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

2026/06/10 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 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

TopRouterCN / O-Max
```
评测失败
```

步骤 / 指标

ClaudeCN

O-Max

ByteCatCode

O-Max

官方基准

FoxCode

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 02:44:55 ~ 02:45:05 (5.0s) 02:44:59 ~ 02:45:09 (6.1s) 02:45:03 ~ 02:45:08 (3.8s) 02:44:57 ~ 02:45:02 (3.6s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,285 ms 4,647 ms 2,300 ms 2,191 ms

首文本(SSE delta) 3,286 ms - 2,302 ms 2,192 ms

总耗时 3,762 ms 4,836 ms 2,751 ms 2,733 ms

输入 10 10 10 10

输出 54 52 53 59

缓存创建

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

30,333

5m: 30,333 / 1h: 0

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 33,122 / 1h: 0

缓存读取 0 0 0 0

输出速度 113.4 tok/s - 118.0 tok/s 109.1 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 02:48:57 ~ 02:49:07 (6.7s) 02:47:56 ~ 02:48:06 (7.3s) 02:47:46 ~ 02:47:51 (4.6s) 02:48:27 ~ 02:48:37 (5.7s)

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) 3,326 ms 4,387 ms 1,793 ms 2,719 ms

首文本(SSE delta) 3,327 ms - 1,796 ms 2,721 ms

总耗时 5,317 ms 6,202 ms 3,619 ms 4,910 ms

输入 10 10 10 10

输出 196 221 226 242

缓存创建

248

5m: 0 / 1h: 248

192

5m: 192 / 1h: 0

247

5m: 0 / 1h: 247

192

5m: 192 / 1h: 0

缓存读取 33,122 30,333 33,122 33,122

输出速度 98.5 tok/s 121.8 tok/s 124.0 tok/s 110.6 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

步骤 3: cutoff text

时间 02:50:47 ~ 02:50:57 (5.5s) 02:50:34 ~ 02:50:44 (5.5s) 02:49:25 ~ 02:49:30 (3.4s) 02:50:07 ~ 02:50:12 (3.8s)

提示词

查看本步 Prompt

你掌握的世界知识截止于何时？YYYY-MM 格式作答，不解释。

HTTP 头(TTFB) 4,093 ms 3,847 ms 1,824 ms 2,365 ms

首文本(SSE delta) 4,094 ms - 1,826 ms 2,371 ms

总耗时 4,384 ms 4,277 ms 2,373 ms 3,000 ms

输入 10 10 10 10

输出 64 79 63 65

缓存创建

236

5m: 0 / 1h: 236

5m: 59 / 1h: 0

268

5m: 0 / 1h: 268

5m: 59 / 1h: 0

缓存读取 33,370 30,525 33,369 33,314

输出速度 220.7 tok/s 183.7 tok/s 115.2 tok/s 103.3 tok/s

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 02:53:27 ~ 02:53:37 (6.9s) 02:53:49 ~ 02:53:59 (8.1s) 02:51:12 ~ 02:51:22 (5.9s) 02:53:34 ~ 02:53:44 (8.1s)

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) 3,825 ms 4,625 ms 2,246 ms 5,688 ms

首文本(SSE delta) 3,826 ms - 2,247 ms 5,722 ms

总耗时 5,879 ms 6,717 ms 4,922 ms 7,299 ms

输入 10 10 10 10

输出 227 454 373 241

缓存创建

33,713

5m: 0 / 1h: 33,713

5m: 41 / 1h: 0

103

5m: 0 / 1h: 103

5m: 39 / 1h: 0

缓存读取 0 30,584 33,637 33,373

输出速度 110.6 tok/s 217.0 tok/s 139.4 tok/s 152.8 tok/s

响应

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我能帮助用户处理各种软件工程任务，包括编写代码、调试问题、代码审查和技术解答。

我是Claude，由Anthropic开发的AI助手，属于Claude产品。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司开发，属于Claude AI助手系列产品。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司打造的AI助手。Claude是一个对话型AI模型，具备代码编写、分析、研究等多项能力。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 02:56:39 ~ 02:56:55 (11.9s) 02:55:15 ~ 02:55:30 (10.5s) 02:52:50 ~ 02:53:10 (15.5s) 02:56:02 ~ 02:56:22 (19.3s)

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) 2,997 ms 4,092 ms 3,068 ms 3,279 ms

首文本(SSE delta) 2,998 ms - 3,069 ms 3,282 ms

总耗时 10,924 ms 9,424 ms 14,442 ms 18,404 ms

输入 10 10 10 10

输出 1,050 1,049 1,396 2,366

缓存创建

713

5m: 0 / 1h: 713

398

5m: 398 / 1h: 0

753

5m: 0 / 1h: 753

430

5m: 430 / 1h: 0

缓存读取 33,606 30,625 33,740 33,412

输出速度 132.5 tok/s 196.7 tok/s 122.7 tok/s 156.5 tok/s

响应

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

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

{"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) 168,180 153,140 168,411 167,113

总输出 1,591 1,855 2,111 2,973

总缓存创建

68,032

5m: 0 / 1h: 68,032

31,023

5m: 31,023 / 1h: 0

34,493

5m: 0 / 1h: 34,493

33,842

5m: 33,842 / 1h: 0

总缓存读取 100,098 122,067 133,868 133,221

输出速度 124.9 tok/s 186.5 tok/s 125.2 tok/s 148.2 tok/s

总执行时间 36.0s 37.4s 33.3s 40.5s

总墙钟时间

11m 59.9s

含步骤间等待

10m 31.8s

含步骤间等待

8m 7.8s

含步骤间等待

11m 25.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1031

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0458

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0671

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0547

Anthropic: Claude Haiku 4.5

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 - - cloudflare

ID 格式 msg_015G4L199zq22VPYoE79BJnA msg_01R45cQoUW9vtFA8dA4h6M1p msg_014BoLgW66RwAs7aXiroM4yy msg_01H1rR5UWvAbD9Ni5FA5zfkP

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	cf-ray: a0925b908d9a7746-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 20260610025642294853352647CQeYg	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	a0925b908d9a7746-AMS
O-Max	server: nginx/1.29.8 x-oneapi-request-id: 202606091855176145407268268d9d6ycWQVGc2	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	—
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_011CbtC4HkrzeojVoyyf42mh
cc	cf-ray: a0925aa71b96fd4f-NRT server: cloudflare set-cookie: _cfuvid=8Ccj8x3bCiYRqwE1.jlL41nhUuTKZUVcYdhcz_VUOUc-1781031364.292292-1.0.1.1-jAsEcld0Zycj82pPYOlNdgJtJ9a7QvUksUR7Ha604GQ; 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: true usage_has_cache_fields: true	hdr: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	req_011CbtCJRkiB8g7C4ZbAyLKf a0925aa71b96fd4f-NRT

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 94 79 100 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 8.3 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 0.0 /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 7.7 /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 9.9 /10 ×5 8.3 /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 94 v3.9.1 79 v3.9.1 基准（参考） 91 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 6053 ms 6291 ms 5621 ms 7269 ms

输出速度 124.9 tok/s 186.5 tok/s 125.2 tok/s 148.2 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 ⓘ

$0.1031

$0.0458

$0.0671

$0.0547

缓存读取占比 ⓘ 60% 80% 79% 80%

揭晓

通道

服务商 ClaudeCN ↗

通道O-Max

服务商 ByteCatCode ↗

通道O-Max

官方基准

服务商 FoxCode ↗

通道cc

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