检测方法论
我们测什么、为什么这么测、结论怎么下、又刻意不做什么——全部写在这里。检测在你的浏览器里直连目标接口运行, 你的 Key 只发往你填写的地址,不经过本站服务器。方法与判据完全公开,仅精确数值阈值不公示(原因见文末)。
一、两个独立的结论维度
很多检测站只回答「真 or 假」。但市场其实是四层供货:官转 / Bedrock(真、稳、贵) >订阅逆向(把 Claude Max、ChatGPT Pro、AWS Kiro 等订阅反封装成 API,多数是真权重,但走逆向后端、会限流降智、上游收紧即断供) >号池共享(多账号轮换,高峰互相抢占) >掺水 / 换模型(真假货)。
所以我们给两个并列的结论:真假三档(通过 / 存疑 / 未通过,判「是不是真模型权重、协议是否规范」)和供货类型(官转候选 / 订阅逆向 / 号池存疑 / 掺水或掉包嫌疑 / 数据不足,判「来路是哪一层」)。两者互补,不是一回事。
二、真假层:我们测这些协议信号
- 签名验真(仅 Claude):请求扩展思考,看响应里有没有官方后端才能产出的加密思考签名,以及它是否每次请求都不同。伪协议、网页逆向、掺水掉包过不了这一关。
- 模型名回显:接口回显的模型是不是你请求的那一个。请求 Opus 回显 GLM,就是掉包。
- 计费元数据:官方必有的用量字段在不在、量级对不对(扣除固定前置后,内容计费是否与输入量相称)。
- 流式事件结构:官方各协议有固定的流式事件名与顺序;协议转换网关会露馅(比如 Anthropic 端点却吐 OpenAI 风格的流)。
- 工具调用协议:强制调用一个工具,看返回的结构是否符合官方协议。
- 错误指纹:故意发一个非法参数,官方会返回固定形状的错误;套壳站的错误形状对不上。(此类请求不计费。)
- 停止序列行为:设一个停止串,看它是否按官方协议在该处截断。
三、供货层:签名不够,这才是我们的差异化
签名验真有个盲区:订阅逆向(如把 Claude Code 订阅反成 API)打的就是官方后端, 所以它的思考签名是真的、权重是真的——签名只能判「是不是真 Claude 家族」,分不出官转和订阅逆向。 要区分来路,我们看这些行为信号:
- 注入指纹(最关键):发一次极短请求,看它的计费里被静默塞了多少「前置」token。官方裸 API 几乎为零; 伪装成官方客户端的订阅逆向通道会带着官方客户端的系统提示信封,前置是一大截——这是真官方后端的胎记,说明它是订阅逆向而不是掺水,我们绝不把这段官方信封误判成「掺水私货」。 只有当前置大到超出已知官方客户端的量级、或扣除前置后内容计费明显翻倍时,才提示计费异常。
- 号池抖动:短时间连发几次,看首字延迟的波动和限流命中。官转平稳;多账号轮换的号池在高峰更容易抖动或触发限流。
- 价格离谱度(选填):你若填了买入单价,我们拿它和官方参考价比——远低于官方成本(比如只有官方价个位数百分比)时,经济上几乎不可能是官方直供。价格只是佐证,不是判据。
四、为什么「问它是不是 Claude」不算检测
模型对「你是谁」的回答由系统提示决定,中转站可以让它自称任何身份;而订阅逆向跑的是真实权重,问它它也会如实说自己是 Claude。 所以自报身份是所有信号里最不可靠的一个——它既能被伪装、又区分不了官转和逆向。真正能判的都在协议层,看不见的地方。 你可以用检测工具旁的一键复制 curl 命令,用自己的 Key 在终端亲手看一次那个前置数字。
五、结论怎么下:保守、可复测、不指控
- 存疑 ≠ 实锤:单次检测有噪声,网络抖动、限流都可能造成个别指标异常。「存疑」只代表这一次调用有指标对不上,建议换时段多测几次看趋势。
- 同名模型可能多渠道路由:同一个模型两次请求的前置、用量可能差好几倍,那是背后号池在漂。单次异常必须复测一致,才写进结论。
- 数据不足就如实说:站点太慢、多数探针未拿到有效响应时,我们不会拿一两个侥幸通过的探针凑成「满分通过」,而是标「数据不足」,请你换时段重测。
- 只陈述观测事实与可能机制:供货结论用「特征符合……」这类概率化措辞,不写「作弊 / 造假」这类定性词,也不点名任何具体站点。
- 启发式、非精确:供货类型基于行为启发式,是数量级判断,仅供参考,不构成对任何服务商的最终评价。无签名的协议(GPT / Gemini)置信度天然低于 Claude,我们会如实标注。
六、我们刻意不做的
- 不碰你的 Key 和报告:检测在浏览器本地直连运行,本站是纯静态页面,没有能接收你 Key 或存你报告的后端——不是承诺不存,是根本存不了。
- 不当运动员:我们不是中转站、不卖 Key、不收优惠码返佣,检测完不会把你导去注册谁家。
- 不为付费改结论:未来若上广告或赞助位会单独标注「推广」,且明文承诺付费不改检测逻辑、不删负面记录。
- 不公示精确阈值:本页把每一项测什么、判据、结论口径都摊开了;唯一保留的是具体数值分界线—— 检测工具一旦公示精确阈值,被检测方就能照着调参数刚好过关,这对使用者不利。方法透明、精确刻度保留,是对使用者更负责的取舍。