模型对比 | RPDiag

测试说明点击展开 5 步 quick-probe-v1 详解

同一会话连续 5 步，覆盖 5 个独立信号： 1. ping/pong —— 单字指令遵循 + 建立缓存上下文。 2. 身份（结构化）—— 三行 vendor / brand / model 格式，机器可解析。 3. 知识截止 —— 跨越 5 分钟 cache 边界后追问，检测 sliding 5m cache 是否真正命中。 4. 身份（自由格式）—— 自然语言自报身份，给包装层（Kiro 等）暴露品牌的机会。 5. 世界知识层级 —— 5 道公共事件硬事实题，按答对档位映射实测 tier，与请求模型对照。步与步之间随机延迟 1–4 分钟。第 3 步（cutoff）累计跨度 > 5 分钟保住 sliding cache 检测；全流程总跨度 > 6 分钟容纳新增的第 5 步。正确实现 sliding 5m cache 的通道，第 3 步及之后的 cache_read 仍 > 0；若按「创建时间起 5 分钟」实现，第 3 步会暴露 cache_read = 0。

4 通道 · 5 步骤

2026/06/05 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 通道分数 < 70 另含 2 任务失败

已揭晓揭晓进度

⚠ 1 通道不可测 · 已从主对比表移除点击展开原因

DawAPI / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

ClaudeAPI

O-Bdrk

Tokaify

M-AWS

RunAPI

O-Max

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8

客户端 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 17:47:26 ~ 17:47:31 (4.0s) 17:47:18 ~ 17:47:33 (13.6s) 17:47:20 ~ 17:47:30 (5.5s) 17:47:24 ~ 17:47:34 (6.0s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,693 ms 10,706 ms 4,514 ms 2,140 ms

首文本(SSE delta) 2,694 ms 10,707 ms 4,516 ms 2,141 ms

总耗时 2,815 ms 11,717 ms 4,541 ms 3,139 ms

输入 1,454 2 1,454 1,454

输出 4 4 4 4

缓存创建

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,891

5m: 0 / 1h: 30,891

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,224

5m: 0 / 1h: 30,224

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 17:48:59 ~ 17:49:04 (3.7s) 17:49:19 ~ 17:49:34 (10.7s) 17:50:28 ~ 17:50:33 (1.3s) 17:49:34 ~ 17:49:40 (3.9s)

提示词

查看本步 Prompt

本请求询问的是你（正在生成此回复的当前 API 模型）自身的身份，不是用户提到的任何外部产品。必须直接作答，禁止追问、拒答、解释或输出占位符；不能要求更多上下文。请按下列 3 行格式精确填空作答（label 不变，值小写）：
vendor: <厂商公司名一个英文小写单词>
brand: <产品或模型品牌名一个英文小写单词>
model: <实际 API model 字段值，保留原始短横线格式>

HTTP 头(TTFB) 2,398 ms 8,682 ms - 2,031 ms

首文本(SSE delta) 2,400 ms 8,683 ms - 2,032 ms

总耗时 2,677 ms 9,134 ms - 2,500 ms

输入 2 2 - 2

输出 28 28 - 28

缓存创建

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

182

5m: 0 / 1h: 182

1,634

5m: 0 / 1h: 1,634

缓存读取 30,222 30,891 - 30,224

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

失败

评测失败

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

步骤 3: cutoff text

时间 17:52:24 ~ 17:52:29 (3.8s) 17:53:13 ~ 17:53:48 (32.9s) - 17:52:01 ~ 17:52:06 (4.6s)

提示词

查看本步 Prompt

请用 YYYY-MM 格式告诉我你的训练数据截止日期，无需多余文字。

HTTP 头(TTFB) 2,413 ms 29,780 ms - 2,135 ms

首文本(SSE delta) 2,415 ms 30,035 ms - 2,151 ms

总耗时 2,589 ms 31,563 ms - 2,543 ms

输入 2 2 - 2

输出 6 154 - 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 65

37,416

5m: 0 / 1h: 37,416

5m: 0 / 1h: 56

缓存读取 31,856 0 - 31,858

输出速度 - 100.8 tok/s - -

响应

2026-01

我无法完全确定自己确切的训练数据 cutoff date。系统环境信息中并未提供这一项，我也不应猜测一个精确的 YYYY-MM 值。

如果你需要准确信息，建议以 Anthropic 官方文档为准。

未执行

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 17:54:42 ~ 17:54:47 (3.7s) 17:56:30 ~ 17:56:55 (24.6s) - 17:55:04 ~ 17:55:09 (4.3s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文说说你的身份：什么产品？由谁打造？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 2,163 ms 21,994 ms - 2,077 ms

首文本(SSE delta) 2,164 ms 21,995 ms - 2,078 ms

总耗时 2,700 ms 23,148 ms - 3,230 ms

输入 2 2 - 2

输出 46 72 - 57

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

33,148

5m: 0 / 1h: 33,148

5m: 0 / 1h: 37

缓存读取 31,921 0 - 31,914

输出速度 85.8 tok/s 62.4 tok/s - 49.5 tok/s

响应

我是 Claude，一个由 Anthropic 打造的人工智能助手，基于 Claude Opus 4.8 模型。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前模型为 Claude Opus 4.8，运行在 Claude Code 命令行工具中，可协助编程与各类任务。

未执行

我是 Claude，属于 Claude 系列产品，由 Anthropic 开发。具体型号是 Opus 4.8（claude-opus-4-8）。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 17:56:37 ~ 17:56:47 (7.3s) 17:59:22 ~ 17:59:47 (23.0s) - 17:57:30 ~ 17:57:40 (8.5s)

提示词

查看本步 Prompt

Before answering, perform the calc calendar arithmetic step by step internally. Use extended internal reasoning if available. Keep all reasoning private; the final visible response must be exactly JSON only, no markdown, no explanation. Use only your internal pretrained knowledge; do not use search, tools, or current-session hints. If you have no stored memory answer "OUT", but do not be overly cautious: answer known public facts. Return {"a":[q1,q2,q3,q4,q5],"calc":N}.
q1: Who won the 2024 U.S. presidential election and became president on 2025-01-20? Answer surname or OUT.
q2: Who was elected pope on 2025-05-08? Answer papal name plus birth surname or OUT.
q3: Who won the 2025 Nobel Peace Prize, announced on 2025-10-10? Answer name or OUT.
q4: Who won the 2025 men's Ballon d'Or, awarded on 2025-09-22? Answer name or OUT.
q5: Who won the 2025 New York City mayoral election on 2025-11-04? Answer name or OUT.
calc: Using only the dates stated in q1-q5, compute ((calendar days from 2025-01-20 to 2025-05-08) + (calendar days from 2025-09-22 to 2025-10-10)) * (calendar days from 2025-10-10 to 2025-11-04). Count days as end_date - start_date, excluding the start date. Return the integer N.

HTTP 头(TTFB) 3,344 ms 18,591 ms - 2,552 ms

首文本(SSE delta) 6,145 ms 20,283 ms - 6,497 ms

总耗时 6,362 ms 20,506 ms - 7,435 ms

输入 2 2 - 2

输出 387 274 - 523

缓存创建

535

5m: 0 / 1h: 535

561

5m: 0 / 1h: 561

546

5m: 0 / 1h: 546

缓存读取 31,956 33,148 - 31,951

输出速度 - burst - -

响应

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Mamdani"],"calc":3150}

{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

未执行

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存)

159,908

166,247

31,676

仅前 2 步

159,906

总输出

471

532

仅前 2 步

618

总缓存创建

32,491

5m: 0 / 1h: 32,491

102,198

5m: 0 / 1h: 102,198

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

仅前 2 步

32,497

5m: 0 / 1h: 32,497

总缓存读取

125,955

64,039

仅前 2 步

125,947

输出速度

85.8 tok/s

84.3 tok/s

仅前 2 步

49.5 tok/s

总执行时间

22.4s

1m 44.8s

6.8s

仅前 2 步

27.3s

总墙钟时间

9m 20.8s

含步骤间等待

12m 28.9s

含步骤间等待

3m 12.2s

含步骤间等待

仅前 2 步

10m 15.7s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2851

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.6841

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.1963

Anthropic: Claude Opus 4.8 (部分)

$0.2888

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier ping knowledge_tier

平台 direct (100%) one-api (100%) one-api (100%) one-api (100%)

上游 Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%)

CDN - - - -

ID 格式 msg_01DVGkt2f3qR5BwTfRN1b9xJ msg_012PK5WAGeE2seHwHPqZyv2M msg_01L6SeettLd47j5wp5RiAUwY msg_01XcMtGeE4T38TxydmhoZsky

展开详细指纹（响应头 / body 特征 / 完整信号列表）

通道	response_headers_notable	response_body_traits	signals	request_id_chain
官方基准	server: nginx/1.22.1	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011Cbjuw1yzZYNthcE4oMHRW
O-Bdrk	x-new-api-version: v2026.05.18 x-oneapi-request-id: 202606050959251540448268268d9d6sNG1vA56	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
M-AWS	server: nginx/1.18.0 (Ubuntu) x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 20260605094721877783540G2990eiVFiyW46j7	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
O-Max	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 202606051757319386922316AX1S98E	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 100 59 97

基线状态已对照基线已对照基线已对照基线

缓存命中比 10.0 /10 ×20 0.0 /10 ×20 — 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 — 10.0 /10 ×15

模型匹配 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 — 10.0 /10 ×14

缓存连续性 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 — 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 0.0 /10 ×13 — 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 — 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 10.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8 — 10.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 — 10.0 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 0.0 /10 ×7 — 10.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 — 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 — 10.0 /10 ×6

inference_geo 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 — 10.0 /10 ×5

延迟基线 10.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5 — 10.0 /10 ×5

Req-ID 透传 10.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 — 0.0 /10 ×4

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 — 10.0 /10 ×3

SDK 一致 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 — 10.0 /10 ×2

流式投递 — — — —

综合结论

与基线相似度基准（参考） 59 v3.9.1 执行失败，不评分 97 v3.9.1

雷达图例

共 19 个维度（顺时针，从顶部 12 点起）— 点击展开对照

1 模型匹配 model_match
2 知识截止 cutoff_match
3 SDK 一致 sdk_consistency
4 Thinking 存在 thinking_present
5 自由身份 identity_free_clean
6 停止原因 stop_reason_present
7 系统提示纯净 system_prompt_clean
8 Service Tier service_tier_present
9 缓存命中比 cache_hit_ratio_match
10 缓存 TTL 一致 cache_ttl_consistency
11 推理地区 inference_geo_present
12 缓存连续 cache_continuity_intra
13 延迟基线 latency_baseline_match
14 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
15 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
16 结构化身份 identity_structured_match
17 中文遵循 instruction_following_lang
18 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
19 Req-ID 透传 anthropic_request_id_passthrough

每根轴长度 = 该维度 0-10 分（越长越接近基线）。蓝色虚线圆 = 满分基准。具体权重见方法论页。

维度雷达 —

平均延迟 3429 ms 19214 ms 4541 ms 3769 ms

输出速度 85.8 tok/s 84.3 tok/s - 49.5 tok/s

完成步骤 5/5 成功 5/5 成功 1/5 成功 · 1 失败 · 3 跳过 5/5 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2851

$0.6841

$0.1963 (部分)

$0.2888

缓存读取占比 ⓘ 79% 39% 0% (部分) 79%

揭晓

通道

官方基准

服务商 ClaudeAPI ↗

通道O-Bdrk

服务商 Tokaify ↗

通道M-AWS

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

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