Detección de retransmisión API OpenAI Protocolo / capacidad

Verifique el protocolo y las capacidades de retransmisión de la API OpenAI

pangolin verifica la forma de las terminaciones del chat, las llamadas de herramientas, la coherencia de la transmisión y las huellas digitales de uso para los pretendientes de GPT.

Finalizaciones de chat Llamada de función Salida estructurada huella digital de uso

OpenAI no tiene una firma antifalsificación de servidor estilo Claude, por lo que esta página se centra en protocolos de alta confianza y comprobaciones de capacidad.

Lo más destacado de OpenAI: detectar fugas de protocolos y recortes de capacidad

Evalúe si los puntos finales compatibles con GPT siguen las formas de OpenAI y realmente pasan por capacidades clave.

No es una prueba de identidad de grado criptográfico, pero es suficiente para detectar la mayoría de las fugas de adaptadores y las capacidades faltantes.

Raíz compatible con OpenAI, p. https://api.example.com o https://api.example.com/v1.

La clave se utiliza sólo para este trabajo y nunca persiste.

Ingrese el ID del modelo GPT o elija entre los candidatos probados.

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.

Estándar · principales capacidades (recomendado) · 14

Solicitud básica

Confirme que las solicitudes básicas de finalización de chat puedan regresar de manera estable.

consistencia del modelo

Compare los campos del modelo de solicitud y del modelo de respuesta para ver si coinciden.

llamada de función

Verifique las llamadas a herramientas, el nombre de la función, el parámetro JSON y la estructura de la llamada.

Salida estructurada

Verifique que el esquema JSON/las restricciones de salida estrictas estén vigentes.

Normatividad del protocolo

Verifique la forma de campos como id, objeto, opciones, motivo_finalización, uso, etc.

consistencia de transmisión

Compare el uso de tokens y texto de transmisión y no transmisión para lograr coherencia.

Facturación de tokens

Verifique la relación de medición de aviso/finalización/total de tokens.

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).

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.

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.

2026-09-08 · Sharing, languages, and scoring tweaks

This update improves report sharing and language switching, and lightly rebalances OpenAI / Gemini scoring emphasis.