codex-lb 如何证明自己是透明代理Traffic Parity 流量对比工具实战教程【免费下载链接】codex-lbCodex/ChatGPT multiple account load balancer proxy with usage tracking, dashboard, and OpenCode-compatible endpoints项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-lbcodex-lb是一款面向 Codex / ChatGPT 多账号场景的负载均衡代理自带用量追踪、可视化管理面板和 OpenCode 兼容端点。它经常强调自己是透明代理——即请求经过它转发后客户端看到的响应与直连上游几乎无法区分。这个说法靠什么支撑答案就是仓库内置的Traffic Parity 流量对比工具它能把客户端 → codex-lb和codex-lb → 上游两段流量同时抓下来逐事件比对用数据证明代理没有偷改、漏发或乱序任何内容。本文带你走一遍完整的验证流程。为什么透明代理需要被证明对负载均衡代理来说透明意味着三件事内容不篡改模型生成的文本、事件序列、usage 统计原样透传语义不丢失HTTP JSON、HTTP SSE、WebSocket 三种传输各自的生命周期事件一个不少故障行为一致上游 429、503、超时等场景下客户端看到的错误提示与直连时一致。口头承诺无法建立信任而 codex-lb 的思路是把验证做成可重复执行的工程流程。官方文档 docs/traffic-parity.md 中完整定义了这套工具的使用契约规范来源是 openspec/specs/compatibility-tooling/spec.md。核心概念A / B / C 三条流量路径工具把一次请求的流量拆成最多四条路径来观察路径流量走向作用A′直连仅 TLS 随机化参考统计基线排除 TLS 指纹误判ACodex → 直连 OpenAI/ChatGPT独立的直连结构基线BCodex →codex-lb同一代理调用的客户端可见侧Ccodex-lb→ OpenAI/ChatGPT同一代理调用的上游侧关键点在于B 和 C 是同一次调用的两端因此它们构成保真度预言机fidelity oracle——任何内容差异都是硬性的不匹配。而 A 来自另一次独立的模型调用生成文本、响应 ID、token 数本就不该逐字一致工具只把它当作结构基线参考不会因 A 与 B/C 的文本差异而误判代理失败。实战三步完成一次流量对比整套工具位于 scripts/traffic_analysis/ 目录抓取与比对相互独立下面按步骤拆解。第 1 步部署两个 mitmproxy 抓取点工具链使用 mitmproxy 作为可选的抓包插件不属于 codex-lb 运行时依赖核心插件是 scripts/traffic_analysis/mitmproxy_addon.py。你需要起两个抓取进程Path C 抓取18081 端口普通正向代理。启动 codex-lb 时把https_proxy/wss_proxy指向它并用SSL_CERT_FILE信任本地 CA这样 codex-lb 发往上游的每一字节都会落盘到path_c.jsonlPath B 抓取18082 端口使用 mitmproxy 的 reverse 模式反代到 codex-lb默认 2455 端口把测试用 Codex 客户端指向这个反向代理得到path_b.jsonl。两个进程都建议加上capture_body_modemetadata默认且推荐的模式提示词、生成文本、工具参数等敏感字符串会被替换为确定性 SHA-256 摘要 字节长度。同一次运行中两边内容是否相等依然可以精确判断但你不会把原始对话内容写进证据文件——这是隐私安全与比对能力的平衡设计。此外建议在面板的 Settings → Routing 中把上游流传输设为auto让工具完整覆盖正常的传输决策路径。第 2 步运行一次确定性场景用固定的提示词、工具声明与推理强度跑同一个场景Paths B 和 C 会在同一次调用中被同时采集。场景越确定请求变换越容易归类如果排查特定传输的回归问题也可以在面板中把上游传输固定为http或websocket分别各跑一遍。 想验证上游故障时代理是否原样透传仓库还内置了一个确定性测试源站 scripts/traffic_analysis/origin_fixture.py它支持模型发现、Responses HTTP JSON/SSE、以及一条 WebSocket 上的多轮对话并可注入 429、503、超时、SSE 中断、WebSocket 拒绝等受控失败场景。它只监听回环地址、从不回显请求内容是安全的可控靶场。第 3 步运行分析器看 B/C 是否零差异采集完成后两条命令分别产出机器可读结果和人类可读报告uv run python -m scripts.traffic_analysis.compare --path-b path_b.jsonl --path-c path_c.jsonl --strict严格模式比对存在硬性 B/C 不匹配时以非零状态码退出可直接接入 CI 流水线。核心实现见 scripts/traffic_analysis/compare.pyuv run python -m scripts.traffic_analysis.generate_report ...渲染出 Markdown 调查报告对应 scripts/traffic_analysis/generate_report.py。报告值得重点检查的维度包括每一轮 B/C 的传输类型及是否存在传输切换客户端侧 SSE、上游侧 WebSocket 属于正常现象工具会标注但不判负有序的生命周期事件序列与终态分类Retry-After等重试提示是否被原样保留模型、推理参数、service tier、工具声明等字段的变换是否属于已知适配规则缺失/畸形轮次、孤立 WebSocket 帧原始差异中被归类为预期的传输封装与硬性语义不匹配的部分。进阶失败矩阵与综合门禁成功路径一致只算及格真正有说服力的证据还包括异常路径失败矩阵scripts/traffic_analysis/failure_matrix.py把 7 个受控场景success、http_429、http_503、http_timeout、sse_incomplete、websocket_reject、websocket_incomplete的结果与版本化基线 scripts/traffic_analysis/baselines/failure-profile-v1.json 对照输出failure_path_a_vs_b直连 vs 经代理的客户端可见结果含尝试次数与failure_path_b_vs_c代理入口/出口的同次运行翻译两个视图。B/C 之间Retry-After值不一致会直接判为不匹配综合门禁scripts/traffic_analysis/composite_gate.py把语义比对、独立采样的 TLS 队列每队列至少 20 个独立 ClientHello、原始 HTTP/2 配置与头部块画像、失败矩阵合并为一个fail-closed的总判定——任何一条必需证据缺失、格式错误或采样不足都会失败而不是静默放行。还有一个长期机制值得一提版本感知金丝雀scripts/traffic_analysis/canary_runner.py。它每日检查已安装的 Codex 客户端版本一旦版本变化或距上次成功运行超过 7 天就自动跑一遍快速对比套件只有全部门禁通过、隐私扫描干净之后才推进成功状态。这意味着透明代理不是一次性的验收而是随 Codex 客户端演进持续回归的契约。工具目录速查模块文件职责抓包插件mitmproxy_addon.py将 Responses 流量落盘为隐私安全的 JSONL语义比对compare.pyB/C 严格比对--strict支持 CI 退出码报告渲染generate_report.pyMarkdown 调查报告确定性源站origin_fixture.py受控成功/失败场景注入失败矩阵failure_matrix.py异常路径回归门禁综合门禁composite_gate.py多族证据合并的 fail-closed 总判定金丝雀运行器canary_runner.py版本/周期触发的自动回归完整文档docs/traffic-parity.md全部流程与拓扑细节总结回到开头的问题codex-lb 如何证明自己是透明代理它的回答不是文档里的一句话而是一整套可复现的 Traffic Parity 流量对比工具——同一调用的 B/C 双端采集构成保真度预言机严格比对让任何内容篡改无处遁形受控失败矩阵覆盖异常路径综合门禁与版本金丝雀则把透明变成一个持续自动回归的工程契约。如果你想验证自己的部署从compare的--strict模式开始只需一次确定性请求就能拿到第一份 B/C 零差异证明。【免费下载链接】codex-lbCodex/ChatGPT multiple account load balancer proxy with usage tracking, dashboard, and OpenCode-compatible endpoints项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/codex-lb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考