10086AI

检测结果

模型:claude-fable-5 · 模式 full · 中转站 https://sub.sailapi.top

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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。
10%
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: overall timeout
    检测到品牌 []
    0/100
  • 行为签名验证 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    命中数 0/0
    0/100
  • 思维签名验证 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
    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 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    请求模型 -
    响应模型 -
    模型匹配 否
    output_tokens 序列 []
    变异系数 CV 0.0000
    0/100
  • 知识准确度 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    0/100
  • PDF 文档识别 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    0/100
  • 结构化输出 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    JSON 解析 失败
    schema 匹配 否
    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
  • 响应完整性 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    流式/非流式相似度 0.0%
    字符/Token 比 0.00
    input_tokens 非流式=- 流式=- 差=-
    0/100
  • Token 用量 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    短 prompt tokens in=- out=-
    长 prompt tokens in=- out=-
    input_token 增量 - (期望 -)
    stream chunks -
    count_tokens - (-)
    0/100
  • 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
  • 长上下文真实性 异常
    ✗ 检测器运行异常: overall timeout
    0/100
  • 供应链安全 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 数据外泄检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 身份泄露检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 注入防护 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 语言指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 计算指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 拒绝梯度 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • Token 自比对 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 混源检测 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 性能稳定性 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 知识分层 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目
  • 随机序列指纹 跳过
    ✗ 本次检测未运行此项目

这份结果怎么理解?

Token 用量存在风险

usage 字段缺失或统计不自洽,建议不要直接依赖该中转站返回的 token 数做计费核算。

✗

未达标 — 大概率不是真实 claude-fable-5

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-fable-5。 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
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
检测到品牌 []
行为签名验证 0分
命中数 0/0
模型一致性 0分
请求模型 -
响应模型 -
模型匹配 否
output_tokens 序列 []
变异系数 CV 0.0000
结构化输出 0分
JSON 解析 失败
schema 匹配 否
响应完整性 0分
流式/非流式相似度 0.0%
字符/Token 比 0.00
input_tokens 非流式=- 流式=- 差=-
Token 用量 0分
短 prompt tokens in=- out=-
长 prompt tokens in=- out=-
input_token 增量 - (期望 -)
stream chunks -
count_tokens - (-)
首 TOKEN
2,518ms
总耗时
180,002ms
吞吐 (T/S)
5.9
输入 TOKENS
799
输出 TOKENS
1,058
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)。