理由是国内直连、批发价更便宜、一个 key 用多家模型。风险是它可以在中间改任何东西——换更便宜的模型、剥掉高级能力、注入自己的 system prompt、虚报用量。

① 用便宜模型冒充贵模型（Sonnet 冒充 Opus，甚至用国产模型冒充 GPT）；② 走 OpenAI 兼容层再转成 Claude 协议，导致 thinking、PDF、预填充、stop_sequences 这些 Claude 原生能力丢失；③ 用逆向渠道（Kiro、Amazon Q、Copilot 等）而非官方 API，签名缺失、随时被封；④ 注入隐藏指令引导模型推广或改变行为；⑤ 把 200k 上下文截断成 32k；⑥ 虚报 input_tokens 多扣费。

不能。任何现代模型都能被 system prompt 教会自称 Claude。要看模型自己无法控制的东西：服务端签名、协议字段形状、logprobs、usage 明细这些由 API 层生成的指纹。

Claude 开启 extended thinking 后，每个 thinking 块带一个由 Anthropic 服务端签发的 signature（几百到两千字符的 base64）。多轮对话回传时官方会验证这个签名，篡改任何一个字符都会被 400 拒绝。中转站没有 Anthropic 的私钥，无法生成合法签名；如果它把篡改后的签名也放行，说明上游根本没做校验——不是官方。本站标准模式会做「原样回传 + 篡改回传」两次验证，这一项占 25% 权重。

Claude 支持在 messages 末尾放一条 assistant 消息让模型续写，这是 Claude 独有特性。经 OpenAI 兼容层转换的中转站通常会把它当成普通历史消息，模型会重新输出完整内容而不是续写。注意：Claude 5 代（Opus 5 / Sonnet 5 / Fable 5）官方已移除预填充，这一项会自动跳过不计分。

三处：① 不再接受 thinking.type=enabled，改用 adaptive + output_config.effort，模型自行决定是否思考，所以签名探针用一道必须推理的题来逼出 thinking 块；② 官方移除了 assistant 预填充，该项跳过；③ 标准 API 拒绝 temperature 参数。引擎对这三处都会自动适配，报告里会注明。

很多 Claude 中转站用多个订阅账号组成号池轮换。账号 A 签发的 thinking 签名回传到账号 B 会被官方拒绝，所以号池必须在转发前剥掉或替换历史里的 thinking 块——结果就是我们把篡改后的签名回传它也照样 200。这种站首轮签名是官方形态（上游大概率是真官方账号），但签名验证链在中转站断了，报告判为「存在风险」而非「伪造」。逆向渠道则是签名形态本身就不对（不以 E 开头、长度不足）。

越来越多中转站把真官方号池放进「仅限 Claude Code 调用」的分组，普通 API 请求会被拒（报错含「请使用标准 Claude Code 客户端」）。勾选后我们会以 Claude Code CLI 的方式发请求：claude-cli User-Agent、x-app: cli、anthropic-beta 里的 claude-code 标记、SDK 指纹头、以「You are Claude Code…」开头的 system 块和 metadata.user_id。检测逻辑不变，只是 token 基线和隐藏指令探针会扣除我们自己带的这句前缀。不需要时不要勾——它会让报告里多一句你没写的 system prompt。

连发两次带 cache_control 的长 system prompt：第一次官方会返回 cache_creation_input_tokens，第二次返回 cache_read_input_tokens。中转站如果剥掉了 cache_control，或在多个上游之间轮询导致缓存对不上，两次都会按全价计费——Claude Code 这类长会话场景的真实花费会高出数倍。这一项目前只有本站在测。OpenAI 侧对应检测 prompt_tokens_details.cached_tokens。

中转站在转发时对请求体做了字段白名单，不认识的参数被丢掉。这类站通常也会改写 usage、剥离 thinking 历史，属于「非原样透传」的信号之一。

「Reply with exactly: OK」这句话官方计费约 12 个 token。如果返回 80+，说明中转站在你看不到的地方塞了一段 system prompt，而且这段还在按你的钱计费。

看 usage：官方 GPT 返回 prompt_tokens / completion_tokens 及 *_details 明细；如果混入 input_tokens、cache_creation_input_tokens 之类的 Anthropic 字段，就是协议转换残留。另外官方 GPT 支持 logprobs，Claude 后端给不出来；strict json_schema 输出若被 ```json 包裹也是转换层的典型症状。

o 系列 / GPT-5 不接受 temperature、max_tokens，改用 max_completion_tokens 和 reasoning_effort；同时官方必返回 completion_tokens_details.reasoning_tokens，缺失即可疑。

实测多家中转的 Grok 4.x 对一句话提示都计了 190–640 个 prompt tokens，而且不同站点数值接近，更像 xAI 把内置系统提示计入了用量，而非中转站注入。目前报告仍按「用量异常」提示，待拿到官方对照后会修正规则。

绝大多数中转站只暴露 OpenAI 兼容协议，Gemini 原生 /v1beta/models 路径几乎没人转。本站会先试 /v1beta/openai，404 再试 /v1。

每个检测项 0–100 分，乘以权重求加权平均（跳过项不计）。≥70 通过、50–69 存在风险、<50 未达标；出现任一「严重」失败（无 thinking 签名、协议转换残留、身份错误、注入等）时结论封顶为「存在风险」，无论总分多高。

为了防止刷单次高分。排名分 = (Σ分数 + 50×5) / (次数 + 5)：一次 100 分只有 58.3，十次 99 分才 82.7。样本少于 2 次的域名不参与正式排名，标注「单次样本」沉底。展示给你看的是中位分，更直观。

常见原因：① 站点按令牌分组走不同渠道（比如 Kiro 逆向池、仅限 Claude Code 的号池、标准 API 池），同一域名下分数天差地别；② 多账号轮询，每次落到不同上游；③ 官方侧的安全分类器偶发拒答。所以站点页同时给出中位分、标准差、结论一致率和各检测项的历史通过率——看波动比看单次分数更重要。

中转站的模型命名五花八门（claude-haiku-4-5-20251001、claude-sonnet-4.5、grok-4.20-0309-reasoning…）。为了不把同一个模型拆成十个页面，全站按规则归一到主模型名：去掉日期快照、-latest/-thinking/-preview、推理开关等后缀，版本号规范化（4.20→4.2）。报告里保留你填的原始名，鼠标悬停可见。

每份报告底部有 👍 / 👎；点 👎 可以选原因并留言，检测失败的报告有「反馈问题」按钮，报错原文会自动附上。我们会对照证据排查，误判会修正引擎并重跑。

不会。检测分完全由自动探针决定，每份报告都附完整证据（原始字段、状态码、回复原文）可以逐项复核；认证收录只影响目录里的展示信息（名称、官网链接、简介），以及在同分情况下排前面。

key 只在检测进程的内存里存在，检测结束即释放；数据库只保存脱敏后的形式（如 sk-ab••••••cd）。仍然建议你专门建一个低额度的测试 key，测完就删——这是对任何第三方工具都应有的习惯。

token 由你的 key 承担。快速模式约 2k token；标准模式含 32k 长上下文约 50k token；完整模式含 100k/200k 约 350k token（Opus 官方价约 $5，中转站按其倍率折算）。本站不收费。

AES-256-GCM 加密后入库，只用于每 10 分钟一次、max_tokens=5 的存活探测，单模型每天约 150 次极小请求。建议给一个限额的专用 key。