检测结果如下

模型: gpt-5.6-sol · 模式 full · 中转站 https://gw.hbapis.com/

总分值

单项为通过 / 未通过 / 异常；总分为加权综合结果，可能处于中间态。

83 / 100

基础请求核验完成

确认 Chat Completions 基础请求能稳定返回。

通过 100

模型一致性核验完成

比对请求模型与响应 model 字段是否匹配。

通过 100

函数调用核验完成

检查 tool_calls、函数名、参数 JSON 和调用结构。

通过 100

结构化输出核验完成

结构化输出正常: 返回内容是纯 JSON,且字段符合 schema。

通过 100

协议规范性核验完成

核验 id、object、choices、finish_reason、usage 等字段形状。

未通过 60

流式一致性核验完成

比对 stream 与 non-stream 的文本和 token 使用一致性。

通过 100

Token 计费核验异常

原因：上游拒绝请求（HTTP 400）：The request parameters are invalid. Please check the field types, values, and required fields before retrying. (request id: 2026091714215984834191yhMy9r7O)

核验异常 0

指令精确复现 (抗套壳) 核验完成

要求模型逐字复现固定标记，检查指令遵循的确定性。

通过 100

System 冲突测试核验完成

对比仅 user 与显式 system+user，检查固定词是否被隐藏指令覆盖。

通过 100

极简 Input Token 审计核验完成

用极简请求观察 input_tokens 是否异常偏高，识别隐式 System 注入。

通过 100

官方同题对比核验完成

同题对比渠道与官方（或 baseline）的 input 消耗与响应行为。

不适用 —

隐藏注入检测核验完成

未发现隐藏注入迹象

通过 100

安全拒答与策略稳定性核验完成

安全策略检测结果不充分

未通过 50

极限推理能力 (数论计数) 核验完成

用固定推理题检查可验证的答案是否正确。

通过 100

长上下文真实性核验完成

用 needle-in-haystack 验证上下文窗口是否兑现。

未通过 67

这份结果怎么理解?

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。

首 TOKEN

1,606ms

总耗时

100,741ms

吞吐 (T/S)

14.7

输入 TOKENS

165,085

输出 TOKENS

1,480

OpenAI 检测项各自检查什么?

基础请求: 确认 Chat Completions 基础请求能稳定返回。
模型一致性: 比对请求模型与响应 model 字段是否匹配。
函数调用: 检查 tool_calls、函数名、参数 JSON 和调用结构。
结构化输出: 验证 JSON Schema / strict 输出约束是否生效。
协议规范性: 核验 id、object、choices、finish_reason、usage 等字段形状。
流式一致性: 比对 stream 与 non-stream 的文本和 token 使用一致性。
Token 计费: 检查 prompt / completion / total token 计量关系。
官方同题对比: 同题对比渠道与官方（或 baseline）的 input 消耗与响应行为。
指令精确复现 (抗套壳): 要求模型逐字复现固定标记，检查指令遵循的确定性。
System 冲突测试: 对比仅 user 与显式 system+user，检查固定词是否被隐藏指令覆盖。
极简 Input Token 审计: 用极简请求观察 input_tokens 是否异常偏高，识别隐式 System 注入。
极限推理能力 (数论计数): 用固定推理题检查可验证的答案是否正确。
长上下文真实性: 用 needle-in-haystack 验证上下文窗口是否兑现。
隐藏注入检测: 随机化变体交叉检查 nonce 泄露、固定回复、可疑缓存复用等异常信号。
安全拒答与策略稳定性: 用拒答场景与改写/编码/渐进变体检查安全策略是否稳定。