七牛 AI Token 300 萬共享額度怎麼用？DeepSeek-V3.1 學生 Agent 導流

如果你正在替學生用的主要 AI agent 找一個可以合法申請、方便觀察用量、又不必先購買固定方案的模型入口，七牛雲 AI Token API 值得列入候選。不過這一篇的結論不是「註冊就能永久免費使用」，而是：七牛官方目前提供新客共享 300 萬 token 資源包，但資源包的啟用、適用模型、有效期與扣量方式都要以帳戶控制台的讀回結果為準，而且資源包用完後可能自動切換按量付費。對學生 agent 來說，它適合做受限的課堂實驗燃料，不適合在沒有帳務閘門的情況下當成長期生產額度。

本系列只整理官方公開的免費額度、試用額度與可驗證的低成本入口，不收集別人的 API key，不分享真實憑證，不用多帳號或代理輪替來規避限制，也不會把付費訂閱包裝成免費 token。若你還沒看過前面的系列原則，可以先讀 AI agent 使用 FAQ，再把本文的控制台讀回與停止條件帶進自己的 agent。

當日敲門模型：DeepSeek-V3.1（共享包基準候選）

本篇把 DeepSeek-V3.1 作為當日共享資源包基準候選。七牛融合資源包官方規則以 DeepSeek-V3.1 的輸入價格作為抵扣標準，這讓它適合作為比較其他模型扣量的起點；但「基準」不等於每個帳戶都一定在免費包的可用模型清單中，也不等於它在所有 Agent 任務都是最佳模型。學生仍要從自己的模型清單和資源包詳情讀回完整 model id。

若控制台沒有顯示 DeepSeek-V3.1、免費包支援範圍或明確的剩餘額度，就不能直接套用這個示例。七牛的共享包會依不同模型價格比例扣量，昂貴模型可能更快消耗資源；本篇先以短文字、低輸出與一次人工可停止的請求做敲門測試。

先把 300 萬 token 說清楚

七牛 AI Token API 的官方定價頁寫明，符合條件的新 AI 推理客戶可獲得共享的 3,000,000 token 資源包。它的「共享」不是每個模型都各有 300 萬，也不是每支 API key 都重新得到 300 萬；它通常是帳戶層級的資源包，實際支援的模型、計費項目、扣量比例與有效期要打開「我的資源包」查看。資源包中的 token 以 DeepSeek-V3.1 作為換算基準，其他模型會依官方價格比例折算，因此昂貴模型、較長上下文與較長輸出都可能更快消耗共享額度。

這也代表「300 萬 token」不能直接換算成 300 萬次對話。一次 agent 任務可能包含規劃、工具結果、歷史訊息、重試與多輪輸出；真正消耗的 input 與 output token 會一起影響資源包。若把完整網頁、長篇日誌或整個程式庫都塞進每一輪，免費額度會比想像中快很多。開始課程前，應先設定短上下文、低輸出上限與明確的單次任務預算。

官方資料有一個必須正面處理的差異

七牛的「如何取得 API Key」頁面寫的是：第一次建立 API Key 時啟用 300 萬 token 資源包；AI Token API 定價頁則描述為：新推理客戶使用服務並產生計費後，資源包可能自動發放，且約有延遲。這兩段都是七牛官方文件，但觸發條件的表述不完全一致，所以本文不替供應商猜測哪一段永遠優先，也不把「註冊完成」宣稱成「免費額度已到帳」。唯一可靠的放行條件是：在自己的七牛控制台讀到資源包名稱、剩餘量、有效期與支援範圍，並保存讀回時間。

同樣不要把邀請活動的規則套到一般新客方案。七牛另有邀請活動，邀請人與被邀請人可能取得 300 萬 token，活動文件寫的是資源包自領取日起兩年有效且不得轉讓；那是獨立活動，不等同於所有新客都能取得兩年期限。你的帳戶沒有讀到邀請活動資源包時，就不要在教學或程式設定中填入兩年有效期。

學生 agent 的安全判定

七牛這個入口可以列為「窄範圍批准」：只允許公開資料摘要、短對話、程式碼解釋與小型評測，不允許把個資、未公開作業、公司原始碼、帳密、cookie、付款資料或其他人的內容送進公有模型。七牛 FAQ 說明請求問答會交由雲端廠商的模型處理；若需要更高的資料隔離，應使用已審核的私有部署或其他符合課程規範的服務。免費不等於可以忽略資料治理。

另外，七牛文件提到雲端服務需要實名驗證，新註冊使用者可能有從第一次 AI 使用起算的 24 小時未認證試用期；試用期過後若未完成驗證，服務可能無法繼續。這是帳戶資格與地區規則，不應由 agent 自動處理，也不應透過重複註冊逃避。學生若沒有合適的帳戶資格，應停止在這個供應商開新帳戶，改用已獲准的學校或課程入口。

申請與讀回的最小流程

• 只從七牛官方 AI Token API 文件進入七牛控制台，使用自己的帳戶完成必要的註冊與驗證。
• 建立一支專門給學生 agent 的 API Key，不要把个人 AK/SK 管理憑證放進 agent。需要管理所有 key 或帳戶的統計時，應由管理者在隔離環境操作。
• 在「我的資源包」讀回資源包狀態、剩餘量、有效期、模型範圍與扣量規則；不要只看歡迎頁或文章中的 300 萬字樣。
• 在 API Key 設定中限制可用模型，並設定每日、每月或總額的金額上限與提醒；這些是金額上限，不是 token 上限，不能取代 token 用量監測。
• 確認沒有自動充值、沒有未經批准的按量付費，並在第一次請求前把讀回結果寫入本地狀態檔。

七牛的 API Key 頁面提供 OpenAI 相容的 base URL https://api.qnaigc.com/v1；官方即時介面文件也列出 Chat Completions、Models 與 Anthropic Messages 路徑。模型名稱會變動，所以 agent 啟動時應先查詢模型清單，再與控制台允許的模型交集比對。不要把某個範例模型名稱視為永久保證。

用環境變數保存憑證

本系列文章只展示環境變數名稱，不展示真實 key，也不建議把 key 寫進筆記、前端程式、Git、課堂共用聊天室或 agent 的長期記憶。學生應把 key 放在本機受權限保護的 secret store，輪換時重新建立新 key，再停用舊 key。若懷疑外洩，立即在控制台停用或刪除，並檢查最近用量；不要把洩漏的 key 發到群組請別人測試。

把 API key、base URL、模型名稱、資源包狀態、剩餘量與到期時間分開保存。QINIU_API_KEY 應只由 secret store 注入；QINIU_BASE_URL 固定為官方文件列出的入口；QINIU_MODEL 必須來自啟動時的模型清單與 allowlist 交集；QINIU_PACKAGE_STATUS、QINIU_BILLING_MODE、QINIU_PACKAGE_REMAINING 與 QINIU_PACKAGE_EXPIRES_AT 則是 agent 啟動流程的本地狀態。FREE_PACKAGE_VERIFIED 只有在你剛剛完成資源包讀回後才能使用；若狀態檔過期、剩餘量未知、有效期未知，或 billing mode 不是明確的免費資源包模式，就應拒絕送出請求。這個保守設計是為了防止「昨天還免費」被誤當成「今天仍免費」。

第一個可審計的免費額度閘門

七牛官方定價頁明確提醒，資源包用完後可能自動切換按量付費；所以 agent 不應把 HTTP 200 當成免費的證明。每次任務前先檢查狀態，並保留足夠的安全餘量。由於控制台與帳單數字可能有數分鐘延遲，安全餘量不能設成零。實際門檻應依模型價格、任務大小與課程預算制定；以下只是結構示例，不是供應商保證的 token 單位。

function assertFreeOnly(state) {
  if (state.packageStatus !== 'FREE_PACKAGE_VERIFIED') throw new Error('免費資源包尚未讀回');
  if (state.billingMode !== 'FREE_PACKAGE_ONLY') throw new Error('帳務模式不是免費額度專用');
  if (state.postpaidEnabled === true) throw new Error('按量付費尚未關閉或未獲批准');
  if (!Number.isFinite(state.remainingTokens) || state.remainingTokens <= state.reserveTokens) {
    throw new Error('免費餘額不足安全餘量');
  }
  if (Date.parse(state.expiresAt) <= Date.now()) throw new Error('資源包已過期');
}

assertFreeOnly(readFreshQiniuPackageState());

這段程式的重點是拒絕不確定狀態，而不是宣稱七牛一定有一個叫 FREE_PACKAGE_ONLY 的按鈕。若控制台沒有提供可以關閉按量付費的明確設定，或只能看到帳戶總餘額、不能分辨資源包與付費餘額，就不要把此帳戶交給無人值守 agent。最多由人手動做一次短測試，並在每個請求前確認預算。不要用負餘額、反覆建立帳戶或換 key 當作免費策略。

用模型清單與短輸出做第一次請求

第一次不要直接跑長任務。先呼叫 /models 取得目前可用模型，與 key 的模型白名單及資源包支援範圍取交集，再用一段不含私人資料的短提示測試。輸出上限要小，歷史訊息不要累積；收到 usage 後把 prompt、completion 與 total 的數字寫入本地紀錄。這個紀錄不應寫入 API key，也不應把完整提示內容保存成可識別學生的長期資料。

const baseUrl = process.env.QINIU_BASE_URL;
const model = process.env.QINIU_MODEL || 'deepseek-v3.1';
const key = process.env.QINIU_API_KEY;

const response = await fetch(`${baseUrl}/chat/completions`, {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${key}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model,
    messages: [{ role: 'user', content: '請用三句話解釋什麼是版本控制。' }],
    max_tokens: 160,
    temperature: 0.2
  })
});

if (!response.ok) throw new Error(`Qiniu request failed: ${response.status}`);
const data = await response.json();
console.log({ model, usage: data.usage, finishReason: data.choices?.[0]?.finish_reason });

若模型被控制台設定為不可用，通常會得到權限或模型範圍錯誤，而不是應該立刻換另一支未審核的 key。先回到模型範圍設定與資源包詳情，確認這支 key 的 allowed model；黑名單與白名單的優先規則也要以官方文件為準。學生 agent 的預設做法是只允許一小組經過課程批准的模型，減少模型改名或價格變動帶來的意外扣量。

用量讀回要接受延遲

七牛官方融合資源包文件說明，統計與帳戶、資源包餘額可能存在數分鐘延遲；定價頁也提醒預估帳單與資源包餘額不一定即時。這表示短時間連續請求可能在控制台仍顯示「還有餘額」時已經接近用完。課程 agent 應採用本地累計計數與請求間隔，不要只依賴最後一次控制台畫面。當本地估算與控制台讀回不一致時，採用較小的數字並暫停。

官方也提供以 API Key 查詢目前 key 用量的介面，管理 AK/SK 才能查整個帳戶的所有 key。學生工作流不需要拿到帳戶管理憑證；讓管理者在隔離環境查全帳戶即可，學生 agent 只使用被限縮模型範圍的單一 API Key。任何要把 AK/SK 放進 agent、CI 或共享 notebook 的做法都應直接拒絕。

錯誤處理要讓免費策略停下來

• 429：官方 FAQ 列出 TPD、RPM、TPM 等限流情形。先降低頻率、縮短輸入與輸出，必要時等待；不要用多 key 輪替繞過限流。
• 403：可能是帳戶欠費、負餘額、模型權限或 key 範圍問題。不要自動充值，先人工檢查帳務與模型設定；在原因未釐清前停止 agent。
• 請求過大：FAQ 提到訊息 body 有大小上限。把文件切成小段並摘要，不要不斷重試同一個超大 payload。
• 資源包不足或過期：立即停止，重新讀回資源包與帳務狀態。若只能按量付費，這個任務不再屬於本系列的免費燃料範圍。

function classifyQiniuFailure(error) {
  const status = error?.status;
  if (status === 429) return { action: 'WAIT_AND_REDUCE', retry: false };
  if (status === 403) return { action: 'STOP_AND_REVIEW_BILLING_OR_SCOPE', retry: false };
  if (status === 413) return { action: 'SHRINK_CONTEXT', retry: false };
  return { action: 'STOP_AND_ESCALATE', retry: false };
}

把金額上限當作第二道保險

七牛 API Key 管理文件提供每日、每月與總額使用上限，達到上限時停止新的請求，也可以設定提醒。這些限制以金額表示，並不會把 300 萬共享 token 變成精確的 token 水位，因此只能作為第二道保險。若課程沒有批准任何付費，金額上限仍應設在可以承受的最低值，並由管理者確認帳戶沒有其他未預期的自動付費路徑。

若供應商介面不允許零金額限制，或你的帳戶已有可被扣款的正餘額，而你又無法把「資源包用完後停止」驗證出來，這個入口就只能列為人工監督的短期試用，不得加入主要 agent 的無人值守 provider fallback。fallback 應在送出請求前知道它仍在免費安全範圍內，而不是請求失敗後才猜測有沒有產生費用。

適合學生的課程任務

• 用公開的短文章測試摘要長度、溫度與輸出上限對品質的影響。
• 比較兩個已被資源包與 API Key 同時允許的模型，記錄品質與用量，而不是追求最大吞吐量。
• 做小型 JSON 格式化與錯誤分類練習，輸入使用自己編造的資料。
• 練習在資源包餘額不足、429、403 與模型範圍錯誤時安全停止。
• 把每次實驗的模型、時間、估算 token、官方讀回餘額與停止原因寫成不含憑證的審計紀錄。

不適合的任務包括：長時間爬蟲、無限代理迴圈、以真實學生作業建立長期個人檔案、把未公開程式碼送到公有 API、用多個帳戶輪換延長免費期，以及讓 agent 在資源包歸零後自行接受付費。這些都超過「學生可用的免費 token 燃料」範圍。

今天可以採用的放行清單

七牛只有在以下條件全部成立時，才可放入學生 agent 的人工批准清單：帳戶控制台已讀回 300 萬資源包或其他明确免費資源包；資源包的有效期與模型範圍已記錄；API Key 已限制模型；本地讀回時間沒有過期；本地估算餘額高於安全餘量；按量付費狀態已關閉或得到明確課程批准；每日、每月與總額警戒已設定；輸入資料是公開或合成內容；錯誤會停止而不是自動換 key；最後一次小請求的 usage 與控制台讀回可以對上。

只要其中一項未知，狀態就應是 REVIEW_REQUIRED，而不是 FREE_READY。尤其不能把七牛的通用新客 300 萬、邀請活動 300 萬與模型頁的宣傳文字相加。不同資源包可能有不同期限、計費項目與支援模型，資源包詳細頁才是這個帳戶的真實範圍。

建議每次課堂實驗都留下四個不含秘密的欄位：讀回時間、模型名稱、任務預算與停止原因。若要比較模型，先固定同一份合成輸入與同一個輸出上限，再比較品質與 usage；不要為了讓某個模型看起來更好而偷偷增加上下文。當資源包的扣量比例改變或模型價格更新時，這些紀錄可以幫你重新估算下一輪，而不是憑印象宣稱還有多少免費量。

若學生需要多人共用，請由課程管理者建立各自的受限 key 或代理層級的短期憑證，並設定每人的任務配額；不要把同一支長期 key 貼進所有人的 notebook。共用入口仍要能辨認請求來源、撤銷單一使用者、查看用量與在帳務狀態不明時整體停機。這是管理責任，不應讓主要 agent 自己猜測誰在消耗資源包。

官方來源與最後判斷

本文的額度與風險判斷以七牛 AI Token API 官方定價頁、API Key 文件、融合資源包規則、即時介面 API、使用 FAQ、用量查詢 API、API Key 模型範圍、API Key 金額上限 與邀請活動規則為依據。供應商頁面與活動可能更新，使用前應重新讀回，不要只依賴這篇文章的快照。

最後結論：七牛的 300 萬共享 token 可以作為一次受控的學生實驗額度，但它不是沒有條件的永久免費 API。啟用矛盾、共享扣量、資源包延遲與用完轉付費，讓它不適合直接接到主要 agent 的自動 fallback。先用人工讀回與本地閘門證明「這一個帳戶、這一個模型、這一個時間點」仍在免費範圍，再開放短任務；若無法證明，就保留在候選清單，等待下一個官方資料更新。

本文先不做任何七牛帳戶建立、API Key 產生、付費開通、真實 API 呼叫或 WordPress 發布；本機文章只保存公開研究與安全範例。下一篇將在相同門檻下研究另一個官方免費或試用 API 入口，先確認它是否真的適合學生 agent，再決定是否納入燃料清單。