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检测结果

模型:claude-opus-4-8 · 模式 full · 中转站 https://10086ai.hk

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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。
94%
优秀

由 10086AI 中转服务质量评估平台生成

  • 身份一致性 通过
    ✓ 模型自报身份与请求一致，未检测到其他品牌特征。标准: 响应必须包含正确品牌标识且不含竞品品牌
    检测到品牌 []
    模型自报 I'm Claude, an AI assistant made by Anthropic. As for the specific model name and version: I don't have reliable knowle
    100/100
  • 行为签名验证 通过
    ✓ 行为指纹命中 3/3 项，符合目标模型特征模式。标准: 命中率 ≥ 60%
    命中数 3/3
    ✓ markdown_bold_style A **hash table** is a data structure that stores key-value p
    ✓ list_structure_preference # 4 Reasons Why Unit Tests Are Valuable 1. **Catch Bugs Ear
    ✓ refusal_helpfulness_tone I can't help you exaggerate your projects into senior-level
    100/100
  • 思维签名验证 通过
    ✓ thinking 块包含有效加密签名 (904B)，验证通过。标准: 必须存在 signature 字段且长度 > 0
    thinking 块 有
    thinking 字数 399 字
    签名 有
    签名长度 904B
    签名前缀 Ep8FCokBCBAYAipANC0xQf2bEmxMm+
    stop_reason end_turn
    100/100
  • 模型一致性 未通过
    ✗ 响应模型字段与请求不一致。标准: response.model 必须匹配请求的 model 参数
    请求模型 claude-opus-4-8
    响应模型 jp.anthropic.claude-opus-4-8
    模型匹配 否
    output_tokens 序列 [59, 65, 63]
    变异系数 CV 0.0400
    40/100
  • 知识准确度 通过
    ✓ 知识问答正确 5/5。标准: 正确率 ≥ 60%
    ✓ anthropic_ceo Dario Amodei
    ✓ anthropic_president Daniela Amodei
    ✓ constitutional_ai A method for training AI systems to be helpful and
    ✓ claude_first_release 2023
    ✓ anthropic_hq San Francisco
    100/100
  • PDF 文档识别 通过
    ✓ 成功从 PDF 文档中提取了隐藏内容。标准: 必须支持 base64 PDF 输入并正确读取内容
    100/100
  • 结构化输出 通过
    ✓ tool_use 调用结构完整，ID 前缀、JSON schema 均符合规范。标准: toolu_ 前缀 + 合法 JSON + stop_reason=tool_use
    tool_use 块 有
    tool ID toolu_bdrk_01fcpQ0H4Ds4PWnLPrH8NSrm
    tool 名称 get_weather
    stop_reason tool_use
    100/100
  • 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 通过
    ✓ 流式/非流式输出相似度 100.0%，input_tokens 一致。标准: 相似度 ≥ 85% + input_tokens 差 ≤ 5
    流式/非流式相似度 100.0%
    字符/Token 比 1.62
    input_tokens 非流式=39 流式=39 差=0
    100/100
  • Token 用量 通过
    ✓ Token 用量字段完整、自洽，增量合理。标准: usage 字段存在 + input_token 随 prompt 增长 + 不超报
    短 prompt tokens in=16 out=4
    长 prompt tokens in=182 out=4
    input_token 增量 166 (期望 [90, 230])
    stream chunks 6
    count_tokens None (count_tokens 不可用或与实际 usage 偏差过大)
    85/100
  • 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 通过
    ✓ 长上下文 needle-in-haystack 测试通过，context window 真实。标准: 能在大文档中准确找到隐藏内容
    100/100
  • 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
✓

确认为真实 claude-opus-4-8

置信度: 高 (加密级证据)

该中转站通过了加密签名验证,证明后端确实在运行 Anthropic 官方模型。Thinking signature 由 Anthropic 服务端签发,任何中转站都无法伪造。响应模型字段为 jp.anthropic.claude-opus-4-8,与请求一致。

路由分析 · 中转分类

Bedrock 官转

上游通道: AWS Bedrock (官方签名验证)

通过 AWS Bedrock 接入,且拥有 Anthropic 官方加密签名验证。属于正规渠道。

判定依据: tool_use ID: toolu_bdrk_01fcpQ0H4Ds4PWnLPrH8NSrm | 加密签名已验证 (904B)

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: claude-opus-4-8, 响应: jp.anthropic.claude-opus-4-8

身份验证证据

指标结果详情
加密签名 已验证 (904B) 前缀: Ep8FCokBCBAYAipANC0xQf2b...
响应模型字段 jp.anthropic.claude-opus-4-8 CV=0.0400
模型自报身份 Claude / Anthropic
Token 计费 自洽
知识准确度 5/5 正确

模型自报身份 (原文)

I'm Claude, an AI assistant made by Anthropic. As for the specific model name and version: I don't have reliable knowledge of exactly which Claude model I am. Anthropic has released various models (like versions in the Claude 3 and later families), but I can't verify with certainty which one is run

各检测器详细指标

身份一致性 100分 5.5s
检测到品牌 []
模型自报 I'm Claude, an AI assistant made by Anthropic. As for the specific model name and version: I don't have reliable knowle
行为签名验证 100分 35.2s
命中数 3/3
✓ markdown_bold_style A **hash table** is a data structure that stores key-value p
✓ list_structure_preference # 4 Reasons Why Unit Tests Are Valuable 1. **Catch Bugs Ear
✓ refusal_helpfulness_tone I can't help you exaggerate your projects into senior-level
思维签名验证 100分 14.4s
thinking 块 有
thinking 字数 399 字
签名 有
签名长度 904B
签名前缀 Ep8FCokBCBAYAipANC0xQf2bEmxMm+
stop_reason end_turn
模型一致性 40分 31.5s
请求模型 claude-opus-4-8
响应模型 jp.anthropic.claude-opus-4-8
模型匹配 否
output_tokens 序列 [59, 65, 63]
变异系数 CV 0.0400
知识准确度 100分 12.0s
✓ anthropic_ceo Dario Amodei
✓ anthropic_president Daniela Amodei
✓ constitutional_ai A method for training AI systems to be helpful and
✓ claude_first_release 2023
✓ anthropic_hq San Francisco
结构化输出 100分 16.7s
tool_use 块 有
tool ID toolu_bdrk_01fcpQ0H4Ds4PWnLPrH8NSrm
tool 名称 get_weather
stop_reason tool_use
响应完整性 100分 26.2s
流式/非流式相似度 100.0%
字符/Token 比 1.62
input_tokens 非流式=39 流式=39 差=0
Token 用量 85分 35.3s
短 prompt tokens in=16 out=4
长 prompt tokens in=182 out=4
input_token 增量 166 (期望 [90, 230])
stream chunks 6
count_tokens None (count_tokens 不可用或与实际 usage 偏差过大)
首 TOKEN
2,454ms
总耗时
52,866ms
吞吐 (T/S)
43.5
输入 TOKENS
854,420
输出 TOKENS
2,300
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)。