检测结果

模型:anthropic/claude-sonnet-5 · 模式 full · 中转站 https://openrouter.ai/api/v1

📢
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。

0%
未达标
下载 JPG
  • 身份一致性 异常
  • 行为签名验证 未通过
  • 思维签名验证 跳过
  • 模型一致性 异常
  • 知识准确度 未通过
  • PDF 文档识别 未通过
  • 结构化输出 异常
  • 协议规范性 跳过
  • 响应完整性 异常
  • Token 用量 异常
  • 消息标识规范 跳过
  • 长上下文真实性 未启用

💡 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。

📊 性能指标

首 TOKEN
总耗时
2,427ms
吞吐 (T/S)
输入 TOKENS
0
输出 TOKENS
0
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"。
行为签名验证 (Behavioral)
3 道行为指纹题,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。
知识准确度 (Knowledge)
5 道关于 Anthropic 公司的常识题,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。
结构化输出 (Tool Use)
真实 tool_use 调用,验证 toolu_ ID 前缀、JSON schema 匹配。
协议规范性 (Protocol)
SSE 事件序列、content block 类型必须符合 Anthropic 官方规范。
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与 token 数。
Token 用量
检查 usage 字段是否存在、长短 prompt 增量是否合理,并做交叉验证。
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 — 用三档探针验证中转站是否真兑现宣传的 context window。