fuxingapi.com Claude 中转站检测报告

检测无效 · 模型 claude-fable-5 · 模式 full · 中转站 https://www.fuxingapi.com · 品牌:fuxingapi.com · 实际 endpoint:www.fuxingapi.com

检测无效,不计入评分/排行榜

上游返回余额不足或用量限制错误。请更换有额度的 API key, 或降低检测模式/模型后重新检测。

这类余额不足、访问限制或临时上游错误不是中转站质量分,Veridrop 会从域名聚合评分中排除。

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。
检测无效
长上下文检测异常

由 https://veridrop.org 生成

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

长上下文覆盖证据

长上下文检测异常

目标 950k 最高验证 32k

500k 档检测器返回异常,长上下文结果不完整

档位 实际输入 召回 结束原因 耗时 结论
32k 30,170 3/3 end_turn 4,062ms 通过
500k 检测异常
950k 未验证

普通总分与长上下文覆盖分开判定 · 探针 synthetic-context-v1

划重点:这份报告在说什么

这次没测成 —— API key 余额或额度不够

检测过程中,上游提示这个 key 余额不足或用量超限,所以没能跑完。换一个有额度的 key,或者把检测模式/模型调小一点,再测一次就行。

首 TOKEN
1,920ms
总耗时
219,251ms
吞吐 (T/S)
5.1
输入 TOKENS
31,795
原始 input 30,713 · cache 1,082
输出 TOKENS
1,115
11 项常规检测 + 1 项可选长上下文各自检查什么?
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)。模型对自身具体版本的自然语言自述可能不准确,因此具体版本以 API 的 response.model、Anthropic thinking signature 和协议字段为准。
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_tokensstop_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)
需在提交时主动勾选。标准档验证 32k→100k→200k;1M 模型极限档验证 32k→500k→950k。Opus 5 使用离线公版自然长文,在 10%/50%/90% 位置植入普通语义事实,并用官方 count_tokens 校准实际输入。安全拒绝、限流或尺寸校准失败显示“无法判断”,不会直接判为截断。未勾选时,即使常规检测为 100 分,也不代表 200k/950k 长上下文已经验证。
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