Grundlegende Anfrage
Stellen Sie sicher, dass die Basisanfragen für Chat-Abschlüsse stabil zurückgegeben werden können.
OpenAI-API-Relay-Erkennung
Protokoll/Fähigkeit
Überprüfen Sie das OpenAI-API-Relay-Protokoll und die Funktionen
pangolin prüft die Form der Chat-Abschlüsse, Toolaufrufe, Streaming-Konsistenz und Nutzungsfingerabdrücke für GPT-Prätendenten.
Chat-Abschlüsse
Funktionsaufruf
Strukturierte Ausgabe
Nutzungs-Fingerabdruck
OpenAI verfügt über keine fälschungssichere Server-Signatur im Claude-Stil, daher konzentriert sich diese Seite auf Protokolle mit hoher Zuverlässigkeit und Funktionsprüfungen.
OpenAI-Highlight: Protokolllecks und Leistungskürzungen erkennen
Bewerten Sie, ob GPT-kompatible Endpunkte OpenAI-Formen folgen und Schlüsselfunktionen wirklich weitergeben.
- ProtokollformÜberprüft die Felder „ID“, „Objekt“, „Auswahl“, „Finish_Reason“, „Nutzung“ und andere Chat-Abschlüsse.
- FähigkeitsweitergabeFunktionsaufrufe und strukturierte Ausgabesonden zum Erkennen von Nur-Shell-Relais.
- Nutzungs-FingerabdruckToken-Messung und Feldreste, die als GPT verpackte Claude/Gemini-Backends verraten.
Kein Identitätsnachweis auf Krypto-Niveau – aber ausreichend, um die meisten Adapterlecks und fehlenden Funktionen aufzudecken.
Prüfungen, die ausgeführt werden
Aktualisierungen mit Scantiefe oben. Der Vollmodus deckt alle anwendbaren Prüfungen ab. Sonden mit langem Kontext erfordern ein zusätzliches Opt-In.
Modellkonsistenz
Vergleichen Sie die Felder „Anforderungsmodell“ und „Antwortmodell“, um festzustellen, ob sie übereinstimmen.
Funktionsaufruf
Überprüfen Sie die Tool-Aufrufe, den Funktionsnamen, den JSON-Parameter und die Aufrufstruktur.
Strukturierte Ausgabe
Stellen Sie sicher, dass JSON-Schema/strikte Ausgabebeschränkungen wirksam sind.
Protokollnormativität
Überprüfen Sie die Form von Feldern wie ID, Objekt, Auswahlmöglichkeiten, Zielgrund, Verwendung usw.
Streaming-Konsistenz
Vergleichen Sie die Stream- und Nicht-Stream-Text- und Token-Nutzung, um Konsistenz zu gewährleisten.
Token-Abrechnung
Überprüfen Sie die Beziehung zwischen Eingabeaufforderung, Abschluss und Gesamttokenmessung.
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.