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

2026/06/04 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

luminai

M-Kiro/Antigravity

ByteCatCode

O-Max

ClaudeAPI

O-Bdrk

官方基准

Novaris

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 20:24:50 ~ 20:25:00 (7.4s) 20:24:46 ~ 20:24:56 (7.2s) 20:24:48 ~ 20:24:58 (6.8s) 20:24:54 ~ 20:24:59 (3.6s) 20:24:52 ~ 20:25:02 (5.1s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 4,872 ms 3,241 ms 4,391 ms 2,202 ms 4,194 ms

首文本(SSE delta) 4,873 ms - 4,393 ms 2,204 ms 4,195 ms

总耗时 6,253 ms 3,873 ms 4,768 ms 2,562 ms 4,223 ms

输入 2,309 10 10 10 10

输出 1 43 46 52 53

缓存创建

2,654

5m: 2,654 / 1h: 0

33,355

5m: 0 / 1h: 33,355

23,998

5m: 0 / 1h: 23,998

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,566

5m: 0 / 1h: 33,566

缓存读取 23,892 0 0 0 0

输出速度 - 68.0 tok/s 122.7 tok/s 145.3 tok/s burst

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 20:27:26 ~ 20:27:36 (8.1s) 20:27:24 ~ 20:27:34 (7.6s) 20:26:00 ~ 20:26:10 (7.0s) 20:28:45 ~ 20:28:55 (8.0s) 20:26:48 ~ 20:26:58 (6.9s)

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) 6,896 ms 2,936 ms 2,949 ms 1,541 ms 5,977 ms

首文本(SSE delta) 6,897 ms - 2,950 ms 1,542 ms 5,978 ms

总耗时 6,946 ms 5,062 ms 5,397 ms 7,006 ms 6,053 ms

输入 2,325 10 10 10 10

输出 28 223 226 189 414

缓存创建

2,672

5m: 2,672 / 1h: 0

247

5m: 0 / 1h: 247

202

5m: 0 / 1h: 202

256

5m: 0 / 1h: 256

202

5m: 0 / 1h: 202

缓存读取 24,055 33,355 33,355 33,122 33,566

输出速度 - 104.9 tok/s 92.4 tok/s 34.6 tok/s burst

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-opus-4-8

步骤 3: cutoff text

时间 20:29:31 ~ 20:29:41 (6.3s) 20:30:49 ~ 20:31:09 (15.0s) 20:28:29 ~ 20:28:39 (5.8s) 20:31:41 ~ 20:31:46 (3.0s) 20:30:41 ~ 20:30:51 (5.9s)

提示词

查看本步 Prompt

请直接回答你的知识截止日期，格式 YYYY-MM，不要附加任何说明。

HTTP 头(TTFB) 4,910 ms 9,041 ms 3,147 ms 1,388 ms 5,163 ms

首文本(SSE delta) 4,911 ms - 3,148 ms 1,389 ms 5,164 ms

总耗时 5,201 ms 13,299 ms 4,268 ms 2,013 ms 5,190 ms

输入 2,330 10 10 10 10

输出 4 72 60 82 193

缓存创建

2,678

5m: 2,678 / 1h: 0

248

5m: 0 / 1h: 248

5m: 0 / 1h: 49

231

5m: 0 / 1h: 231

5m: 0 / 1h: 43

缓存读取 24,107 33,602 33,557 33,378 33,768

输出速度 - 16.9 tok/s 53.6 tok/s 131.4 tok/s burst

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

2024-04

步骤 4: identity_free text

时间 20:32:45 ~ 20:32:55 (6.1s) 20:33:59 ~ 20:34:34 (31.3s) 20:29:43 ~ 20:29:58 (10.4s) 20:32:58 ~ 20:33:08 (8.5s) 20:33:22 ~ 20:33:32 (8.6s)

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) 4,235 ms 11,786 ms 2,747 ms 1,583 ms 7,794 ms

首文本(SSE delta) 4,237 ms - 2,748 ms 1,585 ms 7,795 ms

总耗时 4,980 ms 19,032 ms 9,125 ms 7,527 ms 7,886 ms

输入 2,333 10 10 10 10

输出 59 978 1,148 996 696

缓存创建

2,682

5m: 2,682 / 1h: 0

114

5m: 0 / 1h: 114

5m: 0 / 1h: 41

120

5m: 0 / 1h: 120

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 24,145 33,850 33,606 33,609 33,811

输出速度 79.4 tok/s 135.0 tok/s 180.0 tok/s 167.6 tok/s burst

响应

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司开发的AI助手。我是Claude产品系列的最新轻量级模型，专为快速、高效的任务设计。

我是Claude Haiku，Anthropic公司的AI助手。可帮助编程、分析、解答问题等。知识库截止至2025年2月。

我是Claude Haiku 4.5，Anthropic开发的AI助手，属于Claude产品。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司打造。我是AI助手，专注代码编辑和软件工程任务。

我是由Anthropic公司打造的Claude Opus 4.8模型，一个大型语言模型AI助手，用于对话、代码编写、分析和各种智能任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 20:34:36 ~ 20:34:46 (8.6s) 20:36:36 ~ 20:36:56 (15.2s) 20:31:51 ~ 20:32:06 (13.2s) 20:35:56 ~ 20:36:06 (9.1s) 20:36:13 ~ 20:36:23 (9.6s)

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) 7,035 ms 3,844 ms 2,840 ms 1,419 ms 8,645 ms

首文本(SSE delta) 7,036 ms - 2,842 ms 1,421 ms 8,646 ms

总耗时 7,036 ms 12,099 ms 11,567 ms 8,148 ms 8,850 ms

输入 2,366 10 10 10 10

输出 36 1,281 1,243 1,089 923

缓存创建

2,719

5m: 2,719 / 1h: 0

1,358

5m: 0 / 1h: 1,358

34,051

5m: 0 / 1h: 34,051

1,376

5m: 0 / 1h: 1,376

430

5m: 0 / 1h: 430

缓存读取 24,480 33,964 0 33,729 33,850

输出速度 burst 155.2 tok/s 142.5 tok/s 161.9 tok/s burst

响应

```json
{
  "a": ["Trump", "OUT", "OUT", "OUT", "OUT"],
  "calc": 0
}
```

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

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

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

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

总计

总输入(含缓存) 145,747 170,143 158,909 168,993 169,325

总输出 128 2,597 2,723 2,408 2,279

总缓存创建

13,405

5m: 13,405 / 1h: 0

35,322

5m: 0 / 1h: 35,322

58,341

5m: 0 / 1h: 58,341

35,105

5m: 0 / 1h: 35,105

34,280

5m: 0 / 1h: 34,280

总缓存读取 120,679 134,771 100,518 133,838 134,995

输出速度 79.4 tok/s 115.3 tok/s 143.0 tok/s 126.0 tok/s burst

总执行时间 36.4s 1m 16.3s 43.1s 32.3s 36.1s

总墙钟时间

9m 55.8s

含步骤间等待

12m 9.9s

含步骤间等待

7m 17.9s

含步骤间等待

11m 11.8s

含步骤间等待

11m 30.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0348

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0707

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0966

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0694

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0678

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%) one-api (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_01BWjgqmAPU5XcKCrrUDCp1iDn msg_0186os9ceDh1ano3Nurczt9K msg_01KHBtXKpE442a3DA1AWjCbb msg_01WE8f4syNRXm1XSrPD2ubQa msg_01RhmUqvox8gs8EZuABKzKKg

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
M-Kiro/Antigravity	cf-ray: a066f90d5fa720ec-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606041234404412289168268d9d6fLjQ2rmp	id_format: msg_prefix extra_fields: ["container"] has_service_tier: true has_inference_geo: false 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:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a066f90d5fa720ec-AMS
O-Max	server: nginx/1.29.8 x-oneapi-request-id: 202606041236405978524198268d9d6RaWseWbi	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	—
O-Bdrk	x-new-api-version: v2026.05.18 x-oneapi-request-id: 202606041231533728093128268d9d6OrjW6wre	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	—
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_011CbiEGiHXEB2TDjFJKJDRm
O-Max	server: nginx x-oneapi-request-id: 202606041236144754808818268d9d6dpOPbfM0	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 73 96 92 100 85

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 9.9 /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 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 10.0 /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 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 6.7 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 0.0 /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 0.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5

延迟基线 4.1 /10 ×5 5.0 /10 ×5 9.3 /10 ×5 10.0 /10 ×5 6.4 /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 73 v3.9.1 96 v3.9.1 92 v3.9.1 基准（参考） 85 v3.9.1

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 6083 ms 10673 ms 7025 ms 5451 ms 6440 ms

输出速度 79.4 tok/s 115.3 tok/s 143.0 tok/s 126.0 tok/s burst

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 ⓘ

$0.0348

$0.0707

$0.0966

$0.0694

$0.0678

缓存读取占比 ⓘ 83% 79% 63% 79% 80%

揭晓

通道

服务商 luminai ↗

通道M-Kiro/Antigravity

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

服务商 ClaudeAPI ↗

通道O-Bdrk

官方基准

服务商 Novaris ↗

通道O-Max

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