Grundlegende Anfrage
Stellen Sie sicher, dass Gemini OpenAI kompatible Pfade stabil zurückgegeben werden können.
Gemini-API-Relay-Erkennung
Kompatibles Protokoll
Überprüfen Sie das Gemini-API-Relay-Protokoll und die Funktionen
pangolin prüft Gemini-Relays über OpenAI-kompatible APIs auf Protokoll, Funktionen und Nutzung. Metadaten-Passthrough.
OpenAI-kompatibler Pfad
Funktionsaufruf
Verwendungsmetadaten
Gemini 3 bewusst
Konzentriert sich auf kompatibles Protokoll und standardmäßiges Denken – nicht auf Claude-Signatur-Identität.
Gemini-Highlight: kompatible Pfad- und Nutzungsmetadaten
Misst das echte Gemini-Verhalten auf OpenAI-kompatiblen Endpunkten, die von Drittanbieter-Relays verwendet werden.
- Kompatibler PfadPrüft /chat/completions, die Google /v1beta/openai und gängige Drittanbieter /v1 abdecken.
- Gemini 3Berücksichtigt Standard-Denk-Token und Leer-Ausgabe-Kanten auf Gemini 3.
- NutzungsfelderÜberprüft die Vollständigkeit, Konsistenz und Stabilität des Antwortmodells des Tokenfelds.
Kommt der tatsächlichen Verwendung von Gemini-Relais von Drittanbietern am nächsten.
Prüfungen, die ausgeführt werden
Aktualisierungen mit Scantiefe oben. Der Vollmodus deckt alle anwendbaren Prüfungen ab. Sonden mit langem Kontext erfordern ein zusätzliches Opt-In.
Modellantwortform
Überprüfen Sie die Modelldeklaration, die Antwortstruktur und die Form des Kandidateninhalts.
Funktionsaufruf
Überprüfen Sie den Funktionsaufrufnamen, das Parameterobjekt und die Aufrufstruktur.
Strukturierte Ausgabe
Überprüfen Sie, ob Einschränkungen für das Antwortschema/die JSON-Ausgabe gelten.
Protokollnormativität
Überprüfen Sie Felder wie Kandidaten, Zielgrund, Sicherheit, Nutzungsmetadaten usw.
Streaming-Konsistenz
Vergleichen Sie die Ausgabe- und Endgründe von Stream und Nicht-Stream, um die Konsistenz zu gewährleisten.
Token-Nutzung
Überprüfen Sie die Feldintegrität des UsageMetadata-Tokens und die Messbeziehungen.
Offizieller Vergleich desselben Titels
Die gleiche Frage vergleicht den Input-Verbrauch und das Antwortverhalten zwischen Kanälen und offiziellen Kanälen (oder Baseline).
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.
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.