常见信号包括反复出现的不匹配结论、不稳定的延迟、与官方指纹一致性差，以及多次运行表现不一致。
不要只凭单次样本判断，更合理的做法是结合多次验证结果、官方 benchmark 参考和服务商历史公开样本一起看。
目标不是把所有不匹配都定义成欺诈，而是降低“按 GPT 价格付费却买到别的模型”的风险。
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