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

2026/06/12 运行日期

claude-opus-4-8 官方基准

2 通道分数 < 70 与基线相似度

已揭晓揭晓进度

步骤 / 指标

SSSAiCode

O-Max

FoxCode

R-ultra

RunAPI

O-Max

SSSAiCode

O-Max-L2

官方基准

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8 claude-opus-4-8

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 01:35:44 ~ 01:35:59 (11.5s) 01:35:44 ~ 01:35:59 (12.4s) 01:35:46 ~ 01:35:56 (9.6s) 01:35:48 ~ 01:35:58 (6.8s) 01:35:50 ~ 01:36:00 (5.5s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 2,249 ms 3,113 ms 1,873 ms 1,655 ms 2,335 ms

首文本(SSE delta) 2,345 ms 3,115 ms 1,874 ms 1,721 ms 2,337 ms

总耗时 2,401 ms 3,504 ms 2,123 ms 1,780 ms 2,477 ms

输入 1,428 96 1,454 1,428 1,454

输出 4 2 4 4 4

缓存创建

29,764

5m: 0 / 1h: 29,764

23,464

5m: 23,464 / 1h: 0

30,223

5m: 0 / 1h: 30,223

29,757

5m: 0 / 1h: 29,757

30,222

5m: 0 / 1h: 30,222

缓存读取 0 0 0 0 0

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 01:38:51 ~ 01:38:56 (2.7s) 01:39:19 ~ 01:39:24 (4.5s) 01:39:37 ~ 01:39:42 (4.1s) 01:38:09 ~ 01:38:14 (3.3s) 01:37:25 ~ 01:37:30 (3.6s)

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) 1,658 ms 2,710 ms 2,288 ms 1,880 ms 2,022 ms

首文本(SSE delta) 1,962 ms 2,725 ms 2,289 ms 2,316 ms 2,024 ms

总耗时 2,033 ms 3,466 ms 2,789 ms 2,383 ms 2,395 ms

输入 2 97 2 2 2

输出 30 23 28 30 28

缓存创建

1,620

5m: 0 / 1h: 1,620

23,669

5m: 23,669 / 1h: 0

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

1,620

5m: 0 / 1h: 1,620

1,646

5m: 0 / 1h: 1,646

缓存读取 29,764 0 30,223 29,757 30,222

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-20250514

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-20250514

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-opus-4-8

步骤 3: cutoff text

时间 01:41:27 ~ 01:41:32 (2.8s) 01:41:57 ~ 01:42:02 (4.4s) 01:41:29 ~ 01:41:34 (3.2s) 01:39:53 ~ 01:39:58 (2.9s) 01:38:44 ~ 01:38:49 (3.4s)

提示词

查看本步 Prompt

你的训练数据知识截止到哪一年哪一月？只用 YYYY-MM 格式回答，不要解释。

HTTP 头(TTFB) 1,582 ms 2,060 ms 1,800 ms 2,014 ms 2,096 ms

首文本(SSE delta) 1,733 ms 2,215 ms 1,801 ms 2,178 ms 2,098 ms

总耗时 1,794 ms 3,170 ms 2,133 ms 2,258 ms 2,338 ms

输入 2 97 2 2 2

输出 6 5 6 6 6

缓存创建

5m: 0 / 1h: 73

5m: 45 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 64

5m: 0 / 1h: 56

5m: 0 / 1h: 54

缓存读取 31,384 23,669 31,869 31,377 31,868

响应

2025-01

2026-01

2026-01

2025-03

2025-01

步骤 4: identity_free text

时间 01:43:50 ~ 01:43:55 (3.7s) 01:43:36 ~ 01:43:41 (4.6s) 01:45:15 ~ 01:45:20 (4.2s) 01:41:18 ~ 01:41:28 (8.7s) 01:40:32 ~ 01:40:37 (3.4s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文说说你的身份：什么产品？由谁打造？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 1,828 ms 2,069 ms 2,097 ms 6,835 ms 1,787 ms

首文本(SSE delta) 2,761 ms 2,096 ms 2,098 ms 7,854 ms 1,790 ms

总耗时 2,841 ms 3,484 ms 3,230 ms 7,923 ms 2,467 ms

输入 2 51 2 2 2

输出 61 70 59 61 44

缓存创建

5m: 0 / 1h: 35

23,806

5m: 23,806 / 1h: 0

5m: 0 / 1h: 35

5m: 0 / 1h: 31

缓存读取 31,457 0 31,933 31,433 31,922

输出速度 - 50.4 tok/s 52.1 tok/s - 65.0 tok/s

响应

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前基于 Claude Opus 4 模型，可协助编程、写作、分析等多种任务。

我是 Kiro，一个由 Anthropic 驱动的 AI 编程助手，基于 Claude Opus 4.8 模型构建，帮助开发者完成代码编写、分析、规划等软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手，当前模型为 Claude Opus 4.8，可用于编程及多种软件工程任务。

我是 Claude，由 Anthropic 打造的 AI 助手。当前模型为 Claude Opus 4.8，可协助编程、写作、分析等多种任务。

我是 Claude，由 Anthropic 开发的 AI 助手，具体模型为 Claude Opus 4.8。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 01:47:07 ~ 01:47:17 (7.3s) 01:45:11 ~ 01:45:21 (4.9s) 01:48:46 ~ 01:48:56 (7.1s) 01:43:33 ~ 01:43:43 (5.6s) 01:44:19 ~ 01:44:29 (9.4s)

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) 2,933 ms 2,798 ms 3,016 ms 3,237 ms 4,449 ms

首文本(SSE delta) 6,240 ms 3,182 ms 5,861 ms 4,747 ms 8,240 ms

总耗时 6,565 ms 3,833 ms 6,171 ms 4,893 ms 8,373 ms

输入 2 98 2 2 2

输出 443 24 398 281 466

缓存创建

550

5m: 0 / 1h: 550

412

5m: 412 / 1h: 0

548

5m: 0 / 1h: 548

550

5m: 0 / 1h: 550

533

5m: 0 / 1h: 533

缓存读取 31,492 23,806 31,968 31,468 31,953

输出速度 - - - - burst

响应

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

{"a":["Trump","Leo XIV Prevost","OUT","OUT","OUT"],"calc":6808}

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

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

{"a":["Trump","Leo XIV (Prevost)","María Corina Machado","Ousmane Dembélé","Zohran Mamdani"],"calc":3150}

总计

总输入(含缓存) 157,575 119,310 159,971 157,489 159,913

总输出 544 124 495 382 548

总缓存创建

32,042

5m: 0 / 1h: 32,042

71,396

5m: 71,396 / 1h: 0

32,516

5m: 0 / 1h: 32,516

32,018

5m: 0 / 1h: 32,018

32,486

5m: 0 / 1h: 32,486

总缓存读取 124,097 47,475 125,993 124,035 125,965

输出速度 - 50.4 tok/s 52.1 tok/s - 65.0 tok/s

总执行时间 28.0s 30.8s 28.2s 27.4s 25.3s

总墙钟时间

11m 33.2s

含步骤间等待

9m 37.2s

含步骤间等待

13m 10.2s

含步骤间等待

7m 55.0s

含步骤间等待

8m 39.0s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.2831

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.3079

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2859

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2789

Anthropic: Claude Opus 4.8

$0.2870

Anthropic: Claude Opus 4.8

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%) direct (100%) direct (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_01MUa4N7EcTWBBMy6M73csPT msg_01975zqIrh7C78kO4NdPqiqG msg_01NchKZ6ZUszXobEetopL3fN msg_01LinA5a6MCWaxhANKinWdnK msg_01Ap6Ttasow3v57NayH1NheZ

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: a0a270760e188e7d-LAX server: Photon-Edge set-cookie: _cfuvid=HENd4DurPzRR8Gn1iAP9hd.uUvuzaCZbtkT4fI7Uv.Y-1781200029.1303124-1.0.1.1-chDjgHBevfrVzaU0Al5OvDFUOdazY.0n5ICgbqAaw.c; 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: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	1781200029069-0fy1sq2w2iyw2 req_011CbwtfSHxjrrNDpQZwmyvn a0a270760e188e7d-LAX
R-ultra	cf-ray: a0a26d9f38eccb9e-LAX server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606111745134018334848268d9d659Efnt3o	id_format: msg_prefix has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a0a26d9f38eccb9e-LAX
O-Max	server: nginx/1.24.0 (Ubuntu) x-oneapi-request-id: 20260612014847979468541etMYk23R	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: false usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
O-Max-L2	cf-ray: a0a26b3a3b6572d5-LAX server: Photon-Edge set-cookie: _cfuvid=Onzh3EKsYFr1.Ki_nNmFKSW8wxcOuz8YtPxlFZZVTG0-1781199814.7622404-1.0.1.1-5RphtL.ax6rBraZG_QEMxpozlL5WlNAH_qAzU6LfhFQ; 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: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	1781199814710-2uwq37vh2pce5 req_011CbwtPdm5yPTRnVGs6RHsc a0a26b3a3b6572d5-LAX
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: false usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011CbwtT5MJFwdtCEMiuLtUa

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 81 56 97 85 95

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 0.2 /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 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 5.3 /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 5.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 5.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8

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

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

身份(自由) 10.0 /10 ×7 0.0 /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 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 10.0 /10 ×4

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 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 81 v3.9.1 56 v3.9.1 97 v3.9.1 85 v3.9.1 基准（参考）

雷达图例

共 19 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 缓存连续 cache_continuity_intra
13 延迟基线 latency_baseline_match
14 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
15 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
16 结构化身份 identity_structured_match
17 中文遵循 instruction_following_lang
18 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
19 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 3127 ms 3491 ms 3289 ms 3847 ms 3610 ms

输出速度 - 50.4 tok/s 52.1 tok/s - 65.0 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 ⓘ

$0.2831

$0.3079

$0.2859

$0.2789

$0.2870

缓存读取占比 ⓘ 79% 40% 79% 79% 79%

揭晓

通道

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max

服务商 FoxCode ↗

通道R-ultra

服务商 RunAPI ↗

通道O-Max

服务商 SSSAiCode ↗

通道O-Max-L2

官方基准

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