AC-1.a
回应窜改
中转站在「解析回应」阶段主动修改 tool-call 或文字内容，让 agent 执行攻击者指定的操作。常见手法包含：窜改 npm/pip/go/cargo 安装指令、注入 typosquatting 套件、改写 shell command 参数。检测方式为比对中转站回应与直连模型的 tool-call payload，找出 silent rewrite。
中转站检测
📢 🆕 新增模型判斷：Gemini 3.6 Flash 與 Gemini 3.5 Flash-Lite 已納入完整判定鏈，並建立 google 家族首個 border-probe 分佈指紋叢集（V3H），可在同家族內分辨這兩款。冒名抽樣 18,000 次零誤認；非叢集成員一律回報「未確定」，不會被指名為這兩款。同批修復：風格訊號的短期波動不再能將誠實端點標為「已替換」。若您持有先前被標為已替換的報告，歡迎重新檢測。New: Gemini 3.6 Flash & Gemini 3.5 Flash-Lite are now fully supported, including border-probe fingerprinting.检测 OpenAI 中转站 / 反向代理 API — 自动执行 76 项测试，识别偷换模型、Token 注水、System Prompt 渗漏、依赖劫持（AC-1.a）、签名篡改（AC-5）等供应链攻击风险。
历史记录
暂无记录
Step 1 — 配置端点
过去 24 小时
测试次数…
中转站数…
0时 23时
Probe 测试费用估算
每次完整 Probe 测试（76 项）的 API 呼叫费用，依据 OpenRouter 定价计算。费用由被测试的模型决定，与你的 API key 帐户扣款。
快速模式 ~17K 输入 + ~6K 输出 / 完整模式 ~20K + ~11K（含 10× 语言指纹）
| 模型 | 快速 | 完整 |
|---|---|---|
| gpt-4 | $0.870 | $1.260 |
| claude-opus-4.7 | $0.235 | $0.375 |
| claude-opus-4.6 | $0.235 | $0.375 |
| claude-sonnet-4.6 | $0.141 | $0.225 |
| gpt-5.4 | $0.133 | $0.215 |
| gpt-5.2 / 5.3-codex | $0.114 | $0.189 |
| gemini-3.1-pro | $0.106 | $0.172 |
| gpt-4o | $0.102 | $0.160 |
| claude-haiku-4.5 | $0.047 | $0.075 |
| gpt-5.4-mini | $0.040 | $0.065 |
| glm-5.1 | $0.035 | $0.054 |
| glm-5 | $0.026 | $0.040 |
| gpt-3.5-turbo | $0.018 | $0.026 |
费用依 OpenRouter 即时定价，包含语言指纹 ×10 重复呼叫。实际费用可能因回应长度略有浮动。
我们如何判定
1出题实测最多 97 道题2认出是哪家OpenAI？Claude？3认出是哪款在同一家里找准型号4双胞胎复核相似款再区分5对答案实测 vs 宣称
30
个判断分支
8
种可能结论
0
次直接采信商家自称
展开完整判定树，看三种结果是怎么得出来的
相符不断定不符灰色 = 这次没有走到的分支点击任意节点查看说明
题目全部答完，家族和款式一路对上，复核也确认 → 完全相符。
实际路径 1.1 → 2.2 → 3.1 → 4.1 → 5.1
本工具侦测的攻击类型
本工具实作了论文 arXiv 2604.08407 所列 3 类关键的中转站攻击侦测 — 涵盖依赖劫持、条件式 system prompt 注入、与金钥外泄。每次测试会自动跑 50 项以上的 probe 来侦测这些攻击面。
AC-1.b
条件注入
中转站根据 prompt 内容条件式注入 system message — 对含「银行」「密码」「转账」等敏感词的请求注入恶意指令，对普通请求则保持沉默。统计上呈现异常分布差异。检测方式为 Proxy Monitor 比对 baseline 与待测中转站的 system prompt 偏移量。
AC-2
秘密扫描
中转站在请求 (request) 与回应 (response) 两端静默扫描 API key、access token、个资、商业机密等敏感资讯，因为不修改内容因此一般 diff 工具侦测不到。检测方式为注入 honeypot token 并验证该 token 是否在中转站日志、Telegram bot、或外部 endpoint 出现。
常见问题
什么是 AI API 中转站检测？+
AI API 中转站检测是一套自动化测试流程，用来验证你使用的 OpenAI 兼容 API 端点（无论是中转站、反向代理或直连供应商）是否诚实地执行你的请求。BazaarLink Probe 发送标准化探针，检测偷换模型、token 灌水、system prompt 注入、密钥窃取等 50 项安全风险，并输出 0–100 评分。
怎么判断中转站有没有偷换模型？+
最可靠的方法是使用模型指纹识别（model fingerprinting）探针：发送只有特定模型才能正确回答的问题（例如知识截止日期、特定能力测试），再比对响应是否符合你指定的模型。BazaarLink Probe 内置此类探针，自动判断并标记偷换风险。
token 灌水是什么？+
Token 灌水（token padding）是指中转站在 API 返回的 usage 字段中，虚报比实际消耗更高的 prompt_tokens 或 completion_tokens，使你多付费。轻微灌水（5–15%）难以肉眼察觉，BazaarLink Probe 通过精确计算已知 prompt 的 token 数来自动检测。
API 延迟多少算正常？+
一般而言，TTFT（Time to First Token）在 500ms 以内算正常；超过 2 秒表示中转站可能有性能问题或额外的处理层。整体请求延迟视模型大小和输出长度而定，GPT-4o 等大型模型平均 TTFT 约 300–800ms。BazaarLink Probe 的延迟测试会将你的端点与基准值对比。
BazaarLink Probe 和一般 ping 测试差在哪？+
Ping 只测量网络连通性（ICMP 数据包）；BazaarLink Probe 则是完整的应用层（L7）测试，实际发送 LLM 请求，验证模型身份、token 计算、拒答行为、串流格式、system prompt 是否被注入等 50 项指标。这是 ping 无法覆盖的 AI API 专属安全与质量验证。
检测结果可以怎么用来选供应商？+
将目标供应商的 API 端点输入 BazaarLink Probe，对比各供应商的评分和风险标记。评分越高（越接近 100）、无红色警示项目，代表该端点越可信。建议重点关注：模型真实性（是否偷换）、token 计算准确度（是否灌水）、延迟表现（TTFT）三大指标。
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