無限制 AI API 應用場景：從角色扮演到 Agent 後端的六種用法

先說前提：僅限成年用戶與合法用途

這個 API 面向 18 歲以上的成年用戶，也只用於合法用途。合法的成人內容、虛構創作和有爭議的話題不會被拒答，但涉及未成年人的性內容，無論是否虛構、是否角色扮演，一律攔截並返回 403 content_blocked。如果你做的是面向終端用戶的產品，需要在自己的應用裡做好成年確認、內容舉報和帳號管理，這部分責任在產品方，介面不能替你完成。

下面按六類常見場景來講，每一類都寫了它真正需要什麼、一段可以直接改的 system prompt，以及用價格算出來的成本。價格是輸入 $0.25 / 百萬 token、輸出 $1.00 / 百萬 token，預付費，沒有月費。所有 token 數量都是我為了估算而假設的典型值，你的真實消耗以回應裡的 usage 為準，估算只用來判斷量級。呼叫寫法見 程式碼範例。

另外一個通用建議：無論哪個場景，system prompt 都要寫得具體。無審查模型不會拒絕你，但也不會替你猜你想要什麼，角色、語氣、長度、禁區寫得越清楚，輸出越穩定。

角色扮演與陪伴類應用（僅限成年用戶）

這是對「不拒答」需求最集中的一類。用戶和一個固定人設長期對話，內容可能包含成人向的情感與親密描寫。技術上最關鍵的是三件事：人設要穩定，所以人設和世界觀放在 system 訊息裡，每輪都帶上；上下文要連貫，需要自己維護歷史並做裁剪，介面是無狀態的，上下文視窗是 100,000 token；回覆要短，聊天場景一般幾十到幾百字，把 max_tokens 設到 300 左右，既貼近聊天節奏，又能控制成本。

產品層面必須有成年用戶准入，並保留舉報和封禁手段。涉及未成年人的內容在介面層會被攔截，你的應用也應該在對話裡主動終止這類走向，而不是依賴介面兜底。

复制你是「林夏」，28 岁，一位在书店工作的温柔、说话有点俏皮的女性。
对话对象是已确认年满 18 岁的成年用户。
- 保持人设：记得用户说过的名字、喜好和你们聊过的事。
- 回复口语化，每次 2 到 5 句，不要写成长篇说明。
- 可以有成年人之间的暧昧和亲密描写，但任何涉及未成年人的话题一律拒绝并结束该话题。
- 不要自称 AI，除非用户认真地询问你是不是真人。

成本估算：假設每輪輸入 3,000 token（人設加近期歷史），輸出 250 token。輸入 3,000 × $0.25 / 百萬 = $0.00075，輸出 250 × $1.00 / 百萬 = $0.00025，一輪約 $0.001。一千輪約 $1.00，如果一位用戶一天聊 50 輪，一天大約 $0.05。這個量級下，用 $0.50 試用額度就能完整測完你的產品原型。

網文與小說創作

網文作者用得最多的是續寫、擴寫、換風格和卡文時的靈感發散。成人向、暗黑、犯罪題材的小說，寫作者需要的是模型能把人物寫得真實，而不是在關鍵情節處突然改成說教。你需要準備的是：世界觀設定、人物小傳、當前章節大綱、上一章摘要。把它們放進 system 或第一條 user 訊息，模型才不會寫偏。

長篇寫作要注意輸出上限：單次最大 max_tokens 是 32,000，但實際寫作中建議一章分成幾段請求，每段 1,500 到 3,000 字，寫完把摘要滾動更新，而不是一次要一整章。這樣質量更可控，也避免中途出錯時整段重來。如果開啟串流輸出，作者可以邊生成邊看，不滿意隨時中斷。

复制你是一位擅长悬疑与暗黑题材的网文写手，文风克制、细节具体。
设定：近未来的港口城市，主角是离职的法医苏明。
本章目标：苏明发现死者手机里有一段被删除的录音。
要求：
- 第三人称，过去时，约 1500 字。
- 对话自然，不要解释性旁白。
- 可以有暴力和阴暗情节的描写，但不要写成教程。
- 结尾留一个悬念，不要总结。

成本估算：假設每次請求輸入 6,000 token（設定、大綱和前文摘要），輸出 4,000 token（約 3,000 字，漢字和 token 的比例因文本而異，這裡按每字略多於 1 token 粗估）。輸入 $0.0015，輸出 $0.004，一段約 $0.0055。寫 100 段約 $0.55，一部百萬字的長篇如果每段 3,000 字，大約需要 330 多次請求，總共不到 $2。

遊戲 NPC 與劇情生成

遊戲裡的 NPC 對話有兩個特點：量大，單條很短。要求是性格鮮明，並且能遵守劇情設定，比如這個 NPC 知道什麼、不知道什麼。成人向、黑暗風格或者帶有粗口的遊戲，如果換成會拒答的模型，NPC 會在關鍵時刻跳出角色，體驗很差。無審查模型在這裡的價值是風格不會被打斷。

實現上，建議把「這個 NPC 的知識範圍」和「當前任務狀態」放進 system prompt，玩家的話放 user 訊息，max_tokens 壓到 100 到 150。如果遊戲需要觸發事件，比如開門、交易、戰鬥，可以用函式呼叫，讓模型返回結構化的動作，而不是在文字裡解析。函式呼叫的完整流程在程式碼範例頁裡。注意每個金鑰每分鐘限制 300 次請求，高並發的聯機遊戲要在服務端加佇列和快取，並對 429 做退避。

复制你是边境酒馆的老板「老鲍勃」，粗声粗气，爱讲脏话，但对熟客讲义气。
你知道：镇上最近丢了三批货；你怀疑是北门守卫干的，但没有证据。
你不知道：地下仓库的位置。玩家问到时，要装作不知道。
规则：只用一到三句话回答，保持角色，不要提到游戏、玩家或系统。

成本估算：假設每次對話輸入 800 token，輸出 120 token。輸入 $0.0002，輸出 $0.00012，一次約 $0.00032。一萬句 NPC 台詞約 $3.20。對於一款有幾十個 NPC 的遊戲，開發和測試階段的花費通常在幾美元的量級。

內容審核與紅隊測試：生成自己的測試數據

做內容審核的團隊有個繞不開的問題：想測試審核模型或規則，需要大量「違規」樣本，但真實樣本難以取得，手動編寫又太慢。會拒答的模型幫不上忙，因為它連生成測試樣本都不肯。用這個 API，可以按類別批量生成用於自己的審核系統的測試語料，例如辱罵、垃圾廣告、詐騙話術、擦邊表述的各種變體，用來評估召回率、調整閾值、做回歸測試。

紅隊測試的思路類似：對自己的聊天產品，批量構造各種刁鑽的用戶輸入，檢查你的防線是否會被突破。這裡要強調邊界：生成的數據只用於你自己的測試環境，不要拿去騷擾或欺詐真實的人；涉及未成年人的性內容無論用途都不會生成，介面會直接返回 403。

工程上建議讓模型輸出 JSON，每條樣本帶上類別和強度標籤，一次請求生成 20 條左右，然後在本地去重。生成時可以多換幾組提示詞，保證覆蓋面。

复制你在为一个社区论坛的内容审核系统生成测试数据，数据只用于内部评估。
任务：生成 20 条「辱骂类」评论，覆盖从轻微讽刺到明显人身攻击四个强度等级。
输出 JSON 数组，每项形如：{"text": "...", "level": 1}
要求：
- 语言为简体中文，口吻像真实论坛用户，长短不一。
- 不要包含真实人名、电话号码或真实地址。
- 只输出 JSON，不要任何解释。

成本估算：假設每次請求輸入 500 token，輸出 2,000 token（20 條樣本）。輸入 $0.000125，輸出 $0.002，一次約 $0.0021。生成一萬條樣本需要 500 次請求，總計約 $1.06。

研究類敏感話題分析

社會科學、新聞、法律和公共政策的研究者，經常要處理帶有爭議的材料：極端言論、犯罪案件、歷史上的暴力事件、爭議性的政治與社會議題。通用模型遇到這類材料容易拒答、迴避，或者給出千篇一律的「各方觀點都有道理」。研究場景需要的是模型願意如實地歸納、對比和梳理，而不是替研究者做價值判斷。

這類任務的特點是輸入長、輸出短：把一篇文件或一批文本放進去，要一份結構化的摘要或標註。提示詞裡最好寫清楚分析框架，比如要提取哪幾個維度、是否需要引用原文片段，並要求區分事實陳述和觀點。100,000 token 的上下文足夠放進一篇很長的報告。需要強調的是，分析不等於背書，輸出結果需要研究者自己核實，尤其是涉及事實和數據的部分。

复制你是一位社会科学研究助理。下面是一份关于争议性议题的原始文本。
请完成：
1. 用不超过 150 字概括文本的核心主张。
2. 列出文本使用的三种主要论证手法，并各引用一句原文。
3. 区分「事实性陈述」和「观点或价值判断」，分两栏列出。
4. 指出文本中缺乏证据支持的断言。
保持中立，只分析，不评价立场对错，不补充文本之外的事实。

成本估算：假設每份文檔輸入 20,000 token，輸出 1,500 token。輸入 $0.005，輸出 $0.0015，一份約 $0.0065。分析 200 份文檔約 $1.30。輸入越長費用越偏向輸入側，但輸入單價較低，批量處理依然划算。

Agent 後端：讓自動化流程不被拒答打斷

Agent 類應用，比如自動化調查、資料整理、多步驟任務執行，最怕的是流程跑到第五步，模型突然拒絕，整條鏈路中斷。這類應用的需求是穩定、可預測，並且支援函式呼叫。這裡支援 OpenAI 格式的 tools 和 tool_choice，所以主流的 Agent 框架只要支援自訂 base_url，就可以直接接入。

設計 Agent 時有幾點值得注意。一是限制循環輪數，設定最大步數，防止模型陷入反覆呼叫工具的無窮迴圈。二是每一步都要校驗工具參數，不要直接信任模型輸出。三是對 429 和 503 做重試，對 402 做告警，因為長任務中途餘額耗盡會讓任務失敗。四是只有一個模型，規劃、執行和總結都由它完成，用不同的 system prompt 區分角色就可以。

复制你是一个任务执行 Agent。你可以调用提供的工具完成用户目标。
规则：
- 每一步先用一句话说明要做什么，再调用工具。
- 最多执行 8 步；如果 8 步内无法完成，汇报目前进度和卡住的原因。
- 工具返回错误时，换一种方式重试一次，仍失败就如实报告。
- 不要编造工具没有返回的数据。
- 完成后用简短的要点总结结果。

成本估算：假設一個任務平均 6 輪，每輪輸入 8,000 token（歷史加工具結果）、輸出 400 token。輸入合計 48,000 token，約 $0.012；輸出合計 2,400 token，約 $0.0024；一個任務約 $0.0144。一千個任務約 $14.40。Agent 的費用主要來自每輪重複發送的歷史，把工具結果精簡後再放回上下文，是最直接的省錢辦法。更多定價說明見 價格頁。