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

2026/06/13 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

AnyRouter / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

0-0

O-Max

LingxiCode

M-

官方基准

FoxCode

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 22:03:33 ~ 22:03:48 (13.8s) 22:03:35 ~ 22:03:45 (5.5s) 22:03:39 ~ 22:03:44 (4.7s) 22:03:37 ~ 22:03:42 (4.6s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 4,803 ms 3,814 ms 3,407 ms 3,190 ms

首文本(SSE delta) 4,805 ms 3,816 ms 3,409 ms 3,192 ms

总耗时 11,053 ms 3,987 ms 3,551 ms 3,391 ms

输入 3 3 3 3

输出 5 5 5 5

缓存创建

32,805

5m: 32,805 / 1h: 0

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,318

5m: 0 / 1h: 32,318

32,318

5m: 32,318 / 1h: 0

缓存读取 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 22:05:22 ~ 22:05:32 (5.8s) 22:07:43 ~ 22:07:53 (5.5s) 22:06:34 ~ 22:06:39 (3.6s) 22:04:47 ~ 22:04:57 (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) 3,848 ms 4,104 ms 2,125 ms 2,984 ms

首文本(SSE delta) 3,850 ms 4,105 ms 2,126 ms 2,985 ms

总耗时 4,183 ms 4,504 ms 2,618 ms 4,018 ms

输入 3 3 3 3

输出 22 22 22 22

缓存创建

7,635

5m: 7,635 / 1h: 0

192

5m: 0 / 1h: 192

192

5m: 0 / 1h: 192

192

5m: 192 / 1h: 0

缓存读取 25,362 32,318 32,318 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 22:08:40 ~ 22:08:50 (8.7s) 22:10:39 ~ 22:10:44 (4.2s) 22:09:38 ~ 22:09:43 (3.2s) 22:08:49 ~ 22:08:54 (4.7s)

提示词

查看本步 Prompt

请回报你的 knowledge cutoff，只输出 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 4,160 ms 3,198 ms 1,994 ms 3,788 ms

首文本(SSE delta) 4,656 ms 3,199 ms 2,109 ms 3,789 ms

总耗时 4,890 ms 3,421 ms 2,187 ms 3,884 ms

输入 3 3 3 3

输出 8 8 8 8

缓存创建

7,681

5m: 7,681 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 42

5m: 0 / 1h: 57

5m: 44 / 1h: 0

缓存读取 25,362 32,510 32,510 32,510

响应

2025-08

2025-08

2025-08

2025-08

步骤 4: identity_free text

时间 22:12:45 ~ 22:12:56 (7.5s) 22:14:38 ~ 22:14:48 (4.9s) 22:13:36 ~ 22:13:41 (4.0s) 22:10:41 ~ 22:10:51 (6.2s)

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) 4,574 ms 3,020 ms 2,924 ms 4,192 ms

首文本(SSE delta) 4,577 ms 3,021 ms 2,926 ms 4,299 ms

总耗时 6,097 ms 4,049 ms 3,043 ms 5,364 ms

输入 3 3 3 3

输出 76 65 19 64

缓存创建

7,722

5m: 7,722 / 1h: 0

32,595

5m: 0 / 1h: 32,595

5m: 0 / 1h: 35

5m: 43 / 1h: 0

缓存读取 25,362 0 32,567 32,554

输出速度 50.0 tok/s 63.2 tok/s - 60.1 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 公司开发的 AI 助手。当前版本为 Claude Sonnet 4.6，专为对话、代码、分析等任务设计，致力于提供安全、有益的智能辅助服务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我基于 claude-sonnet-4-6 模型，能够帮助你完成写作、编程、分析、问答等多种任务。

我是Claude，由Anthropic开发的AI助手。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手。我擅长对话、写作、分析、编程等多种任务，致力于提供安全、有益、诚实的帮助。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 22:16:09 ~ 22:16:29 (15.5s) 22:17:32 ~ 22:17:47 (14.1s) 22:16:25 ~ 22:16:40 (10.2s) 22:14:02 ~ 22:14:17 (11.0s)

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) 6,190 ms 4,579 ms 3,059 ms 3,704 ms

首文本(SSE delta) 6,931 ms 4,915 ms 3,460 ms 4,116 ms

总耗时 13,655 ms 12,986 ms 9,284 ms 10,016 ms

输入 3 3 3 3

输出 480 499 440 529

缓存创建

33,534

5m: 33,534 / 1h: 0

438

5m: 0 / 1h: 438

392

5m: 0 / 1h: 392

437

5m: 437 / 1h: 0

缓存读取 0 32,595 32,602 32,597

输出速度 71.4 tok/s 61.8 tok/s 75.5 tok/s 89.7 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":3150}

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

总计

总输入(含缓存) 165,478 163,023 163,006 163,028

总输出 591 599 494 628

总缓存创建

89,377

5m: 89,377 / 1h: 0

65,585

5m: 0 / 1h: 65,585

32,994

5m: 0 / 1h: 32,994

33,034

5m: 33,034 / 1h: 0

总缓存读取 76,086 97,423 129,997 129,979

输出速度 67.4 tok/s 62.0 tok/s 75.5 tok/s 85.1 tok/s

总执行时间 51.3s 34.2s 25.7s 31.5s

总墙钟时间

12m 55.9s

含步骤间等待

14m 11.9s

含步骤间等待

13m 0.8s

含步骤间等待

10m 39.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2412

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.2842

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1702

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

$0.1259

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (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 - cloudflare

ID 格式 msg_014gJ3L6TdBbsYmg9eAqxnuN msg_01VqBbVhnMuAaLny8DWURPPt msg_01TwtECDHKbddZ2NG8MYMm1e msg_018ogoDYTk5VPZdbRA7s39yi

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	via: 1.1 Caddy server: uvicorn, uvicorn, nginx/1.24.0 (Ubuntu)	id_format: msg_prefix via_chain: ["1.1 Caddy"] extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:viabody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	69e963a2-bd1c-490a-8095-542b1fec67ef
M-	cf-ray: a0b1b82f8bfe734b-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=46db03c0040e9983379bcced7435c21b; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 202606131417346409011631AZUw69r	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-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a0b1b82f8bfe734b-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_011Cc1QDLQnEBiNY7qk3UzcX
cc	cf-ray: a0b1b30cff53e393-NRT server: cloudflare set-cookie: _cfuvid=4bdqC0TldfBwgkIw08uo058lv7WZ6MhLsspUzXnN5mc-1781360043.8969364-1.0.1.1-twYCtvac1MFwrZMXT7kEzYZzcjkSA9qjLj3NyS8fpLo; 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_011Cc1Q2rN3DwVDABYobmnFN a0b1b30cff53e393-NRT

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 76 94 100 91

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 2.5 /10 ×20 8.3 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 0.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 0.0 /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 7.7 /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 5.0 /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 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

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 8.1 /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 76 v3.10.0 94 v3.10.0 基准（参考） 91 v3.10.0

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 7976 ms 5789 ms 4137 ms 5335 ms

输出速度 67.4 tok/s 62.0 tok/s 75.5 tok/s 85.1 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 ⓘ

$0.2412

$0.2842

$0.1702

$0.1259

缓存读取占比 ⓘ 46% 60% 80% 80%

揭晓

通道

服务商 0-0 ↗

通道O-Max

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

官方基准

服务商 FoxCode ↗

通道cc

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