检测

示例复制锚点链接

# 显式传入连接参数
npx lmfpd@latest -b https://api.example.com/v1 -k sk-xxx -m gpt-6-astra

# 从环境变量读取连接参数；使用 Chat Completions 并设置推理强度
npx lmfpd@latest -a cc -e high

# 连续检测 5 轮
npx lmfpd@latest -n 5

# 每轮只发一个请求
npx lmfpd@latest -b https://api.example.com/v1 -k sk-xxx -m gpt-6-astra --count 1

# 严格模式、关闭流式响应，并保存完整报告（不含凭据）
npx lmfpd@latest -s -ns --timeout 180 --output result.json

# 离线重新分析已保存的报告，不请求模型
npx lmfpd@latest --input result.json --json

# 同时做分词器探测（多发约 12 个请求）
npx lmfpd@latest -a cc --tokenizer

参数复制锚点链接

只写到主机名的地址（如 https://api.example.com）使用 /v1；带路径的 Base URL 保留该路径并追加所选端点。Messages 请求使用 x-api-key 与 anthropic-version 头。服务等级在 Messages 中作为 speed 发送，并附加 anthropic-beta: fast-mode-2026-02-01 头；在 Responses 与 Chat Completions 中作为 service_tier 发送。Responses 与 Chat Completions 的检测请求不设可选的输出上限；Messages 按该 API 的要求保留 max_tokens: 8192。

取样行为复制锚点链接

每轮用共享的挑战生成器生成 --count 道随机挑战（默认 3 道），提示词保持不变以保证采样方法一致。-p 1 只是把请求串行化，-n 1 只运行一轮。固定一道挑战时使用 --count 1 --challenges one-challenge.json，文件是只含一个元素的数组，元素带 id、prompt 和 expected_count；数组长度不符会在发出任何请求前被拒绝。

自然结束的样本至少需要 max(80, ceil(expected_count × 0.55)) 个有效数字，与评分器一致。拒答、供应商错误或未完成的响应会被拒绝，除非宽松模式已经在要求数量处停止它。失败的样本保持可见，并保存在结果中。

每轮等全部样本结束（包括失败的请求）后才开始下一轮；并发上限按轮计算，不超过样本数。检测不自动重试，某轮失败不影响后续轮次。

计时从每个请求发出时开始。SSE 的第一个非空响应体数据块（包括心跳或元数据事件）就会清除计时器，只收到响应头不算；SSE 开始后不再有客户端时限或 Bun 空闲超时。JSON 模式下整个响应都必须在时限内到达。

按 q 或 Ctrl+C 会取消进行中的请求，排队的请求和后续轮次不再开始；使用 --output 时，取消前收到的样本会被保存。最后一轮结束后分词器探测还在进行时，这两个按键只停止探测，结果全部保留。重定向输出得到静态报告，进度写入 stderr：每条样本、每轮评分后立即给出的第一候选，以及使用 --tokenizer 时的探测结果。--json 让 stdout 只含机器可读结果。

结果与离线重新计算复制锚点链接

bun run fpd --output result.json
bun run fpd --input result.json
bun run fpd --input result.json --strict --json

--input 接受：保存的报告、带 outputs 的报告、由一到三个 { "text": "...", "expected_count": 300 } 组成的数组，或采样批次的 result.json。采样批次按条件分组，每轮最多三条回答；多轮报告逐轮分析。严格重新计算会拒绝记录为截断或完整性未知的样本；纯输出数组无法核实原始的网络完成状态。--count 只用于在线检测，不能与 --input 同用。

三条样本都有效且校准与检测器匹配时，结果标为 Calibrated ranking，每个候选附带置信度；校准不匹配时标为 Uncalibrated ranking，只给出排名，置信度不可用。终端界面显示最新排名和最近几轮的摘要；至少一轮评分后，末尾以暗色显示 GitHub 仓库链接。JSON 保留每一轮。“最常见候选”统计的是各轮的第一名，不是合并概率。置信度只在参考库模型之间比较，不能确认上游模型的身份。自定义参考库与检测器不匹配时，检测报错停止，提示运行 fpd retrain --data-dir DIR。

每一轮只按数字指纹评分，样本完成后立即给出结果。使用 --tokenizer 时，分词器探测的结果单独显示在一个区块里，只作参考，不改变候选、顺序或置信度。使用 --input 时，报告里保存的分词器探测显示在同一个区块里；读取它不发送请求。

某条样本的最小有效数字不低于 200 时，界面提示该样本分布异常、结果不可靠。这种分布由提示词引起：随机挑战时重新运行会抽到新的提示词；使用 --challenges 时需要替换文件中对应的提示词。

退出码复制锚点链接