検出結果

モデル: gpt-5.6-sol · モード full · リレー https://gw.hbapis.com/

合計スコア

各項目は合格/不合格/エラーです。合計は重み付けされた結果であり、その中間になる可能性があります。

83 / 100

基本的なお願い検証完了

チャット完了の基本リクエストが安定して返されることを確認します。

パス 100

モデルの一貫性検証完了

リクエストモデルとレスポンスモデルのフィールドを比較して、一致するかどうかを確認します。

パス 100

関数呼び出し検証完了

tool_calls、関数名、パラメータ JSON、呼び出し構造を確認してください。

パス 100

構造化された出力検証完了

JSON スキーマ/厳密な出力制約が有効であることを確認します。

パス 100

プロトコルの規範性検証完了

id、object、choices、finish_reason、usageなどのフィールドの形状を確認します。

失敗しました 60

ストリーミングの一貫性検証完了

一貫性を保つために、ストリームと非ストリームのテキストおよびトークンの使用状況を比較します。

パス 100

トークンの課金例外の検証

理由:プロンプト/完了/合計トークン計測関係を確認します。

例外の検証 0

正確なコマンド再現（アンチケーシング）検証完了

モデルは固定マークをそのまま再現するように求められ、指示がどの程度決定的に従うかをチェックします。

パス 100

システム競合テスト検証完了

ユーザーのみを明示的なシステム + ユーザーと比較し、固定語が隠しディレクティブによってオーバーライドされているかどうかを確認します。

パス 100

ミニマリスト入力トークン監査検証完了

ミニマリストリクエストを使用して、input_tokens が異常に高いかどうかを観察し、暗黙的なシステムインジェクションを特定します。

パス 100

同タイトルの公式比較検証完了

同じ質問で、チャネルと公式 (またはベースライン) の間の入力消費と応答の動作を比較します。

該当なし —

インジェクション検出を非表示にする検証完了

ランダム化されたバリアントは、ノンスリーク、固定応答、不審なキャッシュの再利用などの異常なシグナルをクロスチェックします。

パス 100

安全保障の拒否と政策の安定性検証完了

応答拒否シナリオと書き換え/エンコード/プログレッシブバリアントを使用して、セキュリティポリシーが安定しているかどうかを確認します。

失敗しました 50

極めて高い推論能力（整数論的計算）検証完了

定型の推理質問を使用して、検証可能な回答が正しいかどうかを確認します。

パス 100

長いコンテキストの信頼性検証完了

コンテキストウィンドウが尊重されることを確認するには、needle-in-haystack を使用します。

失敗しました 67

この結果をどう読むか?

中转站疑似伪装成 OpenAI

响应的 usage 字段里出现了 Anthropic / Google 后端才会用的字段(如 claude_cache_creation_*、gemini_* 或 usage_source 自报非 openai)。这强烈暗示中转站把你的请求转发给了别的厂商后端再包装成 OpenAI 响应,所谓的 GPT 输出可能并非真正的 OpenAI 模型在生成。

Token 计费存在风险

Token 统计有明显偏差,建议留意是否存在多算或统计错误。

最初のトークン

1,606ms

合計時間

100,741ms

スループット (T/S)

14.7

入力トークン

165,085

出力トークン

1,480

What does each OpenAI check cover?

基本的なお願い: チャット完了の基本リクエストが安定して返されることを確認します。
モデルの一貫性: リクエストモデルとレスポンスモデルのフィールドを比較して、一致するかどうかを確認します。
関数呼び出し: tool_calls、関数名、パラメータ JSON、呼び出し構造を確認してください。
構造化された出力: JSON スキーマ/厳密な出力制約が有効であることを確認します。
プロトコルの規範性: id、object、choices、finish_reason、usageなどのフィールドの形状を確認します。
ストリーミングの一貫性: 一貫性を保つために、ストリームと非ストリームのテキストおよびトークンの使用状況を比較します。
トークンの課金: プロンプト/完了/合計トークン計測関係を確認します。
同タイトルの公式比較: 同じ質問で、チャネルと公式 (またはベースライン) の間の入力消費と応答の動作を比較します。
正確なコマンド再現（アンチケーシング）: モデルは固定マークをそのまま再現するように求められ、指示がどの程度決定的に従うかをチェックします。
システム競合テスト: ユーザーのみを明示的なシステム + ユーザーと比較し、固定語が隠しディレクティブによってオーバーライドされているかどうかを確認します。
ミニマリスト入力トークン監査: ミニマリストリクエストを使用して、input_tokens が異常に高いかどうかを観察し、暗黙的なシステムインジェクションを特定します。
極めて高い推論能力（整数論的計算）: 定型の推理質問を使用して、検証可能な回答が正しいかどうかを確認します。
長いコンテキストの信頼性: コンテキストウィンドウが尊重されることを確認するには、needle-in-haystack を使用します。
インジェクション検出を非表示にする: ランダム化されたバリアントは、ノンスリーク、固定応答、不審なキャッシュの再利用などの異常なシグナルをクロスチェックします。
安全保障の拒否と政策の安定性: 応答拒否シナリオと書き換え/エンコード/プログレッシブバリアントを使用して、セキュリティポリシーが安定しているかどうかを確認します。