你买的Opus，真的是Opus吗？
国内开发者大量使用中转站访问 Claude / GPT API。但我们发现：
- 部分中转站偷偷用便宜模型替换你买的贵模型
- 部分中转站通过注入隐藏Prompt多收你的钱
- 你完全无法察觉，因为回复"看起来差不多"
1. 模型是真的吗？ — 你付了Opus的钱，中转站偷偷给你Sonnet。RelayRadar 一查便知——盲测准确率 98%（100组 Opus vs Sonnet 替换测试）。
2. 有没有多收钱？ — 偷注Prompt虚增Token、缓存按原价收费？逐笔审计，一笔不漏。
独立第三方，不收集数据，不需要注册，源码公开。
支持检测：Claude Opus 4.6/4.5 · Sonnet 4.6/4.5 · Haiku 4.5/3.5 · GPT-4o（更多模型持续添加中）
# ⭐ 一键省Token（在你的项目根目录运行）
npx relay-radar optimize
# 看看你花了多少钱（扫描本地日志，不联网）
npx relay-radar scan
# 省钱技巧
npx relay-radar tips以上命令不需要API Key，复制粘贴就能跑。
你的项目有 node_modules (几万个文件)、package-lock.json (几万行)、
dist/, .next/, 图片, 日志... AI工具每次对话都会扫描这些文件。
它们对AI毫无用处，但你在为它们付Token的钱。
optimize 命令帮你生成：
.claudeignore — 告诉AI"这些文件不用看"（和.gitignore一样的语法）
.cursorignore — 同样的配置，给Cursor用
CLAUDE.md — 告诉AI"项目长这样"，不用自己摸索
效果：每次对话减少 40-60% 的Token消耗。
兼容：Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Windsurf。
scan会读取本地 Claude Code 的使用日志。如果你还没用过 Claude Code，先试试tips或cost。
# 1. 测一下能不能连上（免费，不消耗Token）
npx relay-radar ping api.你的中转站.com
# 2. 配置中转站地址和Key
# macOS / Linux:
export RELAY_KEY="sk-你从中转站复制的key"
# Windows PowerShell:
$env:RELAY_KEY="sk-你从中转站复制的key"
npx relay-radar init
# 然后编辑生成的 relay-radar.json，填入中转站地址：
# {
# "relays": [{
# "name": "我的中转站",
# "baseUrl": "https://api.你的中转站.com",
# "apiKey": "${RELAY_KEY}",
# "model": "claude-opus-4"
# }]
# }
# 3. 开始检测
npx relay-radar monitormonitor（⭐推荐） |
verify（快速） |
|
|---|---|---|
| 原理 | 在你正常写代码时，自动分析AI回复的用词习惯、代码风格，判断是不是真模型 | 发8个精心设计的问题，不同模型的回答方式会暴露真实身份 |
| 体验 | 不影响你工作，后台自动完成 | 需要单独跑，几分钟出结果 |
| 花费 | ~6,000 tokens ≈ ¥0.2 | ~4,000 tokens ≈ ¥0.15 |
| 学术基础 | 灵感来源于 ICLR 2025 序贯检验 + 行为指纹，适配中转站场景 | 复现 USENIX Security 2025 LLMmap 方法 |
所有需要Key的命令，执行前会告诉你大概花多少钱，确认了才跑。
| 你遇到的问题 | RelayRadar怎么检测 |
|---|---|
| 买的Opus，给的是Sonnet | 分析响应的行为特征——不同模型"写作风格"不同 |
| 偷偷注入System Prompt多收钱 | 发个"Hi"，看input tokens是不是异常高 |
| 有时快有时慢，怀疑随机降级 | 持续监控，统计学方法检测行为漂移 |
| 不知道哪家中转站靠谱 | 五维评分排名，数据公开透明 |
| 命令 | 做什么 | 要Key吗 |
|---|---|---|
optimize ⭐ |
一键生成省Token配置 | 不要 |
scan |
看你花了多少 | 不要 |
tips |
省钱技巧 | 不要 |
cost |
算Token多少钱 | 不要 |
ping |
测能不能连上 | 不要 |
monitor |
检测模型真假（不影响工作流） | 要 |
verify |
快速检测（几分钟出结果） | 要 |
probe |
测延迟 | 要 |
rank |
综合排名 | 要 |
我们自费购买各家中转站来测，按5个维度打分：
- 🔬 模型真假（30%）— 付了Opus，给的真是Opus？
- 💰 计费准确度（25%）— Token计数有没有虚增？
- 🛡️ 服务稳定性（20%）— 7天可用率实测
- ⚡ 响应速度（15%）— 首字延迟 + 吞吐量
- 🔍 运营透明度（10%）— 公开定价、状态页、退款政策
独立第三方测试。不收集用户数据，不接受付费排名。
- Key不落盘 — 只从环境变量读，不写文件
- 强制HTTPS — 连中转站时自动升级为加密连接
- 离线优先 — scan/tips/cost 不碰网络
- 全量开源 — 零混淆，可审计每一行
git clone https://github.com/AetherCore-Dev/relay-radar.git
cd relay-radar
# 跑测试（核心引擎零外部依赖）
cd packages/core && node --test test/*.test.mjs
# 跑网站
cd packages/web && npm install && npx next devRelayRadar detects whether your AI API relay station (proxy) is secretly swapping your expensive model for a cheaper one, or overcharging you by injecting hidden prompts.
Chinese developers access Claude/GPT APIs through third-party relay stations. We found that some relays:
- Swap models — you pay for Opus, they serve Sonnet
- Overcharge — inject hidden system prompts to inflate token counts
# No API key needed
npx relay-radar scan # Check your local usage
npx relay-radar tips # Money-saving tips
npx relay-radar cost claude-opus-4 100000 50000
# With API key (runs locally, never uploaded)
export RELAY_KEY="sk-..."
npx relay-radar init
npx relay-radar monitor # Recommended: passive detection
npx relay-radar verify # Quick: active probe detection- Behavioral fingerprinting — analyzes response style during normal usage (inspired by ICLR 2025)
- LLMmap probes — 8 standardized queries from USENIX Security 2025
- Billing audit — detects hidden prompt injection and token inflation
👉 aethercore-dev.github.io/relay-radar
本工具仅提供技术评测，不提供API中转服务。使用第三方中转可能违反服务商条款，请自行评估。不收集用户Key或个人信息。
MIT