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

2026/06/12 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 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

DBAI / M-
```
评测失败
```

步骤 / 指标

官方基准

HongMaCC

u-cc

DawAPI

ByteCatCode

O-Max

基本信息

服务名 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

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 11:43:58 ~ 11:44:04 (3.6s) 11:43:52 ~ 11:44:03 (5.6s) 11:43:52 ~ 11:44:18 (24.4s) 11:43:55 ~ 11:44:15 (19.9s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,105 ms 2,510 ms 21,963 ms 18,027 ms

首文本(SSE delta) 2,106 ms 2,512 ms 21,965 ms -

总耗时 2,525 ms 2,512 ms 21,965 ms 18,407 ms

输入 10 10 10 10

输出 50 62 34 55

缓存创建

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

30,483

5m: 0 / 1h: 30,483

5m: 0 / 1h: 0

33,261

5m: 0 / 1h: 33,261

缓存读取 0 0 33,261 0

输出速度 119.3 tok/s burst burst 144.7 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 11:45:51 ~ 11:46:01 (5.7s) 11:45:45 ~ 11:45:55 (5.4s) 11:48:02 ~ 11:48:12 (9.2s) 11:48:09 ~ 11:48:24 (10.5s)

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) 1,890 ms 4,113 ms 6,261 ms 3,468 ms

首文本(SSE delta) 1,892 ms 4,115 ms 6,262 ms -

总耗时 4,640 ms 4,115 ms 8,382 ms 8,353 ms

输入 10 10 10 10

输出 346 220 149 236

缓存创建

254

5m: 0 / 1h: 254

202

5m: 0 / 1h: 202

238

5m: 0 / 1h: 238

259

5m: 0 / 1h: 259

缓存读取 33,122 30,483 33,261 33,261

输出速度 125.9 tok/s burst 70.3 tok/s 48.3 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

步骤 3: cutoff text

时间 11:47:28 ~ 11:47:33 (3.0s) 11:47:19 ~ 11:47:24 (4.0s) 11:50:35 ~ 11:50:45 (5.5s) 11:49:42 ~ 11:49:52 (6.0s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 1,480 ms 2,691 ms 4,029 ms 4,116 ms

首文本(SSE delta) 1,482 ms 2,692 ms 4,030 ms -

总耗时 1,986 ms 2,692 ms 4,554 ms 4,884 ms

输入 10 10 10 10

输出 63 65 63 75

缓存创建

375

5m: 0 / 1h: 375

5m: 0 / 1h: 59

172

5m: 0 / 1h: 172

263

5m: 0 / 1h: 263

缓存读取 33,376 30,685 33,499 33,520

输出速度 125.0 tok/s burst 120.2 tok/s 97.7 tok/s

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 11:49:52 ~ 11:50:07 (10.2s) 11:50:24 ~ 11:50:44 (15.8s) 11:52:52 ~ 11:53:07 (10.1s) 11:52:58 ~ 11:53:13 (11.2s)

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) 1,515 ms 14,631 ms 6,033 ms 2,822 ms

首文本(SSE delta) 1,520 ms 14,632 ms 6,034 ms -

总耗时 9,197 ms 14,632 ms 9,285 ms 9,954 ms

输入 10 10 10 10

输出 1,425 838 337 848

缓存创建

105

5m: 0 / 1h: 105

5m: 0 / 1h: 41

103

5m: 0 / 1h: 103

117

5m: 0 / 1h: 117

缓存读取 33,751 30,744 33,671 33,783

输出速度 185.6 tok/s burst 103.7 tok/s 118.9 tok/s

响应

我是Claude，由Anthropic开发的AI编程助手。帮助用户修复bug、添加功能、重构代码等软件工程任务。

我叫Claude，由Anthropic公司开发，属于Claude Code编程助手产品，专业协助用户完成软件工程任务。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。属于Claude产品系列，是一个大语言模型，可以进行对话、编程、分析等多种任务。

我是Claude，由Anthropic开发的AI编程助手。可帮助代码编写、调试、重构和软件工程相关工作。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 11:54:07 ~ 11:54:23 (12.1s) 11:52:47 ~ 11:53:02 (11.1s) 11:56:23 ~ 11:56:48 (23.8s) 11:56:50 ~ 11:57:10 (15.4s)

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) 2,122 ms 9,889 ms 7,621 ms 3,729 ms

首文本(SSE delta) 2,123 ms 9,890 ms 7,622 ms -

总耗时 11,177 ms 9,891 ms 23,118 ms 14,112 ms

输入 10 10 10 10

输出 1,380 1,409 2,347 1,792

缓存创建

1,805

5m: 0 / 1h: 1,805

417

5m: 0 / 1h: 417

717

5m: 0 / 1h: 717

1,228

5m: 0 / 1h: 1,228

缓存读取 33,856 30,785 33,774 33,900

输出速度 152.4 tok/s burst 151.5 tok/s 172.6 tok/s

响应

```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":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

总计

总输入(含缓存) 169,816 153,949 168,746 169,642

总输出 3,264 2,594 2,930 3,006

总缓存创建

35,661

5m: 0 / 1h: 35,661

31,202

5m: 0 / 1h: 31,202

1,230

5m: 0 / 1h: 1,230

35,128

5m: 0 / 1h: 35,128

总缓存读取 134,105 122,697 167,466 134,464

输出速度 160.0 tok/s burst 135.4 tok/s 127.7 tok/s

总执行时间 34.6s 41.8s 1m 13.0s 1m 2.9s

总墙钟时间

10m 24.0s

含步骤间等待

9m 10.0s

含步骤间等待

12m 55.1s

含步骤间等待

13m 15.2s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0744

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0643

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0330

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0724

Anthropic: Claude Haiku 4.5

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 direct (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%)

CDN - - - -

ID 格式 msg_015JdjbnkGSB9iBqAK81Ts5b msg_013X5VvhV8aYKQqvNBYmNjfU msg_01SsE4yoTHWR1UX5vq2qp49L msg_017VERwPBvQFb75ADSJQj7GX

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_011CbxgxAkABYyNgTyRoSubU
u-cc	server: nginx x-new-api-version: 1.0.8 x-oneapi-request-id: 202606120352495188988918268d9d6A1sAOcnn	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	—
cc	server: cdn x-new-api-version: v1.0.0-rc.10 x-oneapi-request-id: 202606120356238588533038268d9d6YLbfcrPG	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	server: nginx/1.29.8 x-oneapi-request-id: 202606120356521251768618268d9d6IqnYcUsy	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 88 95 96

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 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

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 0.0 /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 10.0 /10 ×5 8.2 /10 ×5 1.4 /10 ×5 4.2 /10 ×5

Req-ID 透传 10.0 /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

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

与基线相似度基准（参考） 88 v3.9.1 95 v3.9.1 96 v3.9.1

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 5905 ms 6768 ms 13461 ms 11142 ms

输出速度 160.0 tok/s burst 135.4 tok/s 127.7 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 ⓘ

$0.0744

$0.0643

$0.0330

$0.0724

缓存读取占比 ⓘ 79% 80% 99% 79%

揭晓

通道

官方基准

服务商 HongMaCC ↗

通道u-cc

服务商 DawAPI ↗

通道cc

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

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