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

2026/06/14 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

1 任务失败执行不完整

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

TopRouterCN / O-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

RunAPI

O-Max

ByteCatCode

O-Max

FoxCode

官方基准

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 22:29:12 ~ 22:29:22 (8.0s) 22:29:16 ~ 22:29:26 (6.5s) 22:29:10 ~ 22:29:20 (8.2s) 22:29:18 ~ 22:29:28 (7.0s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,116 ms 2,009 ms 2,300 ms 5,683 ms

首文本(SSE delta) 2,117 ms - 2,302 ms 5,700 ms

总耗时 2,615 ms 2,896 ms 2,546 ms 6,013 ms

输入 1,454 1,454 1,454 1,454

输出 4 4 4 4

缓存创建

30,223

5m: 0 / 1h: 30,223

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

30,222

5m: 30,222 / 1h: 0

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 22:33:16 ~ 22:33:26 (5.9s) 22:31:19 ~ 22:31:29 (5.8s) 22:33:19 ~ 22:33:29 (6.2s) 22:32:08 ~ 22:32:18 (5.0s)

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。自报身份，输出严格遵守以下 3 行格式（不允许 markdown、代码块、额外文本）：
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) 2,801 ms 2,237 ms 4,890 ms 3,430 ms

首文本(SSE delta) 2,802 ms - 4,891 ms 3,432 ms

总耗时 3,642 ms 3,250 ms 5,336 ms 3,868 ms

输入 2 2 2 2

输出 28 28 28 28

缓存创建

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

1,646

5m: 1,646 / 1h: 0

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

缓存读取 30,223 30,222 30,222 30,222

响应

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

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

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

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

步骤 3: cutoff text

时间 22:35:04 ~ 22:35:19 (13.6s) 22:35:22 ~ 22:35:32 (7.1s) 22:36:58 ~ 22:37:03 (4.8s) 22:36:02 ~ 22:36:07 (3.9s)

提示词

查看本步 Prompt

What's your training data cutoff (YYYY-MM only, no prose)?

HTTP 头(TTFB) 12,017 ms 5,590 ms 3,627 ms 2,732 ms

首文本(SSE delta) 12,213 ms - 3,628 ms 2,734 ms

总耗时 12,397 ms 5,985 ms 3,928 ms 2,958 ms

输入 2 2 2 2

输出 6 6 6 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 54

5m: 0 / 1h: 57

5m: 71 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 57

缓存读取 31,869 31,868 31,868 31,868

响应

2025-01

2026-01

2026-01

2026-01

步骤 4: identity_free text

时间 22:39:08 ~ 22:39:18 (8.0s) 22:36:37 ~ 22:36:42 (4.6s) 22:39:46 ~ 22:39:56 (9.1s) 22:37:12 ~ 22:37:17 (4.8s)

提示词

查看本步 Prompt

中文做个自我介绍：你是什么产品或助手？谁开发的？50 字内。

HTTP 头(TTFB) 2,260 ms 2,558 ms 7,019 ms 2,503 ms

首文本(SSE delta) 2,263 ms - 7,020 ms 2,505 ms

总耗时 5,497 ms 3,466 ms 8,054 ms 3,822 ms

输入 2 2 2 2

输出 68 51 61 72

缓存创建

5m: 0 / 1h: 39

5m: 0 / 1h: 37

5m: 39 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 31,923 31,925 31,939 31,925

输出速度 21.0 tok/s 56.2 tok/s 59.0 tok/s 54.7 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我可以帮你写代码、分析问题、解答疑问和处理各类软件工程任务。很高兴为你服务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发，属于 Claude 模型系列，当前具体型号为 Claude Opus 4.8。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，基于 Claude Opus 4.8 模型，可协助编程、写作、分析等多种任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我能帮你写代码、分析问题、解答疑问和处理各种软件工程任务，致力于提供安全、有用的协助。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 22:41:32 ~ 22:41:42 (8.5s) 22:37:54 ~ 22:38:09 (11.1s) 22:41:03 ~ 22:41:13 (8.1s) 22:39:54 ~ 22:40:04 (8.1s)

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) 2,842 ms 3,187 ms 3,640 ms 4,191 ms

首文本(SSE delta) 6,823 ms - 6,506 ms 6,572 ms

总耗时 7,471 ms 9,766 ms 7,354 ms 7,084 ms

输入 2 2 2 2

输出 512 493 420 373

缓存创建

557

5m: 0 / 1h: 557

540

5m: 0 / 1h: 540

550

5m: 550 / 1h: 0

561

5m: 0 / 1h: 561

缓存读取 31,962 31,962 31,978 31,964

输出速度 - 74.9 tok/s - -

响应

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","Maria Corina Machado","Ousmane Dembele","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

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

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","Maria Corina Machado","Ousmane Dembele","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

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

总计

总输入(含缓存) 159,958 159,941 159,997 159,966

总输出 618 582 519 483

总缓存创建

32,519

5m: 0 / 1h: 32,519

32,502

5m: 0 / 1h: 32,502

32,528

5m: 32,528 / 1h: 0

32,525

5m: 0 / 1h: 32,525

总缓存读取 125,977 125,977 126,007 125,979

输出速度 21.0 tok/s 72.7 tok/s 59.0 tok/s 54.7 tok/s

总执行时间 44.1s 35.1s 36.4s 28.8s

总墙钟时间

12m 29.8s

含步骤间等待

8m 52.8s

含步骤间等待

12m 2.8s

含步骤间等待

10m 45.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2890

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2880

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2104

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2857

Anthropic: Claude Opus 4.8

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 one-api (100%) one-api (100%) direct (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_01BSmUnbBjn5zZvtkby5Xifa msg_01KswgiGsKi4pdJYqDsHHHuA msg_01WNaKTVQmvoAMmcZn5Mzz1K msg_019fra1bc2KtRc7iDiRKtwN6

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	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 20260614224133702133762U1UZWte2	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	—
O-Max	server: nginx/1.29.8 x-oneapi-request-id: 202606141437562482441118268d9d6DYarTf9Y	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	—
cc	cf-ray: a0ba17ffffffe3bf-NRT server: cloudflare set-cookie: _cfuvid=BFNJbKoX_LM9G7xr7oios9oBvjIMdeyxGfSh3fSeAJA-1781448064.7966402-1.0.1.1-N0tnpblG0VQDPR_Wghzn6enHwlQPW1Pal66UErNwJGw; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com	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:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011Cc3KuDqvjYKzMrUwCb2kF a0ba17ffffffe3bf-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_011Cc3KpAWNNzJBX5kGK7pd9

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 93 97 91 100

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 10.0 /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 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

系统提示纯净 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

知识截止 0.0 /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

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 9.8 /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 10.0 /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 93 v3.13.0 97 v3.13.0 91 v3.13.0 基准（参考）

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 6324 ms 5073 ms 5444 ms 4749 ms

输出速度 21.0 tok/s 72.7 tok/s 59.0 tok/s 54.7 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 ⓘ

$0.2890

$0.2880

$0.2104

$0.2857

缓存读取占比 ⓘ 79% 79% 79% 79%

揭晓

通道

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

服务商 FoxCode ↗

通道cc

官方基准

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