常见问题

什么是 AI API 中转站? #

中转站是第三方 API 转发服务。它可能原样转发，也可能转换协议或修改请求、响应。本站检查可观察到的接口行为，不能仅凭服务商宣传确认上游身份。

为什么需要中转站?直接用官方不行吗? #

有人需要统一接口或额外接入方式。是否适用取决于你的实际模型、客户端和数据要求；本站不承诺任何站点的价格优势或特定地区可达性。

中转站和官方 API 有什么区别? #

使用中转站会增加一个处理请求和响应的第三方环节。协议兼容不等于上游身份已经确认；应查看具体响应证据、来源与服务说明。

中转站合法吗?用了会不会出问题? #

本站不作法律合规判断，也不将检测分数作为合规证明。授权、数据处理和使用条款需要根据具体服务与使用场景另行核实。

用中转站的 API key 有什么风险? #

你提供的 Key 和请求会交给检测所指向的接口。请只使用有权调用、可撤销的专用 Key，不提交与检测无关的个人资料或商业机密。结果不能证明服务商不会记录数据。

怎么知道我用的是真 Claude / GPT / Gemini 而不是替身? #

结合协议字段、能力响应、用量字段和多次记录观察异常。当前检测属于可观察信号检查，不是密码学身份认证；高分不能证明上游模型的真实来源。

中转站常见的「作假」手段有哪些? #

需要关注未披露的模型替换、参数删改、用量改写和响应转换。检测异常也可能来自合法兼容层、版本差异或限流，不能仅凭异常给特定服务商定性。

直接问「你是谁」能验证模型真假吗? #

不能。身份回答可以受到提示词或转发层影响，本站只将其作为辅助观察。签名字段的存在或长度也不能替代密码学验签。

能凭签名缺失确定后端是 Kiro / Amazon Q 吗？ #

本站不能凭缺失 thinking signature 就确认背后是 Kiro、Amazon Q 或其他特定服务。请检查实际接口、模型与分项响应，避免把缺失字段直接等同于假模型。

中转站把 GPT 请求转给 Claude 后端,怎么发现? #

异源字段可提示协议转换或额外包装，但不足以单独证明实际模型身份。需要保留原始响应、参数和时间，并结合其他证据核对。

thinking signature 检查能证明什么？ #

本站检查 thinking/signature 相关字段是否出现以及其形态，不持有官方验签能力。字段存在、长度正常或得到高分，都不构成完成密码学验签或官方模型身份证明。

Claude code 中转站怎么挑? #

先核对客户端接入说明、模型 ID 与授权方式，再按实际工作流验证。本站 Claude 协议检测不能代替 Claude Code 客户端端到端兼容性测试；清单只在来源核对完整后展示成员。

纯度AI 的 Claude 检测覆盖哪些维度? #

常规检测覆盖签名形态、协议、行为、结构化输出、用量等分项；实际执行项以所选模式和报告为准。本期长上下文检测关闭，普通分数不能证明完整上下文能力。

Claude 中转站 stream 模式没返回 thinking 怎么回事? #

可能与请求参数、模型、接口版本或转换层有关。请比较流式和非流式原始响应以及具体分项说明；不能仅凭一次缺失就断定模型身份。

检测时为什么要消耗 token?成本多少? #

检测会发送实际请求并消耗你提供的 API 额度。耗时和费用由模型、模式、接口计费及重试情况决定，页面估计不是费用承诺；本期不开长上下文探针。

检测出 0 分是不是这家中转站完全没用? #

不一定。鉴权失败、额度不足、模型不可用、限流或兼容性问题均可能影响结果。先看报告是否有效以及各分项错误，再判断是否需要重测。

OpenAI 中转站把 GPT 偷换成 Claude 有什么直接证据? #

非预期的 usage 字段可以作为转换层或接口差异的线索，不能单独确定实际模型。本站保留分项证据供核对，不将字段名字当作上游身份证明。

我的 GPT-4o 检测出 75 分,verdict 是 marginal,怎么解读? #

总分和 verdict 分别表示聚合评分与分项规则给出的结论，严重问题可能限制 verdict。请查看扣分项和原始证据；75 分不是 75% 通过率，也不是真实性概率。

response_format=json_schema strict 不生效是什么意思? #

表示该次请求未满足检测预期的结构化输出要求。先核对模型是否支持该参数、参数是否传递，以及响应内容；仅此结果不能判断后端是哪一种模型。

我用的中转站 model 字段返回 gpt-4o,但响应明显不像 GPT,怎么办? #

响应 model 字段是接口返回的字符串，本身不能证明身份。结合请求参数、协议能力和多次结果检查；回答风格也不能可靠地识别底层模型。

OpenAI 中转站测出来 0 个模型可用怎么办? #

检查 Key 权限、接口地址和模型列表是否可用。模型发现失败不一定代表没有可调用模型，可以核对服务商提供的 ID 后手动填写；页面会展示相应错误或协议切换建议。

为什么 Gemini API 中转站经常 model_not_found? #

检查模型 ID、接口前缀、Key 权限和实际可用列表。本站不能根据旧模型名推断当前支持范围；以你调用时的接口返回与服务说明为准。

Gemini 3.x preview 检测时 max_completion_tokens 应该填多少? #

本站不提供适用于所有 Gemini 型号的固定 token 下限。模型、接口和思考设置可能不同；请根据当前模型文档与实际响应调整，避免将预算耗尽误判成身份异常。

纯度AI 为什么不支持 Gemini 原生 /v1beta/models/X:generateContent 路径? #

本项目的 Gemini 检测入口使用 OpenAI 兼容协议；报告说明的是该接口下观察到的结果，不覆盖所有原生 API 能力。

Gemini 中转站怎么挑? #

核对实际需要的模型与接口，再验证业务所需能力、响应限制和用量记录。本站检测记录不能代替长期可用性或客户端兼容性核对。

Google 官方 Gemini API 也能用 纯度AI 测吗? #

可对有权调用的接口进行检测，但需正确的兼容接口地址与 Key。官方接口也可能因参数、模型版本或限流产生差异，不预设所有分项必为 100 分。

纯度AI 怎么用?最简流程? #

选择协议，填入接口地址、可撤销 Key、模型 ID 和模式后提交。任务由 detector worker 处理，完成后查看 /r/ 报告；实际耗时随队列和上游响应变化。

standard / quick / full 三档模式有什么区别? #

quick、standard、full 选择不同检测项与执行深度，具体范围见报告。更完整的模式通常发更多请求；本期长上下文入口关闭。

报告分数怎么解读? #

分数表示当前规则对检测证据的汇总，不是真实性概率或通过率。先看有效性、verdict、严重问题、模型和时间，再比较同口径样本。

检测报告链接 /r/xxx 谁能看到? #

公开报告无需登录即可访问，API JSON 也属于公开证据入口。原始报告带 noindex 以避免参与搜索索引，但 noindex 不是访问控制。不要把报告链接当私密文档。

可以本地自托管 纯度AI 吗? #

源码沿用 AGPL-3.0。新部署需要独立数据根、密钥、数据库迁移以及 web、detector、cache 三类进程；仅启动网页不能完成检测任务处理。

纯度AI 怎么赚钱?会变成 SaaS 收费吗? #

纯度AI 本期关闭支付、广告、联盟和站长商业入口。种子数据标记为 seed，不进入付费集合；检测仍会消耗你提供的上游 API 额度。

联盟合作会影响中转站评分吗?纯度AI 是公正的吗? #

本期 /go 只跳转已配置的安全官网地址，不优先使用联盟 URL。推荐榜按检测中位评分及样本门槛排序，不开放付费排名。

纯度AI 会记录我的 API key 吗? #

API Key 不以明文存入任务队列；独立 worker 模式会加密暂存，任务处理结束清空密文字段。报告可能保留打码提示；迁入的种子报告会清空该提示。请使用可撤销专用 Key。

跟 cctest.ai 在数据安全上有什么区别? #

本站未对其他平台当前的数据处理方式作独立核验，因此不作隐私优劣比较。本站的队列加密暂存和公开报告范围见本页说明。

检测过程会调用上游产生费用吗? #

会。实际检测请求可能产生上游费用，由你提供的 API Key 所属账户承担。本站不承诺固定金额，操作前应确认模型、模式和可用额度。

报告里有什么个人信息?可以删除吗? #

报告会公开接口域名、模型、时间、分项证据及可能的打码 Key 提示。脱敏不等于匿名保证；生产站联系方式配置后可申请处理公开内容，退役内容返回 410。

纯度AI 跟 cctest.ai 有什么区别? #

本期不开放检测工具横评，未核实其他平台当前能力。请选择能展示原始证据、限制和复核方式的工具，不以宣传结论替代核验。

纯度AI 跟 hvoy.ai 有什么区别? #

本期不开放检测工具横评，未核实其他平台当前能力。本站主要展示协议与行为信号、历史样本及人工核对内容，不作未经核验的优劣声明。

中转站对比榜单(aiapipk.com / 知乎评测)跟 纯度AI 是什么关系? #

本站保存分项检测报告并按规则聚合；榜单是历史样本摘要，不是持续服务监控。低样本、暂停排名和退役记录会影响上榜资格。

怎么挑中转站?有什么硬性指标? #

先确认实际用途、模型与客户端，再看同口径样本、检测时间和可核对来源。不存在仅靠一个分数就能保证长期可靠的硬阈值；价格、接入条件和数据处理要分别核对。