FAQ

릴레이(미러 또는 프록시라고도 함)는 OpenAI, Anthropic 또는 Google에 요청을 보내고 응답을 반환하는 타사 전달 서비스입니다. 일반적인 이유: 일부 지역의 공식 도메인에 대한 액세스 차단, 도매 가격 또는 여러 공급자를 위한 단일 통합 인터페이스.

세 가지 일반적인 이유: ① anthropic.com/openai.com에 액세스하려면 일부 지역에서는 VPN이 필요할 수 있습니다. ② 일부 릴레이는 공식 정가보다 30~70% 낮은 가격으로 공동 도매 할당량을 재판매합니다. ③ 일부 릴레이는 단일 OpenAI 호환 API를 통해 Claude, GPT 및 Gemini를 노출하므로 하나의 통합을 유지합니다.

공식 API에는 고정된 필드, 서명 및 오류 형식이 있습니다. 릴레이는 엄청나게 다릅니다. 일부는 1:1을 통과하고, 다른 일부는 사용 필드를 다시 작성하고, 사고 블록을 제거하고, 모델을 대체하거나, 추가 시스템 프롬프트를 삽입합니다. 천산갑은 중간에 실제로 무슨 일이 일어나는지 감지합니다.

법적으로는 회색지대이며 합의에 따라 다릅니다. 실제 위험: ① Exit risk — 릴레이가 종료되거나, 가격이 인상되거나, 선불 잔액으로 사라질 수 있습니다. 대규모 충전에는 주의하세요. ② Responses may not match the official API — 릴레이는 모델을 교환하거나 기능을 제거하거나 토큰을 잘못 보고하여 다운스트림 신뢰성을 손상시킬 수 있습니다. ③ Prompts may be logged — 기밀 또는 사용자 데이터의 경우 알 수 없는 릴레이를 피하세요. 소규모로 시작하여 평판이 좋은 운영자를 선택하고 고위험 사용을 위해 직접 사용하는 것을 고려하십시오.

pangolin은 많은 릴레이를 테스트했습니다. 다섯 가지 일반적인 함정(모두 야생에서 볼 수 있음): ① Silent model substitution — GPT 비용을 지불하지만 Claude 또는 다른 저렴한 모델을 구입합니다. 표면적인 반응은 괜찮아 보이지만 톤, 추론, 습관이 다르므로 제작 작업에 위험합니다. ② Advanced features break — 백엔드 모델을 지원하지 않는 더 저렴한 모델로 교체하면 엄격한 JSON, PDF 입력, 도구 호출 및 유사한 기능이 실패하는 경우가 많습니다. ③ Billing numbers you can't trust — 동일한 프롬프트가 실행될 때마다 비용이 달라질 수 있습니다. 일부 릴레이는 토큰 사용량을 완전히 숨기므로 감사 추적 없이 공식 가격을 초과할 수 있는 요금을 조정할 수 없습니다. ④ Models listed but not available — 릴레이는 수십 개의 모델을 광고한 다음 일부 모델에 대해서는 model_not_found를 반환할 수 있습니다. pangolin은 0이 되는 보고를 위해 30분을 기다리기 전에 비행 전 확인을 수행합니다. ⑤ Rules change without notice — 어제 작동했던 키가 갑자기 업그레이드가 필요하거나 그룹 제한에 도달하거나 금지될 수 있습니다. 작은 저울로 테스트하고 대규모 충전 전에 천산갑을 실행하세요.

세 가지 각도: ① 프로토콜 필드(ID 접두사, 개체, 종료_이유가 공식 사양과 일치); ② 기능 지문(사고 서명, PDF 다중 모드, 기능 호출 모양); ③ 주입 저항 및 사용(시스템 충돌, 최소한의 입력 감사, 외부 사용 흔적). pangolin은 이를 다중 계층 검사로 결합합니다. 전체 모드는 Claude에 대해 최대 18개 항목을 실행합니다.

다섯 가지 일반적인 방법: ① Claude의 대리인으로 Kiro / Amazon Q / Bedrock을 실행합니다. ② GPT 요청을 Claude 백엔드로 라우팅합니다(사용 필드 누출 clude_* 잔여물). ③ 비용 절감을 위해 GPT-4o를 GPT-4o-mini로 교체하세요. ④ 생각 블록 제거, PDF 다중 모드 및 기타 고급 기능; ⑤ 신원이나 행동을 다시 작성하기 위해 추가 시스템 프롬프트나 숨겨진 서문을 삽입합니다.

아니요. 최신 모델은 신원 질문에 답하도록 훈련되었으며, 릴레이는 시스템 프롬프트를 주입하여 모델이 "나는 Claude입니다"라고 말할 수 있습니다. 천산갑의 가중치 신원 확인은 5%에 불과합니다. 이는 약한 보조 신호입니다. 대신 생각하는 서명과 같은 암호화된 신호를 신뢰하십시오.

Kiro와 Amazon Q는 Amazon의 Claude 대기 게이트웨이입니다. 이들의 응답에는 Claude 사고 방식의 서명이 부족합니다. 즉, 서버 측 서명을 반환하지 않는 AWS Bedrock의 단순화된 인터페이스를 사용합니다. 천산갑은 Thinking_signature를 0으로 평가하고 전체 검사에 실패합니다.

사용분야를 확인하세요. 기본 OpenAI에는 프롬프트_토큰, 완료_토큰, 총토큰만 있습니다. claude_cache_creation_5_m_tokens, Usage_source: anthropic 등이 표시되면 릴레이가 프로토콜 변환을 수행하고 있는 것이 거의 확실합니다. 천산갑은 그 지문을 중요한 것으로 표시합니다.

확장된 사고가 활성화되면 Claude는 서버에서 생성된 암호화된 서명을 서명 필드에 반환합니다(일반적으로 500~2000자). Anthropic은 암호화 검증을 통해 서버 측에서 이를 생성합니다. 릴레이는 현실적으로 이를 위조할 수 없습니다. 천산갑은 핵심 탐지기로 25%의 가중치를 부여합니다.

4가지 확인: ① 천산갑을 실행하고 사고 시그니처 점수 100을 확인합니다. ② clude_* 이외의 용도로 사용되는 외부 필드를 찾습니다. ③ 스트림과 비스트림 동작을 비교합니다(릴레이는 종종 경로를 다르게 처리합니다). ④ 메시지 ID를 확인하려면 msg_ / toolu_ / srvtoolu_ 접두사를 사용하세요.

전체 모드에서는 최대 18개의 UI 카드(최대 19개의 감지기)가 표시됩니다. 핵심 가중치는 여전히 생각하는 시그니처(25%)입니다. 나머지는 신원/행동/지식, 명령어 재생산, 시스템 충돌, 최소 입력 감사, 채널 및 토크나이저, 도구 사용, 스트리밍 일관성, 토큰 사용 및 공식적인 동일 프롬프트 비교를 다룹니다. 전체 모드에는 PDF 및 선택적 긴 컨텍스트 프로브가 추가됩니다. 핵심 진정성과 주입 저항에 빠르게 초점을 맞춥니다. 표준은 프로토콜 완전성과 공식 비교를 추가합니다. 전체 기능 검사가 심화됩니다.

Claude Opus 4.7의 알려진 API 드리프트 - 적응형 사고 + 스트리밍 + 요약을 통해 SSE 스트림은 비스트림이 작동하는 동안 사고 블록을 생략할 수 있습니다. pangolin의 Thinking_signature 감지기는 신뢰성을 위해 비스트림으로 대체됩니다.

감지는 실제 요청을 보냅니다. 표준 모드는 최대 12개의 API 호출, 총 ~3000~5000개의 토큰을 실행합니다(사고가 트리거되는지 여부에 따라 다름). Haiku ~$0.012, Sonnet ~$0.05, Opus ~$0.20. 천산갑 자체는 무료입니다. 업스트림 토큰 요금을 지불하면 됩니다.

상황에 따라 다릅니다. 일반적인 원인: ① API 키가 유효하지 않거나 소진되었습니다(잘못된 배너 표시). ② Relay는 선택한 모델을 지원하지 않습니다(비행 전 반환 422). ③ 정말 열악한 릴레이. 총 점수뿐만 아니라 각 감지기의 세부 정보도 읽어보세요.

사용법 분야는 가장 명확한 신호입니다. 진정한 네이티브 OpenAI에는 프롬프트_토큰, 완료_토큰 및 총토큰만 있습니다. claude_cache_creation_5_m_tokens, Usage_source: anthropic 또는 input_tokens /output_tokens(Anthropic 이름 지정)는 프로토콜 변환을 강력하게 나타냅니다. 천산갑은 이를 중요하게 표시하고 탐지기에 실패합니다.

75는 통과 범위에 있지만 모든 중요한 문제(특히 다중 프로토콜 중요)는 한계(노란색 원, 위험 경고)로 다운그레이드됩니다. 일반적으로 API는 작동하지만 릴레이는 프로토콜을 변환합니다. 실제 GPT를 사용하고 있지 않을 수도 있습니다.

OpenAI 엄격 모드는 Markdown 코드 펜스가 아닌 순수 JSON을 반환해야 합니다. ``json {...} ```를 받으면 릴레이가 response_format을 전달하지 않았거나 기본 모델(GPT가 아닐 가능성이 높음)이 엄격 모드를 이해하지 못하는 것입니다. pangolin은 둘을 구별하기 위해 markdown_json_seen 플래그를 사용합니다.

모델 필드는 단지 문자열입니다. 릴레이는 무엇이든 설정할 수 있습니다. 다른 신호로 확인: ① 천산갑 프로토콜 탐지기는 사용 지문을 스캔합니다. ② 행동 차이(GPT는 간결한 경향이 있고 Claude는 더 정중하고 장황한 경향이 있음) ③ 반복 호출에 대한 토큰 CV(model_consistency detector).

pangolin은 해당 키의 모델이 프로토콜과 일치하는 수를 나열합니다. OpenAI를 사용 중이지만 GPT 모델이 0개 표시되는 경우 키에 X Claude / Y Gemini 모델이 있음을 설명하는 노란색 카드가 표시됩니다. 한 번의 클릭으로 전환하고 테스트할 수 있습니다.

세 가지 원인: ① 릴레이는 일부 Gemini 모델만 프록시합니다(많은 모델이 2.5가 아닌 3.x 미리보기만 제공). ② 이름 불일치(gemini-2.5-flash 대 모델/gemini-2.5-flash); ③ 모델이 은퇴했다. pangolin preflight는 ~500ms 안에 죽은 모델을 포착하고 대안을 제안합니다.

최소 64세, 이상적으로는 128세 이상입니다. Gemini 3에서는 기본적으로 텍스트를 읽기 전에 30~60개의 Reasoning_token을 소비하여 사고를 지원합니다. max가 너무 작으면(<32) 예산이 충분하다고 생각하고 Finish_reason=length로 빈 텍스트가 표시됩니다. 천산갑 탐지기는 64-384를 사용합니다.

아니요. OpenAI 호환 경로(POST /chat/completions)만 남습니다. 이는 대부분의 타사 릴레이와 Google의 공식 /v1beta/openai 엔드포인트를 포함합니다. 레거시 Gemini 기본 보고서는 계속 열 수 있습니다.

3개 계층: ① gemini-2.5-flash 또는 gemini-3-flash-preview(2026 안정)를 지원해야 합니다. ② 천산갑 프로토콜 점수 ≥ 80; ③ 사용법은 gemini_* 외부에 외부 잔여물이 없습니다(자동 프로토콜 변환 없음). pangolin은 추천을 기준으로 모델 목록을 정렬합니다.

예. base_url을 https://generative언어.googleapis.com/v1beta/openai로 설정하고 api_key를 Google AI Studio AIza... 키로 설정하세요. 공식 호환 엔드포인트는 타사 릴레이를 비교하기 위한 기준으로 작동합니다.

3단계: ① 사이트를 열고 Claude / OpenAI / Gemini 확인 페이지로 이동합니다. ② Relay base_url + api_key를 입력하고 모델을 선택합니다(드롭다운에는 해당 키에 사용할 수 있는 항목이 나열됩니다). ③ 시작을 클릭하세요. 30~60초 안에 보고하세요. /r/{job_id}를 통해 공유하거나 JPG를 다운로드하세요.

Quick은 핵심 진품성, 연결성 및 주입 프로브를 다루며 빠른 분류에 적합합니다. 표준에는 프로토콜 완전성, 도구 호출, 스트리밍 일관성, 토큰 사용 및 공식적인 동일 프롬프트 비교가 추가됩니다. 기본 권장 사항입니다. full은 동작 지문, 지식 정확도, PDF 및 선택적인 긴 컨텍스트 프로브를 추가합니다. Claude 페이지는 모든 모드에서 Thinking Signature를 실행합니다.

가중 총계: ≥85 우수(녹색) / 70–84 통과(연한 녹색) / 50–69 한계(노란색) / <50 실패(빨간색). 모든 감지기의 중요한 문제 상한선은 70 이상에서도 한계(노란색)로 판정됩니다. 자세한 내용을 보려면 각 감지기의 하위 검사를 확장하세요.

링크가 있는 모든 사람(익명, 암호화되지 않음) 보고서는 API 키를 일반 텍스트로 저장하지 않으며 수정된 형식(sk-y7xU•••••0h)만 저장합니다. 비공개 릴레이의 URL을 공유하지 마세요. 선택형 비공개 보고서가 계획되어 있습니다.

예 — 완전 오픈 소스입니다. 복제 → pip install -e .[웹] → uvicorn web.server:app. CLI는 독립형으로 작동합니다. 릴레이 감지기 감지 --base-url ... --api-key ... --mode full. 읽어보기를 참조하세요.

아니요. 전체 키는 실행 중에 메모리 내 보유자에만 존재합니다. 성공, 실패, 취소 또는 중단 후에는 지워지며 작업 레코드, 로그 또는 디스크에는 기록되지 않습니다. 사용자/업스트림 제어 값 및 동적 키의 경우 원시 키와 정식 urllib.parse.quote(key, safe=''), quote_plus(key, safe='') 형식을 제거합니다. %XX 16진수는 대소문자를 구분하지 않습니다. 고정 프로토콜/스키마 키가 유지됩니다. 예약되지 않은 바이트, Base64, 암호화 또는 임의 변환의 비정규 백분율 인코딩을 포착할 것을 약속하지 않습니다.

cctest.ai는 또한 키를 업로드하지 않는다고 주장하지만 비공개 소스이므로 확인할 수 없습니다. pangolin은 완전히 열려 있습니다. GitHub에서 복제 및 실행(git clone ... && uvicorn web.server:app) 또는 감사 서버 코드입니다.

예, 하지만 거의 없습니다. 표준 모드 ~12개의 실제 요청, 총 3000~5000개의 토큰. 대략 Haiku $0.012, Sonnet $0.05, Opus $0.20 — 천산갑이 아닌 업스트림(릴레이 또는 공식)에 지급됩니다.

보고서에는 다음이 포함됩니다. ① base_url(포함된 경우 API 키 조각이 제거됨); ② api_key를 수정했습니다. ③ 탐지 결과. 이름, 이메일, IP가 없습니다. 보고서를 삭제하려면 GitHub 문제를 엽니다.

cctest는 블랙박스 회피 방지 검사로만 Claude를 다루지만 크기는 얕습니다. pangolin은 세 가지 프로토콜(Claude/OpenAI/Gemini), 암호화된 사고 서명, 프로토콜 간 자동 전환, 사전 제출 데드 모델 감지, 전체 오픈 소스 및 "실제로는 Claude인 GPT"를 위한 OpenAI 어댑터 지문을 다룹니다.

hvoy는 세 가지 프로토콜을 지원하지만 얕은 검사(주로 프로토콜 준수)를 지원합니다. pangolin은 Claude(고유)에 암호화된 사고 서명, OpenAI의 프로토콜 변환 지문(중요 수준의 usage_source 등) 및 기본 사고 모델에 대한 Gemini 지원을 추가하여 더 깊은 적용 범위를 제공합니다.

이는 주관적인 리뷰이거나 광고 기반 순위입니다. 천산갑은 객관적인 기술 테스트입니다. 둘 다 사용하십시오: 평판에 대한 최종 후보 목록을 작성한 다음 천산갑으로 확인하십시오.

pangolin은 다섯 가지 하드 체크를 권장합니다. ① 사고 시그니처 ≥ 100; ② 프로토콜 Critical_issue_count = 0; ③ 스트림/비스트림 사용 일관성; ④ 모델 ID가 요청된 모델과 일치합니다(model_consistency pass). ⑤ 반복 전반에 걸쳐 Completion_tokens CV < 0.10(안정성).