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

2026/06/09 运行日期

claude-sonnet-4-6 官方基准

1 通道分数 < 70 另含 1 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

InfAI / R-Kiro
```
评测失败
```

步骤 / 指标

ClaudeAPI

O-Bdrk

duckcoding

cc专用

FoxCode

R-super

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6 claude-sonnet-4-6

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 03:44:59 ~ 03:45:04 (4.9s) 03:45:05 ~ 03:45:15 (5.2s) 03:45:01 ~ 03:45:06 (4.3s) 03:45:07 ~ 03:45:12 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,125 ms 3,945 ms 3,095 ms 2,605 ms

首文本(SSE delta) 3,126 ms 3,946 ms 3,166 ms 2,607 ms

总耗时 3,313 ms 4,140 ms 3,347 ms 2,766 ms

输入 3 3 40 3

输出 5 5 2 5

缓存创建

28,210

5m: 0 / 1h: 28,210

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,975

5m: 32,975 / 1h: 0

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 03:46:34 ~ 03:46:44 (5.3s) 03:48:57 ~ 03:49:07 (7.8s) 03:48:19 ~ 03:48:24 (4.3s) 03:48:17 ~ 03:48:22 (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。严格按以下 3 行格式输出，全部小写英文，不要任何其他文字、解释、标点：
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) 3,527 ms 6,677 ms 3,362 ms 2,542 ms

首文本(SSE delta) 3,532 ms 6,678 ms 3,363 ms 2,543 ms

总耗时 3,922 ms 6,755 ms 3,568 ms 2,876 ms

输入 3 3 88 3

输出 22 22 24 22

缓存创建

191

5m: 0 / 1h: 191

191

5m: 0 / 1h: 191

33,126

5m: 33,126 / 1h: 0

191

5m: 0 / 1h: 191

缓存读取 28,210 32,318 0 32,318

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-sonnet-4-6

步骤 3: cutoff text

时间 03:49:56 ~ 03:50:01 (4.0s) 03:51:25 ~ 03:51:35 (7.8s) 03:51:47 ~ 03:51:52 (4.6s) 03:49:31 ~ 03:49:41 (5.4s)

提示词

查看本步 Prompt

你的训练数据知识截止到哪一年哪一月？只用 YYYY-MM 格式回答，不要解释。

HTTP 头(TTFB) 2,553 ms 6,729 ms 3,319 ms 4,126 ms

首文本(SSE delta) 2,554 ms 6,730 ms 3,501 ms 4,128 ms

总耗时 2,780 ms 6,795 ms 3,747 ms 4,414 ms

输入 3 3 41 3

输出 8 8 5 8

缓存创建

5m: 0 / 1h: 64

5m: 0 / 1h: 42

33,237

5m: 33,237 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 55

缓存读取 28,401 32,509 0 32,509

响应

2025-08

2025-08

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 03:53:30 ~ 03:53:40 (5.5s) 03:54:29 ~ 03:54:44 (11.1s) 03:53:04 ~ 03:53:14 (5.6s) 03:51:28 ~ 03:51:33 (3.7s)

提示词

查看本步 Prompt

请用中文介绍你自己是什么产品或助手，由谁开发，50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 3,204 ms 9,969 ms 3,830 ms 2,229 ms

首文本(SSE delta) 3,205 ms 9,970 ms 3,831 ms 2,231 ms

总耗时 4,288 ms 10,037 ms 4,533 ms 2,748 ms

输入 3 3 41 3

输出 63 46 49 42

缓存创建

5m: 0 / 1h: 43

5m: 0 / 1h: 39

5m: 39 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 28,465 32,551 33,237 32,564

输出速度 58.2 tok/s - 69.8 tok/s 81.2 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我擅长对话、写作、分析、编程等任务，致力于提供有帮助、无害且诚实的回答。

我是 Claude，由 Anthropic 公司打造的 AI 助手。当前运行的模型版本为 claude-sonnet-4-6。

我是 Kiro，一个由 Anthropic 开发的 AI 编程助手，基于 Claude 模型构建，帮助开发者完成软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前运行的版本是 Claude Sonnet 4.6。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 03:56:19 ~ 03:56:34 (10.4s) 03:56:40 ~ 03:56:55 (13.2s) 03:56:00 ~ 03:56:11 (5.5s) 03:54:06 ~ 03:54:21 (11.1s)

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) 2,689 ms 12,380 ms 4,220 ms 2,005 ms

首文本(SSE delta) 8,710 ms 12,382 ms 4,221 ms 2,382 ms

总耗时 8,824 ms 12,464 ms 4,605 ms 10,066 ms

输入 3 3 89 3

输出 518 439 24 477

缓存创建

436

5m: 0 / 1h: 436

419

5m: 0 / 1h: 419

387

5m: 387 / 1h: 0

415

5m: 0 / 1h: 415

缓存读取 28,508 32,590 33,276 32,603

输出速度 burst burst - 62.1 tok/s

响应

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

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

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":6348}

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

总计

总输入(含缓存) 142,543 162,992 166,576 163,027

总输出 616 520 104 554

总缓存创建

28,944

5m: 0 / 1h: 28,944

33,009

5m: 0 / 1h: 33,009

99,764

5m: 99,764 / 1h: 0

33,018

5m: 0 / 1h: 33,018

总缓存读取 113,584 129,968 66,513 129,994

输出速度 58.2 tok/s burst 69.8 tok/s 63.3 tok/s

总执行时间 30.1s 45.1s 24.4s 27.9s

总墙钟时间

11m 35.8s

含步骤间等待

11m 49.9s

含步骤间等待

11m 9.8s

含步骤间等待

9m 14.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1519

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1706

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.2562

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1712

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

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

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

CDN - - cloudflare -

ID 格式 msg_01Copp6HNzQGEGiXCXKtgCBw msg_01X66cfz3YzfBkyQ9uzZfDP5 msg_01T5Qik170IBjA0mygKp5Gpt msg_0194CZzuPfWLUXhSogmtNezi

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-Bdrk	x-new-api-version: v2026.05.18 x-oneapi-request-id: 202606081956215851276728268d9d6m8KqMKMt	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	—
cc专用	server: Nginx x-oneapi-request-id: 202606081956413943809798268d9d6Huru5lpo	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	—
R-super	cf-ray: a08a751fbc55734b-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606081956023925015158268d9d6E3hKeHST	id_format: msg_prefix 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-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a08a751fbc55734b-NRT
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_011CbrNvLtvbXkvVJSKRztj3

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 89 95 60 100

基线状态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 10.0 /10 ×20 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 0.0 /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

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

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 5.3 /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

系统提示纯净 0.0 /10 ×8 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 10.0 /10 ×7

知识截止 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 0.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

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

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

延迟基线 10.0 /10 ×5 0.3 /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

stop_reason 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

流式投递 — — — —

综合结论

与基线相似度 89 v3.9.1 95 v3.9.1 60 v3.9.1 基准（参考）

雷达图例

共 20 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 中文遵循 instruction_following_lang
19 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
20 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 4625 ms 8038 ms 3960 ms 4574 ms

输出速度 58.2 tok/s burst 69.8 tok/s 63.3 tok/s

完成步骤 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 ⓘ

$0.1519

$0.1706

$0.2562

$0.1712

缓存读取占比 ⓘ 80% 80% 40% 80%

揭晓

通道

服务商 ClaudeAPI ↗

通道O-Bdrk

服务商 duckcoding ↗

通道cc专用

服务商 FoxCode ↗

通道R-super

官方基准

返回列表