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

2026/06/14 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 官方基准

1 通道分数 < 70 与基线相似度

已揭晓揭晓进度

步骤 / 指标

官方基准

duckcoding

cc专用

HongMaCC

u-cc

ClaudeCN

O-Max

RunAPI

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 20:07:10 ~ 20:07:20 (6.7s) 20:07:08 ~ 20:07:18 (5.3s) 20:07:06 ~ 20:07:11 (4.0s) 20:07:04 ~ 20:07:14 (5.7s) 20:07:02 ~ 20:07:12 (6.2s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 5,076 ms 3,946 ms 2,710 ms 2,638 ms 4,462 ms

首文本(SSE delta) 5,077 ms 3,947 ms 2,711 ms 2,639 ms 4,463 ms

总耗时 5,652 ms 4,399 ms 2,712 ms 3,252 ms 4,926 ms

输入 10 10 0 10 10

输出 44 39 30 38 41

缓存创建

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

5m: 0 / 1h: 0

33,123

5m: 0 / 1h: 33,123

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

缓存读取 0 0 0 0 0

输出速度 76.5 tok/s 86.3 tok/s burst 62.0 tok/s 88.6 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 20:11:05 ~ 20:11:10 (4.6s) 20:09:00 ~ 20:09:10 (6.0s) 20:10:42 ~ 20:10:47 (3.5s) 20:11:07 ~ 20:11:17 (5.8s) 20:09:41 ~ 20:09:46 (4.2s)

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) 2,073 ms 2,825 ms 2,391 ms 2,785 ms 1,421 ms

首文本(SSE delta) 2,075 ms 2,827 ms 2,392 ms 2,786 ms 1,422 ms

总耗时 3,552 ms 5,304 ms 2,392 ms 4,616 ms 3,055 ms

输入 10 10 0 10 10

输出 189 226 144 186 174

缓存创建

238

5m: 0 / 1h: 238

233

5m: 0 / 1h: 233

5m: 0 / 1h: 0

232

5m: 0 / 1h: 232

235

5m: 0 / 1h: 235

缓存读取 33,122 33,122 0 33,123 33,122

输出速度 128.0 tok/s 91.2 tok/s burst 101.6 tok/s 106.6 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 20:12:42 ~ 20:12:47 (3.2s) 20:11:01 ~ 20:11:06 (4.7s) 20:11:58 ~ 20:12:03 (3.5s) 20:13:26 ~ 20:13:36 (8.4s) 20:10:59 ~ 20:11:04 (3.3s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 1,833 ms 2,832 ms 2,336 ms 3,219 ms 1,405 ms

首文本(SSE delta) 1,835 ms 2,833 ms 2,337 ms 3,220 ms 1,406 ms

总耗时 2,266 ms 3,463 ms 2,337 ms 4,026 ms 2,258 ms

输入 10 10 0 10 10

输出 64 67 34 87 63

缓存创建

218

5m: 0 / 1h: 218

253

5m: 0 / 1h: 253

5m: 0 / 1h: 0

228

5m: 0 / 1h: 228

203

5m: 0 / 1h: 203

缓存读取 33,360 33,355 0 33,355 33,357

输出速度 148.5 tok/s 106.3 tok/s burst 107.9 tok/s 73.9 tok/s

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 20:14:54 ~ 20:15:04 (7.1s) 20:12:29 ~ 20:12:39 (5.2s) 20:16:00 ~ 20:16:05 (3.3s) 20:15:04 ~ 20:15:14 (6.0s) 20:14:57 ~ 20:15:07 (6.0s)

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) 3,535 ms 2,495 ms 2,061 ms 2,981 ms 1,734 ms

首文本(SSE delta) 3,537 ms 2,496 ms 2,062 ms 2,983 ms 1,739 ms

总耗时 5,929 ms 4,488 ms 2,063 ms 4,904 ms 4,986 ms

输入 10 10 0 10 10

输出 402 327 36 398 396

缓存创建

106

5m: 0 / 1h: 106

105

5m: 0 / 1h: 105

5m: 0 / 1h: 0

129

5m: 0 / 1h: 129

105

5m: 0 / 1h: 105

缓存读取 33,578 33,608 0 33,583 33,560

输出速度 168.1 tok/s 164.2 tok/s burst 207.2 tok/s 122.0 tok/s

响应

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行对话、分析、编程、写作等各种任务。我的设计目标是安全、有益且诚实。

Claude是由Anthropic公司开发的AI助手。Haiku 4.5是其轻量级版本，用于编程和软件工程任务。

我是Claude，属于Claude产品系列，由Anthropic开发。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行软件工程任务、代码编写、问题解答等工作。

Claude是由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户完成软件工程任务，包括代码编写、调试、测试和解释等工作。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 20:16:05 ~ 20:16:20 (11.3s) 20:14:39 ~ 20:14:54 (11.2s) 20:18:03 ~ 20:18:13 (6.2s) 20:18:56 ~ 20:19:36 (35.9s) 20:16:57 ~ 20:17:17 (16.5s)

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) 1,781 ms 2,388 ms 4,803 ms 3,591 ms 4,968 ms

首文本(SSE delta) 1,783 ms 2,389 ms 4,804 ms 3,592 ms 4,975 ms

总耗时 10,264 ms 10,358 ms 4,944 ms 34,728 ms 13,265 ms

输入 10 10 0 10 10

输出 1,549 945 810 4,783 1,117

缓存创建

782

5m: 0 / 1h: 782

707

5m: 0 / 1h: 707

5m: 0 / 1h: 0

778

5m: 0 / 1h: 778

776

5m: 0 / 1h: 776

缓存读取 33,684 33,713 0 33,712 33,665

输出速度 182.6 tok/s 118.6 tok/s burst 153.6 tok/s 134.7 tok/s

响应

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

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

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

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

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

总计

总输入(含缓存) 168,260 168,268 0 168,313 168,195

总输出 2,248 1,604 1,054 5,492 1,791

总缓存创建

34,466

5m: 0 / 1h: 34,466

34,420

5m: 0 / 1h: 34,420

5m: 0 / 1h: 0

34,490

5m: 0 / 1h: 34,490

34,441

5m: 0 / 1h: 34,441

总缓存读取 133,744 133,798 0 133,773 133,704

输出速度 168.3 tok/s 118.6 tok/s burst 151.3 tok/s 123.6 tok/s

总执行时间 32.9s 32.4s 20.4s 1m 1.8s 36.2s

总墙钟时间

9m 9.8s

含步骤间等待

7m 45.9s

含步骤间等待

11m 6.8s

含步骤间等待

12m 31.9s

含步骤间等待

10m 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 ⓘ

$0.0677

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0645

Anthropic: Claude Haiku 4.5

>=$0.0053

Anthropic: Claude Haiku 4.5 (成本不完整)

$0.0840

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0654

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 direct (100%) one-api (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%) Anthropic 直连 (100%)

CDN - - - cloudflare -

ID 格式 msg_015JLaRLCS3YtiqwPmtQnWHx msg_011V5nwatr92ggQ33UX6DyaR msg_1dd5d1b05331b5aa0f9ef416 msg_015erpVxhPp79tJDwo61shv1 msg_01J4PWgztK5qnQe9B21P4aDA

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: 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_011Cc38r3hsFiREcgqWTskAh
cc专用	server: Nginx x-oneapi-request-id: 20260614121441178946158268d9d6hkiZZuDu	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	—
u-cc	server: nginx x-new-api-version: 1.0.9 x-oneapi-request-id: 202606141218048963226938268d9d6ehhVxKxn	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	—
O-Max	cf-ray: a0b947d51939f18a-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 20260614201858969501939cdvaNE6h	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	a0b947d51939f18a-AMS
O-Max	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 2026061420170148534208fQpHLgJ6	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	—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 100 98 59 98 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 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 0.0 /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 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 5.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 5.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

系统提示纯净 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 未计入 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 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

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

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

与基线相似度基准（参考） 98 v3.11.0 59 v3.11.0 98 v3.11.0 98 v3.11.0

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 5533 ms 5602 ms 2890 ms 10305 ms 5698 ms

输出速度 168.3 tok/s 118.6 tok/s burst 151.3 tok/s 123.6 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 ⓘ

$0.0677

$0.0645

>=$0.0053 (成本不完整)

$0.0840

$0.0654

缓存读取占比 ⓘ 79% 80% - 79% 79%

揭晓

通道

官方基准

服务商 duckcoding ↗

通道cc专用

服务商 HongMaCC ↗

通道u-cc

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

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