模型降智的某种可能性分析

1.桌面端

我之前配置节点的时候，遇到一个现象，就是用的中转站的api（国内直连），然后codex会时不时向openai发送包，因为我的节点当时没有配置好，他甚至会请求ipv6，后来节点配置好了，每次还是会向openai发送请求。

然后我就在想会不会codex会记录现有的api信息并采集用户设备指纹，以此来判断是否降智，比如某个api对应的中转站的openai账号在多个设备出现，也就是也是subapi2，搞了分发，那么就降低账号权重，也就是降智。

之前的tibo也是说可以反代但是不能分发，会不会就是这么检测的，甚至只用检测每次gpt的输出内容的哈希值就可以判断这个gpt账号的回答出现在了那些装了codex的设备上，设备数量异常就批量标记，甚至封号，这也是拼车经常炸车的可能原因。

用了subapi反代分发，openai也不知道真实的IP，都是中转站一个出口。所以通过客户端codex提取每次对话的额特征值。比如看不同的哈希值，从5个codex客户端采集的哈希值和一个账号的多个模型输出哈希值对上，也就是说明了被分发使用。这里不一定是哈希值就是记录一个用户的操作性行为，不一定是输出的也可能是请求的，可能是一个行为特征

SubAPI 的反代分发无法把“5 个终端”伪装成“1 个终端”，而单IP个人反代就没有问题（风险小）

总结一句话就是：

OpenAI 通过官方客户端自己的通信渠道，直接获得“有多少个客户端实例正在使用这个账号”的信号。

图片是我把我的猜测让AI生成的流程图（依旧生图拉胯，免费的就不计较了）

2.网页端

而网页端的可能和使用的IP、浏览器指纹、某个时间内的使用token数量有关系，我的一个一年没用的老号，刚回归基本上不受限一直问，现在用多了就是时不时弹图片、文件、分析受限

还可能和聊天记录，也就是用户画像有关，采用不同的模型回答问题，高质量用户就调用高质量模型（权重高）

还有个现象，上下文非常长的对话占用edge内存多，还卡，可能本地的性能、网络也会影响，经常丢包浪费资源就给你路由低等模型

应对方法：

1.我的猜测可能是错的，可以来个佬抓包，就像7月份A/的隐写术，看看客户端是不是真的有这类操作

2.如果用了中转站，拦截openai的所有连接，不让他发送用户信息（设备信息）

3.像浏览器有指纹浏览器，客户端或许也可以搞一个超干净的反提取的客户端

4.每个设备切换客户端都可能留痕，滥用风险，所以看能不能消除这种影响

本帖只是个人猜测，若有不足，请友善指点，可能存在技术性、认知性错误