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

2026/06/05 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

FastCode / cc
```
评测失败
```

步骤 / 指标

ZeroCode

InfAI

R-Kiro

官方基准

Tokaify

M-AWS

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 04:15:12 ~ 04:15:22 (8.4s) 04:15:14 ~ 04:15:24 (6.0s) 04:15:18 ~ 04:15:23 (4.3s) 04:15:16 ~ 04:15:21 (4.6s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 6,982 ms 4,253 ms 1,781 ms 3,165 ms

首文本(SSE delta) 6,984 ms 4,255 ms 1,782 ms 3,172 ms

总耗时 7,182 ms 4,400 ms 2,188 ms 3,596 ms

输入 2,982 10 10 10

输出 4,833 40 51 50

缓存创建

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

32,974

5m: 0 / 1h: 32,974

缓存读取 25,560 0 0 0

输出速度 burst - 125.6 tok/s 117.9 tok/s

响应

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 04:17:41 ~ 04:17:51 (6.7s) 04:18:43 ~ 04:18:48 (4.6s) 04:18:07 ~ 04:18:12 (4.1s) 04:17:23 ~ 04:17:33 (6.2s)

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) 5,042 ms 1,831 ms 1,743 ms 2,322 ms

首文本(SSE delta) 5,043 ms 1,832 ms 1,744 ms 2,325 ms

总耗时 5,609 ms 3,229 ms 3,081 ms 5,509 ms

输入 2,999 10 10 10

输出 4,885 166 142 329

缓存创建

234

5m: 0 / 1h: 234

245

5m: 0 / 1h: 245

192

5m: 0 / 1h: 192

缓存读取 25,708 33,122 33,122 32,974

输出速度 burst 118.8 tok/s 106.2 tok/s 103.3 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 04:21:26 ~ 04:21:31 (4.9s) 04:21:28 ~ 04:21:38 (5.0s) 04:19:57 ~ 04:20:02 (3.3s) 04:19:08 ~ 04:19:13 (4.0s)

提示词

查看本步 Prompt

请用 YYYY-MM 格式告诉我你的训练数据截止日期，无需多余文字。

HTTP 头(TTFB) 3,569 ms 2,592 ms 1,923 ms 2,507 ms

首文本(SSE delta) 3,710 ms 2,594 ms 1,924 ms 2,508 ms

总耗时 3,862 ms 3,792 ms 2,367 ms 3,187 ms

输入 3,005 10 10 10

输出 4,873 62 69 65

缓存创建

196

5m: 0 / 1h: 196

182

5m: 0 / 1h: 182

5m: 0 / 1h: 42

缓存读取 25,761 33,356 33,367 33,166

输出速度 burst 51.8 tok/s 155.8 tok/s 95.7 tok/s

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 04:25:12 ~ 04:25:22 (6.2s) 04:25:24 ~ 04:25:34 (4.9s) 04:23:48 ~ 04:23:53 (3.6s) 04:21:39 ~ 04:21:49 (5.9s)

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) 4,438 ms 1,713 ms 1,386 ms 2,774 ms

首文本(SSE delta) 4,467 ms 1,714 ms 1,387 ms 2,788 ms

总耗时 5,069 ms 3,774 ms 2,649 ms 5,156 ms

输入 3,009 10 10 10

输出 4,940 382 191 329

缓存创建

104

5m: 0 / 1h: 104

109

5m: 0 / 1h: 109

5m: 0 / 1h: 41

缓存读取 25,797 33,552 33,549 33,208

输出速度 burst 185.4 tok/s 151.3 tok/s 138.9 tok/s

响应

我叫Claude，是由Anthropic公司开发的AI助手。这个版本是claude-haiku-4-5-20251001 4.5，属于Claude产品系列。我可以帮助编程、写作、分析等多种任务。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行对话、回答问题、分析内容和编写代码等任务。

我叫Claude，是由Anthropic公司开发的AI助手。我属于Claude产品系列，现在运行的版本是Claude Haiku 4.5。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我属于Claude AI产品系列，是一个对话型的大语言模型助手。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 04:26:39 ~ 04:26:44 (4.9s) 04:28:14 ~ 04:28:34 (15.8s) 04:27:48 ~ 04:28:03 (10.1s) 04:25:01 ~ 04:25:16 (14.0s)

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) 3,463 ms 1,819 ms 1,733 ms 2,362 ms

首文本(SSE delta) 3,464 ms 1,820 ms 1,735 ms 2,363 ms

总耗时 3,842 ms 14,655 ms 9,151 ms 13,233 ms

输入 3,053 10 10 10

输出 4,972 2,135 1,250 1,685

缓存创建

762

5m: 0 / 1h: 762

571

5m: 0 / 1h: 571

419

5m: 0 / 1h: 419

缓存读取 26,173 33,656 33,658 33,249

输出速度 - 166.3 tok/s 168.6 tok/s 155.0 tok/s

响应

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3905}
```

{"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) 144,047 168,154 167,975 166,315

总输出 24,503 2,785 1,703 2,458

总缓存创建

34,418

5m: 0 / 1h: 34,418

34,229

5m: 0 / 1h: 34,229

33,668

5m: 0 / 1h: 33,668

总缓存读取 128,999 133,686 133,696 132,597

输出速度 burst 156.9 tok/s 156.8 tok/s 140.3 tok/s

总执行时间 31.1s 36.3s 25.4s 34.6s

总墙钟时间

11m 32.8s

含步骤间等待

13m 20.8s

含步骤间等待

12m 45.8s

含步骤间等待

10m 0.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.1505

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0704

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0647

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0677

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

上游 - Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%)

CDN cloudflare - - -

ID 格式自定义 msg_014kiy217aaTk4G4Dd33R68g msg_01PVWb1FubmHBwbxnL7duKVe msg_01W9jzT4D4HkvsN6kY2UcZBP

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
cc	cf-ray: a069ac85aafd0e34-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606042026414865530718268d9d6Pavqtpqg	id_format: non_standard has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:non_standardbody:model:date_suffixbody:usage.cache_fields	a069ac85aafd0e34-AMS
R-Kiro	server: nginx	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	—
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_011CbirFkJj676RLRrpE5AM5
M-AWS	server: nginx/1.18.0 (Ubuntu) x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 20260604202502780559760lOEkGFi8YKlw2Wjm	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	—

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 64 98 100 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

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 0.0 /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 0.0 /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 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 0.0 /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

延迟基线 5.0 /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 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 64 v3.9.1 98 v3.9.1 基准（参考） 98 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 5113 ms 5970 ms 3887 ms 6136 ms

输出速度 burst 156.9 tok/s 156.8 tok/s 140.3 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 ⓘ

$0.1505

$0.0704

$0.0647

$0.0677

缓存读取占比 ⓘ 90% 80% 80% 80%

揭晓

通道

服务商 ZeroCode ↗

通道cc

服务商 InfAI ↗

通道R-Kiro

官方基准

服务商 Tokaify ↗

通道M-AWS

返回列表