满血渠道测试机

解决什么问题

2026 年 8 月我买 API 中转渠道被坑过：号称满血的模型，实际是降配、缓存不通或者计费做手脚的。市面上没有工具替用户验收，就自己写了一台。

单轮问一句“1+1 等于几”的智商测试没用——假渠道最容易过的就是这种题。要判断一个渠道背后到底是不是真的那个模型，得核对手续，而不是只看回答好不好看。

我做了什么

一台单页工具，手动批量跑：一次把 100+ 个上游渠道挂上去验。四类信号交叉判定，全部对得上才算通过：

• 缓存与计费对账：提示缓存是否真的命中，返回的 token 计数能否和本地账对上。缓存不命中、账对不上，说明中间被换了模型或做了截断。
• 护栏行为比对：用已知会触发安全护栏的请求，比对响应差异。真模型会拦，套壳的不会。
• 多轮行为指纹：同一组多轮对话看行为是否稳定一致，模型中途被替换会露出破绽。
• 元数据核对：models 列表与响应头等信息和宣称的源对不上，就是信号。

和市面工具的区别也在这里：多数工具只做单轮“智商测试”，这套方法核对的是源头、缓存稳定性、计费 token 数与分词器，能发现计费层的造假，而不只是答得聪不聪明。

判断标准全是我自己攒的经验，不是抄来的。最麻烦的是兼容各家中转的鉴权头与路径：写死一套，就通不过下一家。

结果

批量跑下来，完全通过验收、可判为满血真模型的渠道不到 5%。注意这个数字的含义：是“真的极少”，不是“假的占 5%”。

它是我筛选上游渠道的主要手段，一直在用，也还会改，几个朋友拿去跑过。

没做到的，和这一页不写的

它不是渠道商的认证，只是我个人的验收方法。测过哪些渠道、结果如何，不公开。