检测结果

模型:claude-opus-4-8 · 模式 quick · 中转站 https://hanzuai.com

加密级验证: Claude thinking signature 来自 Anthropic 服务端签名。通过该项时,它是当前检测集中最高可信度的真伪信号。

报告使用声明: 本报告仅基于本次提交时的接口响应、协议字段和模型行为生成,仅供技术参考与风险提示。检测结果不构成法律意见、司法鉴定、官方认证或对任何第三方服务的最终事实认定,不具备法律效力;请勿将本报告作为单一依据用于商业纠纷、法律争议或公开指控。

20%

未达标

由 10086AI 中转服务质量评估平台生成

身份一致性异常

✗ 检测器运行异常: HTTP 403: {"error":{"type":"\u003cnil\u003e","message":"This group is restricted to Claude Code clients (request id: 202608030744511504218978268d9d6hKxKxfLy) (request id: 202608030744510925214428268d9d6cHxAJAhd

0/100
思维签名验证异常

✗ 检测器运行异常: HTTP 403: {"error":{"type":"\u003cnil\u003e","message":"This group is restricted to Claude Code clients (request id: 202608030744511506461468268d9d6a1cTE9hV) (request id: 202608030744510937995848268d9d6pVJ2L6yM

thinking 块无

thinking 字数 0 字

签名无

签名长度 0B

签名前缀 -

stop_reason -

0/100
模型一致性异常

✗ 检测器运行异常: HTTP 403: {"error":{"type":"\u003cnil\u003e","message":"This group is restricted to Claude Code clients (request id: 202608030744511678174038268d9d6jja9ddes) (request id: 202608030744510941726738268d9d6vH7BDThy

0/100
协议规范性通过

✓ SSE 事件序列和响应字段均符合Anthropic 官方规范。标准: 事件顺序、类型字段完全合规

100/100
消息标识规范通过

✓ 消息 ID 以 msg_ 开头，tool ID 以 toolu_ 开头，格式规范。标准: 必须使用官方前缀格式

100/100

这份结果怎么理解?

暂时无法判断 Token 是否虚报

接口没有返回完整 usage 字段,所以这次不能确认它有没有多算。

✗

未达标 — 大概率不是真实 claude-opus-4-8

置信度: 高 (多维度证据一致)

多项关键检测失败,该中转站大概率没有运行真实的 claude-opus-4-8。详细证据见下方指标。

注水/掺水风险分析

模型字段不匹配中风险

响应中的 model 字段与请求不一致,可能是中转站修改了模型路由。

请求: , 响应:

身份验证证据

指标	结果	详情
加密签名	请求失败
响应模型字段	未返回
知识准确度	0/0 正确

各检测器详细指标

身份一致性 0分 6.3s

检测到品牌 []

思维签名验证 0分 6.5s

thinking 块无

thinking 字数 0 字

签名无

签名长度 0B

签名前缀 -

stop_reason -

模型一致性 0分 6.6s

请求模型 -

响应模型 -

模型匹配否

output_tokens 序列 []

变异系数 CV 0.0000

首 TOKEN

3,870ms

总耗时

6,615ms

吞吐 (T/S)

1.2

输入 TOKENS

输出 TOKENS

12 项检测各自检查什么?

身份一致性 (Identity): 询问模型自报身份,响应必须包含 "Claude" 与 "Anthropic",且不能自称是其他品牌(如 Kiro、AWS Q 等)。
行为签名验证 (Behavioral): 3 道行为指纹题(markdown 风格、列表偏好、拒绝语气),正版 Claude 有特征鲜明的回答模式。
思维签名验证 (Thinking) ⭐: 核心检测:Claude thinking 块返回的加密 signature 字节,任何中转站都无法伪造。
模型一致性 (Consistency): 验证 response.model 与请求一致,且多次调用输出长度稳定(变异系数 CV)。
知识准确度 (Knowledge): 5 道关于 Anthropic 公司的常识题(CEO、HQ、Constitutional AI 等),错答多则说明背后不是真 Claude。
PDF 文档识别: 提交一份 base64 PDF + magic 字符串,检查模型能否正确提取——剥离 multimodal 的中转站会失败。
结构化输出 (Tool Use): 真实 tool_use 调用,验证 toolu_ ID 前缀、JSON schema 匹配、stop_reason 等 5 项子项。
协议规范性 (Protocol): SSE 事件序列、content block 类型必须符合 Anthropic 官方规范(被动检测,不发额外请求)。
响应完整性 (Integrity): 同一 prompt 流式与非流式调用必须返回一致的文本、input_tokens、stop_reason。
Token 用量: 检查 Claude Messages 的 usage.input_tokens/output_tokens 是否存在、长短 prompt 增量是否合理、短输出是否没有超报,并用 stream 与 count_tokens 做交叉验证。
消息标识规范 (Message ID): 消息 id 必须以 msg_ 开头、tool 块以 toolu_ 开头。UUID 或硬编码 tool_1 是典型造假特征。
长上下文真实性 (Long Context): 需在提交时勾选启用 — 用 needle-in-haystack 在 32k → 100k → 200k tokens 三档探针,验证中转站是否真兑现宣传的 context window(识别截断 / 路由到小窗口模型)。Anthropic 路径用官方 count_tokens 端点精准预算 token,极限档可按模型完整上限自适应探到 950k+(Sonnet 4.6 / Opus 4.6/4.7 都是 1M)。