GPT-5.5
专项深度检测
每24小时使用 GPT-5.5 模型对各中转站进行深度检测：可用性、首Token延迟、生成速度、计费准确性及后台注入风险
成功率
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平均 TTFT
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平均 TPS
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计费准确度
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GPT-5.5 检测结果
按可用性 & 延迟排序| 排名 | 站点 | 状态 | TTFT | 总延迟 | TPS | 计费准确度 | 后台注入 | 指纹 | 检测时间 | 详情 |
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检测方法
可用性检测
直接向中转站发送 model: gpt-5.5 的请求，检测是否返回 200 成功响应。若返回 model_not_found 则判定为不支持。
性能检测
使用流式请求测量 TTFT（首Token延迟）、总延迟和 TPS（每秒生成Token数）。GPT-5.5 为推理模型，设置 reasoning_effort: low 以平衡速度与质量。
计费准确性检测
在请求中携带特定 System Prompt 指纹，检测响应是否包含该指纹判断 System 消息是否被透传。对比预期 Token 数与实际返回的 usage.prompt_tokens，偏差超过 50% 判定为可能存在后台注入。