gpt-6-astra 是不是真的？深度检测结果
证据不足，暂不能判断
证据不足，暂不能判断。接口、速度、工具与 Token 表现单独记录，不构成身份依据。
证据不足证据状态
本轮主要检测项均已通过。
检测方模真真
检测模型GPT-6 Astra
中转站睿库API
请求次数28 次
耗时11 分 11 秒
身份判定证据不足，暂不能判断
比对基准参考样本尚未充分校准
调用与功能检测
基础调用成功，接口能返回可识别响应。
本次已执行的检测项没有记录异常；未测试的能力不在结论范围内。
调用结果与型号身份分开判断。证据不足不表示请求失败，也不表示模型为假。
型号参考证据
现有参考不足以判断型号身份；请结合本次调用与能力检测结果。
模型自报名称和单次回答不能证明真假；官方参考也只代表采样时的接口表现。
规则版本：2026-09-14.v1Token 用量核对
以接口回报的用量为准，未回报时显示预估值。
回报用量149.8K接口回报的实际用量，本页以此为准。预估用量74.9K依据本次检测请求预估。偏差评估高 100%接口回报用量高于预估，建议核对账单。用量核对高于预估以上为接口回报用量，实际扣费以账单为准。
Token 缓存消耗检测
连着测几次，看重复内容有没有按便宜的缓存价计费；显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
用到缓存的比例80.5%
缓存优惠稳定生效
多次测试都按缓存价计费，长对话能省下不少钱。
本次用量35.3K缓存 Token28.4K非缓存 Token6.9K平均每次7.1K
用量回报已回报缓存计费已发生检测结果正常
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例，实际优惠以账单为准
长上下文实测
测它一次最多能读多长的内容，再和官方标称的长度比一比。
实测到 32K
本次按 32K 逐档测试，均稳定返回。
参考窗口参考窗口 32K模型中心记录的上下文窗口；不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始，逐步缩短测试，验证各长度下是否能稳定返回正确结果。
检测明细
每条都能展开看细节，涉及隐私的内容已隐去。
模型列表可见性接口模型列表中可以看到 gpt-6-astra。
通过
检测细节
这题测了 2 次，结果：通过。
基础调用探针基础调用成功，接口能返回可识别响应。
通过
检测细节
这题测了 1 次，结果：通过。
模型身份自报问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
指令跟随用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
JSON 结构用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
标签结构复述按官方接口的标准调用，看返回是否规范。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
隐藏提示词边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
品牌边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
用量数据是否完整核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
逻辑网格推理用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.6K token 其中按缓存价计费 3.8K token
复测一致性反复多问几次，看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。
通过
检测细节
这题测了 2 次：2 次通过。 本题用量 8.8K token 其中按缓存价计费 7.7K token
OpenAI 身份与安全边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
OpenAI 身份与安全边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.8K token 其中按缓存价计费 3.8K token
模型代码锚定问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
模型族题：系列和档位识别问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
深度模型题：模型族专属边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.6K token 其中按缓存价计费 3.8K token
按官方接口标准调用：OpenAI Responses对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
边打字边回和一次性回，结果一样吗对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
让它调用工具，返回格式对不对对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token
让它按指定格式输出，格式兑现了吗对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token
连问 5 次，重复内容有没有按缓存价计费针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。
通过
检测细节
这题测了 5 次：5 次通过。 本题用量 35.3K token 其中按缓存价计费 28.4K token
32K 上下文能力实测32K 长度的内容能稳定读完，这就是本次上下文实测的依据。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 这题用的内容长度：32K 本题用量 24.8K token 其中按缓存价计费 3.8K token
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证据状态
证据不足，暂不能判断
证据不足，暂不能判断。接口、速度、工具与 Token 表现单独记录，不构成身份依据。
调用与功能检测
基础调用成功，接口能返回可识别响应。
本次已执行的检测项没有记录异常；未测试的能力不在结论范围内。
调用结果与型号身份分开判断。证据不足不表示请求失败，也不表示模型为假。
型号参考证据
现有参考不足以判断型号身份；请结合本次调用与能力检测结果。
模型自报名称和单次回答不能证明真假；官方参考也只代表采样时的接口表现。
规则版本：2026-09-14.v1Token 用量核对
以接口回报的用量为准，未回报时显示预估值。
回报用量149.8K接口回报的实际用量，本页以此为准。预估用量74.9K依据本次检测请求预估。偏差评估高 100%接口回报用量高于预估，建议核对账单。用量核对高于预估以上为接口回报用量，实际扣费以账单为准。
Token 缓存消耗检测
连着测几次，看重复内容有没有按便宜的缓存价计费；显示 0% 就是这次没享受到缓存优惠。
用到缓存的比例80.5%
缓存优惠稳定生效
多次测试都按缓存价计费，长对话能省下不少钱。
本次用量35.3K缓存 Token28.4K非缓存 Token6.9K平均每次7.1K
用量回报已回报缓存计费已发生检测结果正常
每次测试的缓存占比这只是接口报回来的缓存比例，实际优惠以账单为准
长上下文实测
测它一次最多能读多长的内容，再和官方标称的长度比一比。
实测到 32K
本次按 32K 逐档测试，均稳定返回。
参考窗口参考窗口 32K模型中心记录的上下文窗口；不同渠道可能开放不同长度。本次实测长度32K从模型可生成的最长上下文开始，逐步缩短测试，验证各长度下是否能稳定返回正确结果。
检测明细
每条都能展开看细节，涉及隐私的内容已隐去
模型列表可见性接口模型列表中可以看到 gpt-6-astra。
通过
检测细节
这题测了 2 次，结果：通过。
基础调用探针基础调用成功，接口能返回可识别响应。
通过
检测细节
这题测了 1 次，结果：通过。
模型身份自报问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
指令跟随用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
JSON 结构用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
标签结构复述按官方接口的标准调用，看返回是否规范。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
隐藏提示词边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
品牌边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
用量数据是否完整核对它报回来的用量和缓存计费。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
逻辑网格推理用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.6K token 其中按缓存价计费 3.8K token
复测一致性反复多问几次，看会不会答一半就断或偷偷换模型。 2 次都对。
通过
检测细节
这题测了 2 次：2 次通过。 本题用量 8.8K token 其中按缓存价计费 7.7K token
OpenAI 身份与安全边界问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
OpenAI 身份与安全边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.8K token 其中按缓存价计费 3.8K token
模型代码锚定问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
模型族题：系列和档位识别问它自己是什么模型，看答案对不对。 1 次都对。
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这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token 其中按缓存价计费 3.8K token
深度模型题：模型族专属边界用几道题看它的回答水平像不像官方模型。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.6K token 其中按缓存价计费 3.8K token
按官方接口标准调用：OpenAI Responses对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
边打字边回和一次性回，结果一样吗对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.4K token 其中按缓存价计费 3.8K token
让它调用工具，返回格式对不对对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
通过
检测细节
这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token
让它按指定格式输出，格式兑现了吗对照官方公开的产品说明来测。 1 次都对。
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这题测了 1 次：1 次通过。 本题用量 4.5K token
连问 5 次，重复内容有没有按缓存价计费针对这个模型再做一项专门检测。 5 次都对。
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这题测了 5 次：5 次通过。 本题用量 35.3K token 其中按缓存价计费 28.4K token
32K 上下文能力实测32K 长度的内容能稳定读完，这就是本次上下文实测的依据。
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这题测了 1 次：1 次通过。 这题用的内容长度：32K 本题用量 24.8K token 其中按缓存价计费 3.8K token