一、背景：泛滥的 API 套壳乱象
当前大模型 API 中转市场存在的 “偷梁换柱” 问题：用户支付高价模型（如 Claude Opus、GPT 旗舰版）的费用，服务商却暗中替换为成本低 5-10 倍的小模型或极致量化版本。日常对话、翻译等简单场景下用户几乎无法感知差异，而此前的模型鉴伪方案（如 LLMmap）需要构建专属测试集、训练分类器，门槛极高，普通用户与中小企业难以使用。 
2026 年 7 月 11 日，布拉格经济大学研究员托马什・布鲁克纳（Tomasz Brückner）在 arXiv 发布论文《One Token Is Enough: Fingerprinting and Verifying Large Language Models from Single-Token Output Distributions》，提出了一种极简却高效的模型鉴伪方法 —— 仅需让 AI 输出 ...