一條生成請求實際會經過誰的手？我們把自己的供應鏈攤開來講

在 fuse 按下生成，提示詞會先到我們的服務，再依這次選用的模型送往上游。生成完成後，專案、提示詞與產物也不會立刻消失。

要回答「你們會不會拿我的資料訓練」，得把這幾段分開看。fuse 保存了什麼、模型供應商可以怎麼處理、路由服務又把資料送到哪裡，各有自己的依據。以下是我們在 2026 年 9 月 18 日核對程式碼與官方文件後的說明。

保存、訓練、人工審查是三件不同的事

保存（retention） 是資料留在某個地方一段時間。平台為了讓人下次開啟專案，會保存專案資料；客服處理生成爭議，也需要當時的請求紀錄。要問的是存多久、在哪裡、誰能存取。

訓練（training） 是把資料用來調整模型。需要確認哪些資料會被使用、用途是什麼，以及是否另有選擇加入或拒絕的機制。

人工審查（human review） 是有人能讀到或看到內容，例如為了安全查核、濫用調查或除錯。

一家公司可以不拿資料訓練，同時保存資料，並允許授權人員查看被標記的內容。只回答「不訓練」，仍然留下兩個問題。

一條生成請求實際會經過誰的手

先經過的是 fuse 自己的服務與儲存。我們的 API、背景工作與資料庫部署在 Railway；專案、生成任務、送出的提示詞快照及處理結果會留下紀錄。上傳素材與收存的生成圖片、影片使用 Cloudflare R2，媒體讀取經過 Cloudflare 的存取控制服務。模型回傳成功以後，還有接收產物、保存和顯示的工作。

上游則依生成類型分流。下面列的是現行程式已接通的路徑；某個模型是否對使用者開放，還取決於當時啟用的模型設定與計價設定。一條請求不會依序送給下面每一家供應商。

BytePlus ModelArk 國際服務處理 Seedream 圖片與 Seedance 影片。程式目錄已有 Seedream 5.0 Lite／Pro，以及 Seedance 2.0、2.0 Fast、2.0 Mini 與 2.5。實際送出的是這次任務記錄的模型和參考素材。

BytePlus 的 ModelArk 資料處理文件 說明，未經客戶事先授權，不會把 Customer Data 用於自己的模型訓練；同一份文件也列出安全過濾觸發內容的保存安排。這兩段必須一起讀。現行服務專屬條款 也保留了安全、客服與除錯所需的處理。原本獨立的影片模型條款已併入這份文件，不能再把舊版 Seedance 條款當作目前所有模型的共同依據。以上文件於 2026 年 9 月 18 日核對。

MiniMax Global是另一條圖片與影片路徑，透過 api.minimax.io 接入 Image-01、H3 與 H3 Max。選用 MiniMax 的影片提示詞整理方式時，也會呼叫它的 Context IR 服務，將文字與該功能需要的參考素材送去處理。

MiniMax 必須按自己的條款看。2026 年 9 月 18 日核對的 API 服務條款 允許為提供、維護、開發及改善服務使用輸入與生成內容，也允許必要的維護、支援與法律處理。API 隱私政策 中「不以個人資料訓練來描繪或鎖定消費者」有特定用途範圍，不能擴張成所有輸入、輸出都不會用於任何訓練的保證。公開文件也不能支持我們把這條路徑寫成零保存或零人工存取。

一般文字生成透過 OpenRouter。 故事、腳本、分鏡文字與相關編輯功能，依啟用的模型設定和使用者選擇決定模型，並在任務受理時記錄下來。它已不是固定送往 Gemini 2.5 Flash。較長的寫作任務可能需要多輪模型呼叫，後續輪次會帶入完成工作所需的上下文與工具結果。

OpenRouter 後面還有實際執行模型的供應商。它的 資料蒐集說明 表示，提示詞與回應的保存預設關閉，另有選用的記錄與資料使用設定；請求用量、延遲等 metadata 仍會保存。各模型供應商的保存與訓練政策則另行適用，不能用 OpenRouter 自己的預設設定概括。核對日期同為 2026 年 9 月 18 日。

我們為什麼會留你的提示詞

有人因為生成結果不好而要求退款時，我們需要知道當時送出的是什麼。模型沒有遵循指示、參考素材不合適、請求本身不清楚，處理方式不會一樣。只看最後一張圖或一段影片，往往無法判斷。

這也是 fuse 內容政策 第六節寫明保留 Prompt 與必要生成紀錄的原因。這份政策已公開，生效日為 2026 年 7 月 31 日。留存用途包括客服、退款、帳務及生成品質爭議、故障排除、安全查核與法律處理；生成完成不代表紀錄立即刪除。

第五節則限定另一件事：Alchemint LLC 目前不會自行，或指示、委託他人代表我們，使用用戶內容建立訓練資料集，或訓練、重新訓練、微調或建立模型。 這涵蓋提示詞、文字、圖片、影片、聲音，以及輸入與輸出。

如果未來推出模型改善計畫，需要事前交代資料、用途、模型與接收者、保存期間及退出方式，並讓使用者透過與一般生成服務分開的方式明確選擇加入。不參加或退出，都不影響一般服務。

退出對既有資料集、進行中的訓練及已完成模型有什麼影響，也必須先說清楚。已納入模型參數的個別資料貢獻，可能無法技術性分離或移除，不能承諾一按退出就全部還原。

為客服與退款保存內容，不會自動取得訓練授權。這是 Alchemint LLC 對自身行為的承諾；上游為執行生成而處理資料，仍須分別查它們的條款與設定。

內容安全過濾可能留下另一份副本

BytePlus 的資料處理文件寫明：觸發內容過濾的輸入與輸出會在馬來西亞保存 180 天。 這是特定安全流程的保存期間，不能拿來代表 fuse 全部資料或每一筆普通生成請求的保存期限。

同時，2026 年 9 月 18 日核對的 ModelArk Content filter FAQ 說明，相關功能可能保存及使用處理過的圖片、聲音與影片輸出，並限授權員工存取。這不表示每一筆生成都有人審查，但也不能說沒有人可能查看。

即使創作遭到誤判，也可能進入這類處理流程。保存地點、期限與存取權限，都需要各自確認。安全審查不會因此把作品的所有權轉給供應商，卻會影響作品在哪裡留下副本。

選了模型，還要知道是誰執行

OpenRouter 提供限制上游去向的控制項，包括資料蒐集限制、零資料保存（ZDR）與供應商名單。模型名稱相同，也可能有不同執行端點；各端點的資料政策需要分別確認。官方 provider 資料政策說明 將這些責任分開列出。

目前 fuse 的接入程式能傳遞 provider 選項；部分文字功能會要求端點支援指定參數，以取得符合格式的回應。這個格式要求不等於隱私限制。 在本次核對的內建生成流程中，沒有看到統一強制的 data_collection: deny、ZDR 或固定供應商名單。

因此，單看程式碼不能斷言整條 OpenRouter 路徑都已啟用零保存，也不能反過來斷言帳號層完全沒有隱私設定。帳號設定要另行查核。

現行程式會保留模型原始回應，作為生成結果紀錄的一部分。要追查某一筆請求，應核對當次請求、回應及路由資訊。公開模型清單只說明當時有哪些候選端點，不能代替那一筆請求的證據。

用資料換額度，可能是另一份授權

BytePlus 的 Data Authorization Agreement 是另外選擇加入的協議。它涵蓋資料協作獎勵活動等方案，授權範圍包含永久、可再授權的 AI／ML 改進用途。不能把這份額外授權當作一般 API 使用的預設條件。文件最後更新日為 2025 年 5 月 21 日，本次於 2026 年 9 月 18 日核對。

OpenRouter 則要小心分清兩種設定。2026 年 9 月 18 日的 資料蒐集說明 將私人輸入／輸出記錄，與允許 OpenRouter 使用資料換取 1% 用量折扣，列為分開的選項。服務條款 第 6.2 節對選擇加入的 prompt／chat logging 規定廣泛、永久且不可撤銷的商業用途授權；第 6.3 節的 Private Prompt Storage 則是為私人顯示而保存，授權可撤銷且限於該用途。只看到「logging」這個字，還不足以判斷自己同意了什麼。

我們的內容政策第八節承諾：未經使用者另行明確同意，不主動開啟資料貢獻設定，也不加入拿用戶內容換折扣、額度或其他利益的計畫。這項承諾不會改寫上游的一般服務條款，也不能代替帳號開關的實際查核。

怎麼阻止平台拿你的資料訓練

先找到所用服務的資料控制頁，確認是否提供訓練或資料貢獻的選擇，再讀開關旁邊連到的條款。不要把個人版、付費 API 和企業方案當成同一套條件。

接著確認四件事：

1. 關掉之後，適用於新資料，還是也會處理已收集的資料？
2. 設定涵蓋平台自己，還是也限制背後的模型供應商？
3. 安全查核、濫用監控與法律要求的保存，是否另有規定？
4. 換模型、開新功能或更新方案後，原本的設定是否仍適用？

如果內容不能交給外部服務處理，就不應僅憑「不訓練」三個字決定上傳。還要看保存與存取條件。

怎麼讀一份平台的資料條款

在隱私政策或條款頁上，這六組字可以幫忙定位：

搜尋	要找的內容
retain／retention／保存	存多久、在哪裡、何時刪除
train／improve／訓練	哪些資料用於什麼改進，是否能拒絕
review／human／審查	誰能看內容、什麼情況可以查看
subprocessor／service provider／次處理者	還有哪些接收者，各自負責什麼
logging／data collection	記錄用途、資料使用範圍與選用設定
delete／deletion／刪除	刪除內容或帳號後，哪些副本可能留下

我們認為，平台對用戶說明資料用途時，應具名列出實際接收者，並把自己的承諾和上游條件一起交代。只有一句「不訓練」，不足以讓人決定是否提交一份客戶腳本或未公開的參考素材。

本文於 2026 年 9 月 18 日依 fuse 主線程式碼、公開內容政策及文中連結的官方文件修訂。程式核對涵蓋模型目錄、實際接入與路由、文字模型選擇、提示詞與結果紀錄，以及媒體儲存。模型上架設定、上游帳號設定與個別歷史請求，不能僅靠這份程式核對證明；這些條件變動時，仍需重新確認。

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