Confirme que las solicitudes básicas de finalización de chat puedan regresar de manera estable.
Resultados de la detección
Modelo: gpt-5.5 · modo full · relé https://test.apiqik-kratos.dimleap.cn
Compare los campos del modelo de solicitud y del modelo de respuesta para ver si coinciden.
Verifique las llamadas a herramientas, el nombre de la función, el parámetro JSON y la estructura de la llamada.
Verifique que el esquema JSON/las restricciones de salida estrictas estén vigentes.
Verifique la forma de campos como id, objeto, opciones, motivo_finalización, uso, etc.
Compare el uso de tokens y texto de transmisión y no transmisión para lograr coherencia.
Verifique la relación de medición de aviso/finalización/total de tokens.
Se pide al modelo que reproduzca textualmente una marca fija, comprobando cuán deterministas se siguen las instrucciones.
Compare solo el usuario con el sistema explícito + usuario, verificando si las palabras fijas son anuladas por directivas ocultas.
Utilice solicitudes minimalistas para observar si input_tokens es anormalmente alto e identificar la inyección implícita del sistema.
La misma pregunta compara el consumo de insumos y el comportamiento de respuesta entre canales y canales oficiales (o de referencia).
Las variantes aleatorias verifican señales anormales, como fugas de nonce, respuestas fijas y reutilización de caché sospechosa.
Compruebe si la política de seguridad es estable utilizando escenarios de denegación de respuesta y variantes de reescritura/codificación/progresivas.
Utilice preguntas de razonamiento enlatadas para comprobar si las respuestas verificables son correctas.
Utilice la aguja en el pajar para verificar que se respete la ventana de contexto.
¿Cómo leer este resultado?
Token 数明显异常: usage 字段、token 增量或流式/非流式统计存在明显问题,有虚报或统计错误风险。
What does each OpenAI check cover?
- 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.
- autenticidad de contexto largo
- Utilice la aguja en el pajar para verificar que se respete la ventana de contexto.
- 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.