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。

5 通道 · 5 步骤

2026/06/11 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 官方基准

全部 ≥ 70 与基线相似度

已揭晓揭晓进度

步骤 / 指标

ClaudeCN

O-Max

InfAI

R-Kiro

RunAPI

O-Max

官方基准

LinkAPI

O-Max

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001

客户端 claude-cli v2.1.160 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 03:46:47 ~ 03:48:57 (125.5s) 03:46:49 ~ 03:47:09 (16.5s) 03:46:45 ~ 03:47:00 (11.1s) 03:46:53 ~ 03:46:58 (4.5s) 03:46:51 ~ 03:46:56 (4.7s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,102 ms 13,794 ms 8,959 ms 2,508 ms 2,691 ms

首文本(SSE delta) 3,104 ms 13,795 ms 8,960 ms 2,510 ms 2,693 ms

总耗时 3,547 ms 15,002 ms 8,963 ms 2,832 ms 3,170 ms

输入 10 10 10 10 10

输出 52 57 52 60 54

缓存创建

33,121

5m: 0 / 1h: 33,121

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

缓存读取 0 0 0 0 0

输出速度 117.4 tok/s 47.2 tok/s burst 186.3 tok/s 113.2 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 03:52:37 ~ 03:52:47 (7.8s) 03:48:10 ~ 03:48:20 (8.9s) 03:50:07 ~ 03:50:17 (5.9s) 03:48:16 ~ 03:48:21 (4.6s) 03:49:39 ~ 03:49:49 (5.5s)

提示词

查看本步 Prompt

以下是对你自身的 metadata 探针。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。按以下 3 行回答自己的身份，每行一个 label，不要寒暄不要解释：
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) 3,857 ms 4,724 ms 2,057 ms 1,720 ms 2,420 ms

首文本(SSE delta) 4,122 ms 4,725 ms 2,058 ms 1,721 ms 2,421 ms

总耗时 6,565 ms 6,961 ms 4,757 ms 3,499 ms 4,317 ms

输入 10 10 10 10 10

输出 259 245 291 231 202

缓存创建

256

5m: 0 / 1h: 256

261

5m: 0 / 1h: 261

256

5m: 0 / 1h: 256

264

5m: 0 / 1h: 264

258

5m: 0 / 1h: 258

缓存读取 33,121 33,122 33,122 33,122 33,122

输出速度 106.0 tok/s 109.6 tok/s 107.8 tok/s 129.9 tok/s 106.5 tok/s

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

步骤 3: cutoff text

时间 03:56:40 ~ 03:56:50 (5.6s) 03:49:25 ~ 03:49:35 (7.4s) 03:51:56 ~ 03:52:01 (4.2s) 03:52:15 ~ 03:52:20 (3.9s) 03:52:46 ~ 03:52:51 (4.3s)

提示词

查看本步 Prompt

训练数据 cutoff date：YYYY-MM？

HTTP 头(TTFB) 3,571 ms 5,192 ms 2,414 ms 2,337 ms 2,361 ms

首文本(SSE delta) 3,573 ms 5,193 ms 2,422 ms 2,338 ms 2,362 ms

总耗时 4,190 ms 6,197 ms 3,039 ms 2,865 ms 3,006 ms

输入 10 10 10 10 10

输出 71 82 64 66 85

缓存创建

33,664

5m: 0 / 1h: 33,664

274

5m: 0 / 1h: 274

340

5m: 0 / 1h: 340

256

5m: 0 / 1h: 256

227

5m: 0 / 1h: 227

缓存读取 0 33,383 33,378 33,386 33,380

输出速度 115.1 tok/s 81.7 tok/s 103.7 tok/s 125.2 tok/s 132.0 tok/s

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 04:00:14 ~ 04:00:24 (7.9s) 03:53:06 ~ 03:53:16 (8.4s) 03:54:24 ~ 03:54:34 (4.9s) 03:54:27 ~ 03:54:42 (10.8s) 03:56:26 ~ 03:56:36 (6.3s)

提示词

查看本步 Prompt

中文回答：你叫什么、属于哪个产品、谁开发？50 字内。

HTTP 头(TTFB) 4,339 ms 5,037 ms 2,159 ms 2,418 ms 3,107 ms

首文本(SSE delta) 4,584 ms 5,038 ms 2,163 ms 2,419 ms 3,115 ms

总耗时 6,742 ms 7,043 ms 3,970 ms 9,788 ms 5,065 ms

输入 10 10 10 10 10

输出 148 156 220 838 255

缓存创建

111

5m: 0 / 1h: 111

122

5m: 0 / 1h: 122

102

5m: 0 / 1h: 102

108

5m: 0 / 1h: 108

119

5m: 0 / 1h: 119

缓存读取 33,664 33,657 33,718 33,642 33,607

输出速度 68.6 tok/s 77.8 tok/s 121.7 tok/s 113.7 tok/s 130.8 tok/s

响应

我叫Claude Haiku 4.5，属于Claude产品系列，由Anthropic公司开发。我是一款AI助手模型，擅长编程、分析和创意写作任务。

我叫Claude Haiku 4.5，属于Claude产品家族，由Anthropic公司开发。Claude是一款AI助手模型，可用于各类文本处理和代码协助任务。

我是Claude，由Anthropic公司打造的AI助手。我是一个对话型大语言模型，能够帮助用户进行编程、写作、分析和问题解答等多种任务。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我专长于软件工程任务、代码编写、调试和技术问题分析，可以帮助用户完成各种编程工作。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic开发的AI助手。擅长软件工程、代码编写、问题解答。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 04:04:03 ~ 04:04:28 (21.3s) 03:56:10 ~ 03:56:25 (14.2s) 03:55:58 ~ 03:56:13 (11.0s) 03:58:05 ~ 03:58:20 (12.1s) 03:59:00 ~ 03:59:20 (17.4s)

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) 3,732 ms 4,509 ms 2,716 ms 2,237 ms 4,287 ms

首文本(SSE delta) 3,733 ms 4,511 ms 2,719 ms 2,239 ms 4,289 ms

总耗时 20,232 ms 12,855 ms 9,983 ms 11,184 ms 16,385 ms

输入 10 10 10 10 10

输出 1,384 1,235 1,148 1,146 1,825

缓存创建

923

5m: 0 / 1h: 923

536

5m: 0 / 1h: 536

600

5m: 0 / 1h: 600

1,218

5m: 0 / 1h: 1,218

635

5m: 0 / 1h: 635

缓存读取 33,377 33,779 33,820 33,750 33,726

输出速度 83.9 tok/s 148.0 tok/s 158.0 tok/s 128.1 tok/s 150.9 tok/s

响应

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

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

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

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

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

总计

总输入(含缓存) 168,287 168,306 168,508 168,918 168,246

总输出 1,914 1,775 1,775 2,341 2,421

总缓存创建

68,075

5m: 0 / 1h: 68,075

34,315

5m: 0 / 1h: 34,315

34,420

5m: 0 / 1h: 34,420

34,968

5m: 0 / 1h: 34,968

34,361

5m: 0 / 1h: 34,361

总缓存读取 100,162 133,941 134,038 133,900 133,835

输出速度 86.4 tok/s 120.0 tok/s 139.1 tok/s 123.6 tok/s 141.9 tok/s

总执行时间 2m 48.0s 55.5s 37.0s 35.9s 38.1s

总墙钟时间

17m 41.2s

含步骤间等待

9m 36.8s

含步骤间等待

9m 28.8s

含步骤间等待

11m 27.8s

含步骤间等待

12m 29.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1047

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0652

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0654

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0689

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0685

Anthropic: Claude Haiku 4.5

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN cloudflare - - - -

ID 格式 msg_01DqpNZesqXpG6CuwFhZh1dh msg_01Xe9ykMaUAQYBJPtCGq5QMf msg_01SjoSoEuNtBfrbw7QwuCGuz msg_01Cd9fTd9hoQmQPWnwYwK8tr msg_01DhsbTUsk3DkgSWCV9We4tZ

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
O-Max	cf-ray: a09afba7bb6a497f-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606110404059235022019ljt51nW	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a09afba7bb6a497f-AMS
R-Kiro	server: nginx	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
O-Max	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 202606110356003832145819axzUCQ8	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
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: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011CbvAqoxqGo9jftgGx2G2r
O-Max	server: nginx set-cookie: server_name_session=9a42ff809bdc7f49eaa4735d20f97eff; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-new-api-version: v1.0.0-rc.10 x-oneapi-request-id: 202606101959022612289168268d9d6R8kXVued	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 94 97 98 100 98

基线状态已对照基线已对照基线已对照基线已对照基线已对照基线

缓存命中比 8.3 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 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 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 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 7.7 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

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

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

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

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

身份(自由) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 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 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6

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

延迟基线 10.0 /10 ×5 7.3 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

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

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 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 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2

流式投递 — — — — —

综合结论

与基线相似度 94 v3.9.1 97 v3.9.1 98 v3.9.1 基准（参考） 98 v3.9.1

雷达图例

共 21 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 Thinking 体量 thinking_volume_match
13 缓存连续 cache_continuity_intra
14 延迟基线 latency_baseline_match
15 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
16 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
17 结构化身份 identity_structured_match
18 自报身份一致 self_identity_consistency
19 中文遵循 instruction_following_lang
20 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
21 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 8255 ms 9612 ms 6142 ms 6034 ms 6389 ms

输出速度 86.4 tok/s 120.0 tok/s 139.1 tok/s 123.6 tok/s 141.9 tok/s

完成步骤 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1047

$0.0652

$0.0654

$0.0689

$0.0685

缓存读取占比 ⓘ 60% 80% 80% 79% 80%

揭晓

通道

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

服务商 InfAI ↗

通道R-Kiro

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

官方基准

服务商 LinkAPI ↗

通道O-Max

返回列表