Claude-API-Relay-Erkennung Krypto-Grade-Check

Überprüfen Sie, ob ein Claude-API-Relay tatsächlich weitergeleitet wird

pangolin verwendet thinking signature, Protokollfelder und Fähigkeitsprüfungen, um natives Claude von Wrappern oder abgespeckten Backends zu unterscheiden.

Denkende Signatur 20 Schecks Langer Kontext / PDF Schlüssel nicht gespeichert

Auf dieser Seite liegt der Schwerpunkt auf der serverseitigen Signaturüberprüfung. Echte Anfragen werden dem Upstream-Konto des Schlüssels in Rechnung gestellt.

Claude-Highlight: näher an der Identitätsprüfung

Die Claude-Erkennung lautet nicht: „Sieht es aus wie Claude?“ – Es prüft, ob Serversignaturen und Beweise für das Anthropic-Protokoll tatsächlich vorhanden sind.

DenksignaturAnthropische serverseitige Signatur – Relays können sie theoretisch nicht fälschen. Signal mit der höchsten Konfidenz auf dieser Seite.
Fähigkeiten und Anti-InjektionTool-Nutzung, PDF, langer Kontext, Streaming-Konsistenz sowie Systemkonflikte/Prüfungen mit minimaler Eingabe/offizieller Vergleich mit gleicher Eingabeaufforderung.
SicherheitsgrenzeAPI-Schlüssel werden nur für diesen Job verwendet – niemals in Berichte, Protokolle oder die Festplatte geschrieben.

Beginnen Sie für eine Identität auf Krypto-Niveau mit Claude; Überprüfen Sie zur Protokollkompatibilität auch OpenAI / Gemini.

Relay-Basis-URL

Geben Sie die Relay-Root-URL ein. Pangolin ruft seinen /v1/messages-Endpunkt auf.

API-Schlüssel

Der Schlüssel wird nur für diesen Job verwendet und niemals in Berichte oder dauerhaften Speicher geschrieben.

Zielmodell

Wählen Sie eine Voreinstellung oder geben Sie die benutzerdefinierte Modell-ID ein, die Ihr Relais verwendet.

Scantiefe

Langkontext-Authentizitätsprüfung Zusätzliche 32.000 → 100.000 → 200.000 Nadel-im-Heuhaufen-Anfragen. Extra upstream cost, typically about $0.05–$1.00.

Extreme Kontextprüfung Steigert in Richtung des beworbenen Fensters des Modells (bis zu ~950.000). Cost may reach $0.05–$8.

Prüfungen, die ausgeführt werden

Aktualisierungen mit Scantiefe oben. Der Vollmodus deckt alle anwendbaren Prüfungen ab. Sonden mit langem Kontext erfordern ein zusätzliches Opt-In.

Vollständig · alle zutreffenden Prüfungen (empfohlen) · 20

Modellauthentifizierung

Untersuchen Sie die selbst angegebene Identität des Models, Markenrückstände und häufige Tarnzeichen.

Denken Sie unterstützend

Überprüfen Sie, ob serverseitige exklusive Felder wie Claude Denken / Signatur transparent übertragen werden.

Genaue Befehlswiedergabe (Anti-Casing)

Das Modell wird aufgefordert, eine feste Markierung wörtlich zu reproduzieren und dabei zu prüfen, wie deterministisch die Anweisungen befolgt werden.

Systemkonflikttests

Vergleichen Sie Benutzer nur mit explizitem System+Benutzer und prüfen Sie, ob feste Wörter durch versteckte Anweisungen überschrieben werden.

Minimalistisches Input-Token-Audit

Verwenden Sie minimalistische Anfragen, um zu beobachten, ob input_tokens ungewöhnlich hoch ist, und um implizite Systeminjektionen zu identifizieren.

Extreme Denkfähigkeit (zahlentheoretisches Zählen)

Verwenden Sie vorgefertigte Argumentationsfragen, um zu überprüfen, ob überprüfbare Antworten richtig sind.

Kanalerkennung

Identifiziert den Hosting-Kanal anhand des Antwort-ID-Präfixes.

Claude Tokenizer-Überprüfung

Zählen Sie Eingabetokens mit festen Hinweisen im Vergleich zur kalibrierten Modellbasislinie.

Konsistenz des Verhaltensstils

Vergleichen Sie die Merkmale der Claude-Serie anhand von Verhaltenspräferenzen und Antwortmustern.

Wissensgenauigkeit

Verwenden Sie Anthropic / Claude allgemeine Wissensfragen, um zu überprüfen, ob das Backend den Ansprüchen von Claude entspricht.

Konsistenz der Modelldeklaration

Vergleich des Anfragemodells, des Antwortmodells und der Identitätsstabilität in mehreren Rückgaberunden.

Spezifikation der Nachrichtenstruktur

Überprüfen Sie Nachrichten-IDs, SSE-Ereignissequenzen und Inhaltsblöcke auf Übereinstimmung mit den Anthropic-Spezifikationen.

Werkzeugverwendung/strukturierte Ausgabe

Überprüfen Sie, ob der Tool_use-Block, die Toolu_-ID, der Funktionsname und das Parameterschema standardisiert sind.

Streaming-Konsistenz

Vergleichen Sie Stream- und Nicht-Stream-Text, Token und Endgrund auf Konsistenz.

Konsistenz der Token-Nutzung

Überprüfen Sie, ob die Eingabe-/Ausgabe-/Cache-Token-Felder vollständig und authentisch sind.

Offizieller Vergleich desselben Titels

Die gleiche Frage vergleicht den Input-Verbrauch und das Antwortverhalten zwischen Kanälen und offiziellen Kanälen (oder Baseline).

lange Kontextauthentizität

Verwenden Sie „Nadel im Heuhaufen“, um zu überprüfen, ob lange Kontextfenster berücksichtigt werden.

Multimodale/PDF-Erkennung

Senden Sie eine PDF-Prüfung, um zu bestätigen, dass der Link zum Dokumentverständnis nicht von der Übertragungsstation entfernt wurde.

Injektionserkennung ausblenden

Zufällige Varianten führen eine Gegenprüfung auf ungewöhnliche Signale wie Nonce-Lecks, korrigierte Antworten und verdächtige Cache-Wiederverwendung durch.

Sicherheitsverweigerung und politische Stabilität

Überprüfen Sie, ob die Sicherheitsrichtlinie stabil ist, indem Sie Denial-of-Antwort-Szenarien und Umschreibungs-/Kodierungs-/progressive Varianten verwenden.