Detección de retransmisión API de Claude Verificación de criptogrado

Verificar si un relé API de Claude realmente pasa

pangolin usa thinking signature, campos de protocolo y sondas de capacidad para distinguir a Claude nativo de contenedores o backends reducidos.

Firma de pensamiento 20 cheques Contexto largo / PDF Claves no almacenadas

Esta página enfatiza la verificación de firmas del lado del servidor. Las solicitudes reales se facturan a la cuenta ascendente de la clave.

Lo más destacado de Claude: más cerca de la verificación del grado de identidad

La detección de Claude no es "¿se parece a Claude?" — comprueba si realmente existen las firmas del servidor y la evidencia del protocolo Anthropic.

firma de pensamientoFirma antrópica del lado del servidor: los repetidores no pueden falsificarla en teoría. Señal de máxima confianza en esta página.
Capacidades y antiinyección.Uso de herramientas, PDF, contexto extenso, coherencia de transmisión, además de conflictos del sistema/auditorías de entrada mínima/comparación oficial del mismo mensaje.
Límite de seguridadLas claves API se utilizan únicamente para este trabajo y nunca se escriben en informes, registros o discos.

Para una identidad de grado criptográfico, comience con Claude; Para conocer la compatibilidad del protocolo, consulte también OpenAI/Gemini.

URL base de retransmisión

Ingrese la URL raíz de retransmisión. pangolin llamará a su punto final /v1/messages.

clave API

La clave se utiliza únicamente para este trabajo y nunca se escribe en informes ni en un almacenamiento duradero.

modelo objetivo

Elija un valor preestablecido o escriba el ID de modelo personalizado que utiliza su relé.

Profundidad de escaneo

Sonda de autenticidad de contexto largo 32.000 → 100.000 → 200.000 solicitudes adicionales de aguja en un pajar. Extra upstream cost, typically about $0.05–$1.00.

Sondeo de contexto extremo Avanza hacia la ventana anunciada del modelo (hasta ~950k). Cost may reach $0.05–$8.

Comprobaciones que se ejecutarán

Actualizaciones con la profundidad de escaneo arriba. El modo completo cubre todas las comprobaciones aplicables. Las sondas de contexto prolongado necesitan una aceptación adicional.

Completo · todos los controles aplicables (recomendado) · 20

Autenticación de modelo

Examina la identidad autoinformada del modelo, los residuos de marca y los signos comunes de camuflaje.

Piensa en apoyo

Verifique si los campos exclusivos del lado del servidor, como Claude pensamiento/firma, se transmiten de forma transparente.

Reproducción precisa de comandos (anti-carcasa)

Se pide al modelo que reproduzca textualmente una marca fija, comprobando cuán deterministas se siguen las instrucciones.

Prueba de conflicto del sistema

Compare solo el usuario con el sistema explícito + usuario, verificando si las palabras fijas son anuladas por directivas ocultas.

Auditoría de token de entrada minimalista

Utilice solicitudes minimalistas para observar si input_tokens es anormalmente alto e identificar la inyección implícita del sistema.

Capacidad de razonamiento extrema (conteo de teoría de números)

Utilice preguntas de razonamiento enlatadas para comprobar si las respuestas verificables son correctas.

Detección de canales

Identifica el canal de alojamiento a partir del prefijo de ID de respuesta.

Claude Verificación del tokenizador

Cuente input_tokens con sugerencias fijas en comparación con la línea base del modelo calibrado.

coherencia del estilo de comportamiento

Compare las características de la serie Claude a través de preferencias de comportamiento y patrones de respuesta.

exactitud del conocimiento

Utilice Anthropic / Claude preguntas de conocimientos generales para realizar una validación cruzada si el backend es tan afirmado como Claude.

Coherencia de la declaración del modelo

Comparación del modelo de solicitud, modelo de respuesta y estabilidad de la identidad en múltiples rondas de devoluciones.

Especificación de la estructura del mensaje

Verifique que los ID de mensajes, las secuencias de eventos SSE y los bloques de contenido cumplan con las especificaciones Anthropic.

Uso de herramientas/resultado estructurado

Compruebe si el bloque tool_use, el tool_ID, el nombre de la función y el esquema de parámetros están estandarizados.

consistencia de transmisión

Compare el texto, el token y el motivo final de la transmisión y no de la transmisión para garantizar la coherencia.

Coherencia en el uso de tokens

Compruebe que los campos de entrada/salida/token de caché estén completos y sean auténticos.

Comparación oficial del mismo título.

La misma pregunta compara el consumo de insumos y el comportamiento de respuesta entre canales y canales oficiales (o de referencia).

autenticidad de contexto largo

Utilice la aguja en el pajar para verificar que se respeten las ventanas de contexto largas.

Reconocimiento multimodal/PDF

Envíe una prueba en PDF para confirmar que la estación de transferencia no ha eliminado el enlace de comprensión del documento.

Ocultar detección de inyección

Las variantes aleatorias verifican señales anormales, como fugas de nonce, respuestas fijas y reutilización de caché sospechosa.

Rechazo a la seguridad y estabilidad política

Compruebe si la política de seguridad es estable utilizando escenarios de denegación de respuesta y variantes de reescritura/codificación/progresivas.