よくある質問

リレー (ミラーまたはプロキシとも呼ばれる) は、OpenAI、Anthropic、または Google にリクエストを送信し、レスポンスを返すサードパーティの転送サービスです。一般的な理由: 一部の地域での公式ドメインへのアクセスのブロック、卸売価格、または複数のプロバイダーに対する 1 つの統一インターフェイス。

よくある 3 つの理由: ① anthropic.com / openai.com へのアクセスには、一部の地域では VPN が必要な場合があります。 ② 一部のリレーは、プールされた卸売割り当てを公式定価より 30 ～ 70% 安い価格で再販します。 ③ 一部のリレーは、単一の OpenAI 互換 API を通じて Claude、GPT、および Gemini を公開するため、1 つの統合を維持できます。

公式 API には、固定フィールド、署名、エラー形式があります。リレーは大きく異なります。1 対 1 で通過するものもあれば、使用フィールドを書き換えたり、思考ブロックを取り除いたり、モデルを置き換えたり、追加のシステム プロンプトを挿入したりするものもあります。 pangolin はその中間で実際に何が起こっているかを検出します。

法的にはグレーゾーンであり、取り決めによって異なります。実際的なリスク: ① Exit risk — リレーが停止したり、価格が上昇したり、前払い残高がなくなったりする可能性があります。多額の補充には注意してください。 ② Responses may not match the official API — リレーはモデルを交換したり、機能を剥奪したり、トークンを誤って報告したりして、ダウンストリームの信頼性を損なう可能性があります。 ③ Prompts may be logged — 機密データまたはユーザーデータの場合は、未知の中継を避けます。小規模から始めて、評判の良い事業者を選び、一か八かの利用に直接取り組むことを検討してください。

センザンコウは多くのリレーをテストしてきました。 5 つの一般的な罠 (すべて実際に見られます): ① Silent model substitution — GPT の料金を支払いますが、Claude または別の安価なモデルを入手します。表面的な反応は問題ないように見えますが、口調、推論、習慣が異なるため、本番作業にとっては危険です。 ② Advanced features break — 厳密な JSON、PDF 入力、ツール呼び出し、および同様の機能は、バックエンド モデルがそれらをサポートしていない安価なモデルに交換された場合に失敗することがよくあります。 ③ Billing numbers you can't trust — 同じプロンプトの実行ごとに異なる金額がかかる場合があります。一部のリレーではトークンの使用量が完全に隠蔽されるため、監査証跡がない場合、公式価格を超える可能性のある料金を調整することはできません。 ④ Models listed but not available — リレーは数十のモデルをアドバタイズし、一部のモデルについては model_not_found を返す場合があります。オールゼロのレポートが届くまで 30 分待つ前に、センザンコウのプリフライト チェックを実行します。 ⑤ Rules change without notice — 昨日まで機能していたキーが、突然アップグレードが必要になったり、グループ制限に達したり、禁止されたりする可能性があります。少量の天秤でテストし、大量に補充する前にパンゴリンを実行してください。

3 つの角度: ① プロトコル フィールド (ID プレフィックス、オブジェクト、finish_reason は公式仕様と一致)。 ② 能力のフィンガープリント (思考署名、PDF マルチモーダル、関数呼び出し形状)。 ③ インジェクションの抵抗と使用法 (システムの競合、最小限の入力監査、外部使用の追跡)。 pangolin はこれらを多層チェックに結合します。フルモードではClaudeに対して最大 18 項目が実行されます。

一般的な 5 つのもの: ① Claudeの代役として Kiro / Amazon Q / Bedrock を実行します。 ② GPT リクエストを Claude バックエンドにルーティングします (使用フィールドは claude_* 残基をリークします)。 ③ コストを削減するために GPT-4o を GPT-4o-mini に交換します。 ④ 思考ブロック、PDF マルチモーダル、その他の高度な機能を取り除きます。 ⑤ 追加のシステム プロンプトまたは非表示のプリアンブルを挿入して、ID または動作を書き換えます。

いいえ、最新のモデルは身元に関する質問に答えるように訓練されており、リレーがシステム プロンプトを挿入してモデルが「私はClaudeです」と言うことができます。センザンコウはアイデンティティ チェックをわずか 5% で重み付けしていますが、これは弱い補助信号です。代わりに、思考署名などの暗号化された信号を信頼します。

Kiro と Amazon Q は、Amazon の Claude の代理ゲートウェイです。彼らの応答にはClaude思考の署名がありません。サーバー側の署名を返さない AWS Bedrock の簡素化されたインターフェイスが使用されています。 pangolin は Thinking_signature のスコアが 0 で、全体的なチェックに失敗しました。

用途欄を確認してください。ネイティブ OpenAI には、prompt_tokens、complete_tokens、total_tokens のみがあります。 claude_cache_creation_5_m_tokens、usage_source: anthropic などがある場合、リレーはほぼ確実にプロトコル変換を行っています。 pangolin はそのフィンガープリントに重大なフラグを立てます。

拡張思考が有効になっている場合、Claudeはサーバーで生成された暗号化された署名を署名フィールドに返します (通常は 500 ～ 2000 文字)。 Anthropic は、暗号検証を使用してサーバー側でそれを生成します。リレーは現実的にはそれを偽造できません。センザンコウはコア検出器として 25% の重み付けをしています。

4 つのチェック: ① センザンコウを実行し、思考サイン スコア 100 を確認します。 ② claude_* を超えて使用されている外部フィールドを探します。 ③ ストリーム動作と非ストリーム動作を比較します (リレーはパスを異なる方法で扱うことがよくあります)。 ④ メッセージ ID に msg_ / tools_ / srvtoolu_ プレフィックスが使用されていることを確認します。

フル モードでは、最大 18 枚の UI カード (最大 19 個の検出器) が表示されます。コアウェイトは思考サインのままです (25%)。残りの部分には、アイデンティティ/動作/知識、命令の再現、システムの競合、最小限の入力監査、チャネルとトークナイザー、ツールの使用、ストリーミングの一貫性、トークンの使用、および公式の同一プロンプトの比較が含まれます。フル モードでは、PDF とオプションの長いコンテキスト プローブが追加されます。クイックは、コアの信頼性と注入耐性に焦点を当てます。標準ではプロトコルの完全性と公式比較が追加されます。能力チェックを完全に深めます。

Claude Opus 4.7 の既知の API ドリフト — 適応的思考 + ストリーミング + 要約により、SSE ストリームは非ストリームが機能する一方で思考ブロックを省略する可能性があります。 pangolin の Thinking_signature 検出器は、信頼性を確保するために非ストリームに戻ります。

検出により実際のリクエストが送信されます。標準モードでは、最大 12 の API 呼び出し、合計最大 3000 ～ 5000 のトークンが実行されます (思考がトリガーされるかどうかに応じて)。 Haiku ~$0.012、Sonnet ~$0.05、Opus ~$0.20。 pangolin 自体は無料です。アップストリームのトークン料金を支払います。

場合によります。一般的な原因: ① API キーが無効または枯渇している (無効なバナーが表示される)。 ② Relay は選択したモデルをサポートしていません (プリフライトは 422 を返します)。 ③本当に下手なリレー。合計スコアだけでなく、各検出器の詳細を読み取ります。

使用状況フィールドは最も明確な信号です。真のネイティブ OpenAI には、prompt_tokens、complete_tokens、total_tokens のみがあります。 claude_cache_creation_5_m_tokens、usage_source: anthropic、または input_tokens / Output_tokens (Anthropic 命名) は、プロトコル変換を強く示します。センザンコウはこれらを重大なものとしてマークし、検出器に合格しません。

75 は合格範囲内ですが、重大な問題 (特に複数のプロトコルの重大な問題) がある場合、評決は限界 (黄色の円、リスク警告) に格下げされます。通常、API は機能しますが、リレーはプロトコルを変換しています。本物の GPT を使用していない可能性があります。

OpenAI 厳密モードは、Markdown コード フェンスではなく、純粋な JSON を返す必要があります。 ```json {...} ``` が返された場合は、リレーが response_format を渡さなかったか、基になるモデル (おそらく GPT ではない) が厳密モードを理解していません。 pangolin は、markdown_json_seen フラグを使用して 2 つを区別します。

モデルフィールドは単なる文字列です。リレーは何でも設定できます。他の信号で検証します。 ① センザンコウプロトコル検出器が使用状況の指紋をスキャンします。 ② 行動の違い (GPT は簡潔である傾向があり、Claudeはより丁寧で冗長です)。 ③ 繰り返される呼び出し間のトークン CV (model_consistency 検出器)。

pangolin は、そのキー上のプロトコルに一致するモデルの数をリストします。 OpenAI を使用しているが GPT モデルが 0 である場合は、キーに代わりに X Claude / Y Gemini モデルがあることがイエロー カードで説明されます。ワンクリックで切り替えてテストできます。

3 つの原因: ① リレー プロキシは一部の Gemini モデルのみ (多くのモデルは 2.5 ではなく 3.x プレビューのみを搭載しています)。 ② 名前の不一致 (gemini-2.5-flash とモデル/gemini-2.5-flash)。 ③モデル引退。センザンコウのプリフライトは、死んだモデルを約 500 ミリ秒で捕捉し、代替案を提案します。

少なくとも 64、理想的には 128 以上。 Gemini 3 ではデフォルトで思考が有効になり、テキストの前に 30 ～ 60 個のreasoning_token が消費されます。 max が小さすぎる (<32) 場合、思考によって予算がいっぱいになり、finish_reason=length の空のテキストが得られます。センザンコウ検出器は 64 ～ 384 を使用します。

いいえ。OpenAI 互換パス (POST /chat/completions) のみが残ります。これは、ほとんどのサードパーティ製リレーと Google の公式 /v1beta/openai エンドポイントをカバーします。従来の Gemini ネイティブ レポートは引き続き開くことができます。

3 つの層: ① gemini-2.5-flash または gemini-3-flash-preview (2026 安定版) をサポートする必要があります。 ②センザンコウプロトコルスコア≧80。 ③ 使用には、gemini_* の外側に外部残留物がありません (サイレント プロトコル変換はありません)。 pangolin はモデルリストを推奨順に並べ替えます。

はい。 Base_url を https://generative language.googleapis.com/v1beta/openai に設定し、api_key を Google AI Studio AIza... キーに設定します。公式の互換性のあるエンドポイントは、サードパーティのリレーを比較するためのベースラインとして機能します。

3 つのステップ: ① サイトを開いて、Claude / OpenAI / Gemini チェック ページに移動します。 ② リレーのbase_url + api_key を入力し、モデルを選択します (そのキーで利用可能なものがドロップダウン リストに表示されます)。 ③ 「開始」をクリックします — 30 ～ 60 秒でレポートします。 /r/{job_id} 経由で共有するか、JPG をダウンロードしてください。

クイックでは、中核となる信頼性、接続性、およびインジェクション プローブをカバーします。迅速なトリアージに適しています。標準では、プロトコルの完全性、ツール呼び出し、ストリーミングの一貫性、トークンの使用法、および公式の同一プロンプト比較が追加されます。これはデフォルトの推奨事項です。 full は、動作フィンガープリント、知識の正確性、PDF、およびオプションのロングコンテキスト プローブを追加します。Claudeページはすべてのモードで思考署名を実行します。

加重合計: ≥85 優秀 (緑色) / 70 ～ 84 合格 (薄緑色) / 50 ～ 69 限界 (黄色) / <50 不合格 (赤色)。検出器の重大な問題は、70 を超えても限界 (黄色) で判定を制限します。詳細については、各検出器の sub_checks を展開します。

リンクを知っているすべてのユーザー (匿名、暗号化されていない)。レポートには API キーがプレーン テキストで保存されることはなく、編集された形式 (sk-y7xU••••••0h) のみが保存されます。プライベートリレーの URL を共有しないでください。オプトインのプライベート レポートが計画されています。

はい — 完全にオープンソースです。 clone → pip install -e .[web] → uvicorn web.server:app. CLI はスタンドアロンで動作します。relay-detector detect --base-url ... --api-key ... --mode full。 READMEを参照してください。

いいえ。完全なキーは、実行中にメモリ内ホルダーにのみ存在します。これは、成功、失敗、キャンセル、または中断の後にクリアされ、ジョブ レコード、ログ、またはディスクには書き込まれません。ユーザー/アップストリーム制御の値と動的キーについては、生のキーと正規の urllib.parse.quote(key,safe='')、quote_plus(key,safe='') 形式を削除します。 %XX hex では大文字と小文字が区別されません。固定プロトコル/スキーマ キーは保持されます。予約されていないバイトの非正規パーセント エンコーディング、Base64、暗号化、または任意の変換を捕捉することは約束しません。

cctest.ai もキーをアップロードしていないと主張していますが、ソースは非公開であり検証できません。 pangolin は完全にオープンです。クローンを作成して実行するか (git clone ... && uvicorn web.server:app)、GitHub でサーバー コードを監査します。

はい、でも少しです。標準モードでは、実際のリクエストは最大 12 件、トークンは合計 3000 ～ 5000 個です。おおよそ、Haiku 0.012 ドル、Sonnet 0.05 ドル、Opus 0.20 ドル — センザンコウではなく、上流 (中継または公式) に支払われます。

レポートには次の内容が含まれます。 ①base_url (埋め込まれている場合は API キーのフラグメントが削除されます)。 ② api_key を編集しました。 ③検出結果。名前、メールアドレス、IP はありません。レポートを削除するには、GitHub の問題を開きます。

cctest は、ブラックボックス回避防止チェックでのみClaudeをカバーしますが、次元は浅いです。 pangolin は、3 つのプロトコル (Claude / OpenAI / Gemini)、暗号化された思考署名、クロスプロトコル自動切り替え、送信前のデッドモデル検出、完全なオープンソース、および「実際にはClaudeである GPT」の OpenAI アダプター フィンガープリントをカバーしています。

hvoy は 3 つのプロトコルをサポートしていますが、チェックは浅い (ほとんどがプロトコル準拠) です。 pangolin は、Claude の暗号化された思考署名 (一意)、OpenAI のプロトコル変換フィンガープリント (クリティカル レベルでの use_source など)、および Gemini のデフォルト思考モデルのサポートを追加します。これにより、より詳細な範囲がカバーされます。

これらは主観的なレビューや広告によるランキングです。パンゴリンは客観的な技術テストです。評判の候補リストを作成し、パンゴリンで検証するという両方を使用します。

センザンコウは 5 つの厳しいチェックを推奨しています。① 思考サイン ≥ 100。 ②プロトコルのcritical_issue_count = 0; ③ ストリーム/非ストリーム使用の一貫性。 ④ モデル ID が要求されたモデル (model_consistency パス) と一致します。 ⑤complete_tokens 繰り返し全体で CV < 0.10 (安定性)。