Veridrop

检测结果

模型:gemini-3.1-pro-preview · 模式 full · 中转站 https://yunwu.ai/

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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。
69%
存在风险

由 https://veridrop.org 生成

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

这份结果怎么理解?

Token 用量存在风险

Token 用量存在风险: usage 不自洽,或长短 prompt 的 token 增量不合理,或流式与非流式不一致。

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
15,739ms
总耗时
166,094ms
吞吐 (T/S)
15.6
输入 TOKENS
263
输出 TOKENS
2,588
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。