原始信息
README 收录记录
原始简介
LLM API「降智/偷换模型」检测（免费）：填入任意 OpenAI 兼容端点的 base_url 和临时 API Key，跑 6 项探针（模型声明、动态题、能力完整性等）生成分项报告；Key 仅用于当次检测、不落库不留存，检测方法[开源](https://github.com/cocodot2026/cocodot-llmprobe)；同一团队还做 OpenAI 兼容的 API 中转 [cocodot](https://cocodot.co/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=1c7)（支付宝充值）
作者
来源分区
2026 年 7 月 24 号添加
记录时间
- 首次收录
- 2026/10/05 10:26
- 原始信息更新
- 2026/10/26 08:55
AI 推测
产品理解记录
以下内容由 AI 基于 README 和官网摘要生成，只作为产品灵感参考，不代表项目事实判断。
该分析依据较少，阅读时应优先参考原始信息。
一句话摘要
一个面向 OpenAI 兼容 LLM API 端点的检测工具，用户可填写 base_url 与临时 API Key，运行多项探针并生成分项报告。项目说明提到检测方法开源，并与同团队的 API 中转服务相关联。
产品解读
该产品可能切入 LLM API 使用中的模型声明与能力一致性检查场景，通过低门槛表单和分项报告降低验证成本。其开源检测方法也可能帮助技术用户理解检测逻辑，并为相关 API 服务形成辅助入口。
目标用户
可借鉴点
- 把抽象的模型质量疑问拆成可执行探针
- 用分项报告提升检测结果的可读性
- 开源检测方法增强技术用户的可审阅性
灵感问题
- 探针结果如何表达不确定性会更易理解？
- 是否可支持批量端点或周期性检测？
- 报告是否能给出可复现的测试上下文？
商业化推测
以上为可能的商业化方向推测，不代表项目当前实际收费方式。
依据 分析依据 展开
README 原始简介
LLM API「降智/偷换模型」检测（免费）：填入任意 OpenAI 兼容端点的 base_url 和临时 API Key，跑 6 项探针（模型声明、动态题、能力完整性等）生成分项报告；Key 仅用于当次检测、不落库不留存，检测方法[开源](https://github.com/cocodot2026/cocodot-llmprobe)；同一团队还做 OpenAI 兼容的 API 中转 [cocodot](https://cocodot.co/?utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=1c7)（支付宝充值）
官网摘要
标题：AI Relay Downgrade Test — Check If Your API Serves the Real Model | cocodot · cocodot
Free online smoke test for any OpenAI-compatible AI relay: six fixed questions with checkable answers show whether the endpoint gets simple things obviously wrong. Paste base_url + a temporary key. Keys are never stored; prompts and pass rules are open source.