我的提示詞會被拿去訓練嗎？訓練、保留、真人看是三件事

同一顆模型、同一張官方價目表，兩格價錢差 12.5 倍。差的不是效能，是一句授權。

Meta 的 Model API 定價頁上，muse-spark-1.3 標準檔輸入每百萬 token 1.25 美元、輸出 4.25 美元，旁邊那行寫著這一檔不會把你的提示詞與完成內容拿去訓練 Meta 的模型。下面那格叫 contributor，同一顆模型，輸入 0.10、輸出 0.20，官方給的說明是「大幅折扣的 token 價格，換取使用你的提示詞與完成內容訓練未來 Meta 模型的授權」。輸入差 12.5 倍、輸出差 21.25 倍、快取輸入差 75 倍（三個倍數是我拿官方那兩格單價相除得出的）。

這種價目表現在不只一家。要看懂它，得先把三個常被混成一件事的詞分開。

資料換折扣指的是：服務商把「能不能拿你的提示詞與輸出去訓練模型」做成價目表上的一格，願意授權的人付比較少的錢，或者不付錢。它跟「你的內容會不會被保留」「會不會有真人讀到」是三件互相獨立的事——一份條款可以三件全中，也可以只中一件。

訓練、保留、真人看，是三個不同的問題

訓練是拿你的內容去改模型的權重。保留是把你的內容存在某處一段時間，通常為了濫用偵測或除錯。真人看是有工程師或標註人員讀得到那些內容。

三者的關係是單向的：要訓練通常得先保留，但保留不等於會拿去訓練。把這條線分清楚，你才不會因為看到「保留 30 天」就以為自己的東西進了下一代模型，也才不會因為看到「不用於訓練」就以為沒人讀得到。

OpenAI 的官方資料頁把這條線寫得最直白：2023 年 3 月 1 日起，送進 OpenAI API 的資料不會被用來訓練或改進 OpenAI 的模型，除非你自己明確選擇分享。同一頁也寫著，濫用偵測日誌預設會對所有 API 用法產生，並保留最長 30 天。不訓練，但有保留。

Anthropic 那邊是同樣的兩層，只是多一個轉折。官方文件寫「保留的資料在未經你明確許可的情況下絕不會用於模型訓練」，而對話內容預設不保留——例外是被列為 Covered Models 的那幾顆（Claude Fable 5.1、Mythos 5.1、Fable 5、Mythos 5），它們要求 30 天保留，而且除非 Anthropic 明示授權，這幾顆在零資料保留（zero data retention）的組織底下根本叫不動，會回 400。挑模型的那一刻，你同時也在挑保留期。

三種形狀：標在價目表上、藏在免費裡、寫在預設值裡

第一種是明碼標價。 Meta 的 contributor 檔是現在最乾脆的例子——它誠實得刺眼：你知道自己在賣什麼、賣多少錢。

第二種是藏在「免費」裡。 Google 的 Gemini API 附加條款把免費層與付費層分開寫。免費層那邊：Google 會用你送出的內容與生成的回應「來提供、改進與開發 Google 的產品」，而且真人審閱者可以讀取、標註與處理你的 API 輸入與輸出。付費層那邊：Google 不會用你的提示詞或回應來改進產品，只為偵測與防止違規而留存有限時間。同一家公司、同一組 API，兩份條款。免費不是打折，是另一份合約。

第三種是寫在預設值裡。 OpenAI 與 Anthropic 的 API 預設都不拿去訓練，要訓練得你自己去打開那個開關。這一格最容易出事的地方不在條款，在於那個開關可能被團隊裡的另一個人打開，而帳單上看不出差別。

你自己查得到的七件事

1. 這一格是預設開還是預設關，以及誰有權限打開它。
2. 免費或便宜那一格的條款，是不是另一份。 讀了付費頁的隱私條款，別以為免費層適用同一套。
3. 範圍到哪裡：只有提示詞與輸出，還是連上傳的檔案、工具回傳的結果、整個程式碼庫都算。
4. 保留多久、為什麼留。 濫用偵測的保留期跟訓練授權是兩件事，要分開問。
5. 有沒有真人讀得到。 條款裡出現 human reviewers 這類字眼，講的就是這件事。
6. 關掉之後，已經進去的資料算什麼。 多數條款不承諾回溯處理。
7. 你有沒有資格替別人決定。 客戶的程式碼、含個資的文件、簽過保密的專案——授權訓練這件事，你多半沒有那個權限。

兩條最容易漏掉的邊界

轉售平台上的條款不是同一份。 同一顆模型放在 Amazon Bedrock 或 Google Cloud 上賣，資料處理者是雲廠商而不是模型商——Anthropic 自己的文件就明寫這一點，要你去看雲平台那邊的等價控制。你簽的是誰的合約，決定這題的答案。

「零保留」也有例外。 Anthropic 的文件寫，即使在零資料保留或 HIPAA 安排底下，法律要求的情況、或被自動信任與安全系統標記的內容，仍可能被保留最長兩年。零保留是預設，不是保證。

這頁不做的事也先講明：不推薦任何一家的方案，也不做價格比較表。上面四家出現的原因是它們的條款寫得夠清楚、可以當標本，不是因為它們比較好。

便宜那一格的限速，就是它的用途說明書

回到 Meta 那張表。contributor 檔除了便宜，還有另一組數字：每分鐘 100 次請求，標準檔是 3,000 次，而且額度是整個團隊共用。同一顆模型，價錢差一個數量級，吞吐量差 30 倍。

我的讀法是：便宜那一格從設計上就不是給生產環境跑的，它要買的是一個人跟代理慢慢來回的完整過程——那正是訓練代理最值錢的資料。所以判斷這類方案，我不會只算單價省下多少，我會先看限速。限速比條款更誠實地說出了他們想買什麼。

這跟點數什麼時候會不見、月費看不出你其實花了多少是同一類問題的不同面向：帳單上的數字從來不是全部的成本。而你以為在挑模型，其實在挑合約這句話，在這張價目表上是照字面成立的。

如果要一條夠簡單、記得住的規則：能公開的東西用便宜那一格，不能公開的東西用貴的那一格。你多付的價差，就是「不能公開」這件事的標價。

查核備註：四家的條款細節取自各自的官方文件（Meta Model API 定價與速率限制頁、Google Gemini API 附加條款、OpenAI 資料控制指南、Anthropic API 資料保留文件），是我 2026 年 9 月 5 日讀到的版本。三個倍數與 30 倍吞吐量差距是我拿官方數字相除得出的。我沒有實測任何一家的實際保留或刪除行為，也沒有向任何一家求證條款的執行方式。OpenAI 另有一個「打開資料分享換取每日免費 token」的方案，我今天讀不到它的官方說明頁（回 403），所以本文不引用該方案的任何額度數字。本文不構成法律意見。