feng.cx Gemini 中转站检测报告

检测无效 · 模型 gemini-3.1-pro-high · 模式 standard · 中转站 https://api.feng.cx · 品牌:feng.cx · 实际 endpoint:api.feng.cx

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。

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。

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检测无效

由 https://veridrop.org 生成

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

5,058ms

总耗时

18,614ms

吞吐 (T/S)

4.9

输入 TOKENS

241

输出 TOKENS

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。

这份报告帮你避坑了吗?

如果 Veridrop 的字段级证据对你有用,欢迎顺手给 GitHub 点个 Star,支持公开、可复核的中转站测评继续维护。