Veridrop

itssx.com Claude 中转站检测报告

82/100 · 通过 · 模型 claude-opus-5 · 模式 full · 中转站 https://nexus.itssx.com/api/claude_code/mixed_cc_pro_max · 品牌:itssx.com · 实际 endpoint:nexus.itssx.com

下载 JPG
加密验证未通过: 思维签名检测未取得合格的 Anthropic signature，本报告不能给出加密验真通过结论。
82%
通过
长上下文检测异常

由 https://veridrop.org 生成

  • 身份一致性 未通过
  • 行为签名验证 通过
  • 思维签名验证 加密验证未通过
  • 模型一致性 通过
  • 知识准确度 通过
  • PDF 文档识别 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 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 500k

950k 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 0 3/3 end_turn 4,215ms 通过
500k 0 3/3 end_turn 6,488ms 通过
950k — — — — 检测异常

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

划重点:这份报告在说什么

长上下文检测异常

950k 档检测器返回异常，长上下文结果不完整

首 TOKEN
1,917ms
总耗时
212,243ms
吞吐 (T/S)
10.0
输入 TOKENS
528,262
原始 input 786 · cache 527,476
输出 TOKENS
2,124
⚠ 检测到非 Anthropic 后端品牌: AWS, Kiro
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_tokens、stop_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。
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。

GitHub 加星支持 →