上下文完整性检测

在一段约 8000 token（约 2 万字）的长 prompt 开头埋入一个随机校验码，中间用大段中性填充文本把校验码推离结尾，要求模型在结尾只原样输出这个校验码，检查它能不能准确读回。

中转站为了省成本，有时会把宣称支持的大上下文（比如 200K、1M）暗中截断到远低于宣称的量级。把一个「针」埋在长文本开头、要求模型在结尾准确捞出来，能测出这条通道在这个文本量级上是否还保留着完整的上下文——校验码读不回来，说明上下文可能在这个量级就已经被截断了。

• 通过：约 8000 token 长文开头埋入的校验码被正确读回，说明这一量级的上下文没有被截断。
• 存疑：约 8000 token 长文开头的校验码没能读回——可能是上下文被截断到了这个量级以下，也可能只是模型没有遵循单轮指令（这项判定本身噪声较大）。
• 未通过：这个探针不会给出「未通过」，只有通过/存疑/信息不足三档。
• 信息不足：没有取得可读的回答，或请求失败。

本站只测到约 8000 token（约 2 万字）这一个量级——读回成功只能说明「这个量级没被截断」，不能证明中转站宣称的 200K、1M 等更大上下文真的完整可用，那需要更长的测试文本，本站目前没有做。判定刻意保守，读不回来只判「存疑」、从不判「未通过」，因为「没读回」既可能是真被截断，也可能只是模型没听清指令。

这项测试需要构造一段约 2 万字的长文本再嵌入校验码，一条命令行不下，建议直接用首页的检测工具跑这一项。

去首页填入你的接口地址、Key 和模型名，点开始检测，工具会自动生成填充文本、嵌入校验码并比对结果。