Veridrop

检测结果

模型:gemini-3.1-pro-preview-c · 模式 standard · 中转站 https://api.mttieeo.com/v1

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协议级验证: 本检测通过 OpenAI 兼容协议 (POST /chat/completions) 探测 Gemini 中转站,验证响应字段、tool 调用、结构化输出、流式一致性和 usage 字段是否符合 OpenAI 规范。它不提供加密级模型真伪证明。
64%
存在风险

由 https://veridrop.org 生成

  • 基础请求 通过
  • 模型响应形状 未通过
  • 函数调用 通过
  • 结构化输出 未通过
  • 协议规范性 通过
  • 流式一致性 未通过
  • Token 用量 通过

这份结果怎么理解?

结构化输出没有真正生效

请求已发送 response_format=json_schema strict=true,但返回的是 Markdown 代码块。中转站可能没有透传或没有实现 OpenAI 结构化输出参数。

流式响应存在偏差

stream 与 non-stream 在文本、结束原因或 usage 字段上不对齐,中转站可能在两条路径上做了不同处理。

首 TOKEN
22,972ms
总耗时
83,785ms
吞吐 (T/S)
35.8
输入 TOKENS
436
输出 TOKENS
2,996
Gemini 检测项各自检查什么?
基础请求
发送最小 generateContent 请求,确认接口可用且能提取 Gemini 文本响应。
模型响应形状
检查 modelVersion、responseId、finishReason、candidate 和 safety 字段是否完整。
函数调用
强制 Gemini 返回 functionCall,检查函数名和 args 是否是结构化对象。
结构化输出
使用 responseMimeType=application/json 和 responseSchema,检查返回内容能否按 schema 解析。
协议规范性
被动检查 candidates、content.parts、safetyRatings、usageMetadata 等 Gemini 原生字段。
流式一致性
比较同一 prompt 的 generateContent 与 streamGenerateContent 文本、结束原因和用量字段是否一致。
Token 用量
检查 usageMetadata 是否存在、Token 统计是否自洽,以及长短文本带来的 Token 增量是否合理。