中文網路小說與角色扮演應用程式：上下文、角色與成本

這些工作負載的外觀

網路小說連載通常以每章 2,000 至 4,000 個字元的長度撰寫，且經常每日更新，劇情橫跨數百個章節。角色扮演應用程式則是其對話式親戚：包含角色設定、情境以及長期歷史記錄。兩者都需要模型 API 提供相同的三項要素：足夠的上下文以維持記憶、足夠的輸出預算以進行長篇寫作，以及不會偏離的風格。

該服務提供 OpenAI 相容的聊天端點 https://api.chinesellmapi.com/v1，含單一文字模型，id 為 uncensored。上下文視窗為 100,000 token，提示詞與補完內容共享；max_tokens 預設為 2,048，最高可達 32,000；標準採樣欄位如 temperature、top_p 與 stop 均會傳遞。支援串流輸出，適合聊天。基本設定與編碼說明位於 應用程式快速入門。

內容規則，事先聲明

此為成人專屬服務。合法的成人小說、成熟主題與爭議性主題不會因此被拒絕，服務對象為 18 歲以上使用者。涉及未成年人的性內容一律會遭到封鎖，並回傳 403 content_blocked 錯誤，無論是以小說或角色扮演形式呈現。無任何設定可變更此規則。

從一開始就為此進行設計。在角色設定中聲明每個角色均為成年人並給出明確年齡。在你的產品中加入年齡驗證。將 403 視為該請求的最終答案：顯示中性訊息，不要使用重新表述的提示詞進行重試。無論平台規則為何，這些步驟都是良好的產品衛生措施。

角色設定與風格區塊

一致性來自於將穩定事實集中在一處並在每次呼叫時重複。角色設定是一份簡短的記錄，包含姓名、年齡、角色、說話習慣、人際關係與硬性限制，包含角色尚未揭露的秘密。獨立的風格區塊固定視角、節奏、對話比例、章節長度與結尾習慣。兩者皆放入系統訊息，使其位於每個請求的開頭。

CopyCHARACTER_SHEET = """\
【人物卡】
姓名：沈清禾（女，28岁）
身份：江城古籍修复师，性格沉静，嘴硬心软
口头禅：“先别急，东西不会跑。”
说话方式：短句，少用感叹号，偶尔引用旧书里的句子
关系：与顾远舟（男，31岁，旧书商）是多年好友，彼此有未说出口的好感
禁忌：不提及她离开出版社的真正原因（第40章才揭晓）
"""

STYLE = """\
【文风】第三人称限知视角，贴近沈清禾；节奏舒缓，多写物件与天气的细节；
对话占比约四成；每章 2500 到 3000 字；结尾留一个小悬念。"""

以中文撰寫這些內容。以中文範例表達的說話習慣（如口頭禪或句子長度）比英文描述更可靠地傳遞。每個設定保持在數百 token 以內，為每個常駐角色提供一個設定；十個角色的陣容僅需數千 token。當角色狀況改變時，請更新設定本身，而非依賴歷史記錄來帶入變更。

用於連載章節的長上下文

誘惑是將所有前序章節貼入提示詞。先進行計算。在 100,000 token 上下文視窗下，每章約 4,500 token，整個視窗僅能容納約十四章，且無剩餘空間用於輸出，而連載通常持續數百章。可行的模式是分層記憶：

1. 角色設定與風格區塊，始終存在。
2. 滾動式故事摘要：每章數百個字元，合併為一個持續更新的摘要，每幾章更新一次。
3. 前一章的完整文字，讓行文在銜接處保持連貫。
4. 正在撰寫章節的大綱。

每章結束後，請模型提供簡短摘要，保留關係變化與懸念，並將其附加至摘要中。以下程式碼會寫入一章並產生下一個摘要。它也會回傳 usage 以便你記錄實際 token 計數：

Copyimport os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chinesellmapi.com/v1", api_key=os.environ["API_KEY"])

def write_chapter(sheet, style, story_so_far, last_chapter, outline):
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一位连载网络小说的作者，所有人物均为成年人。严格遵守人物卡和文风设定。\n" + sheet + "\n" + style},
        {"role": "user", "content": (
            "【前情提要】\n" + story_so_far +
            "\n\n【上一章全文】\n" + last_chapter +
            "\n\n【本章大纲】\n" + outline +
            "\n\n请直接写出本章正文，不要写标题以外的说明。")},
    ]
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=messages,
        max_tokens=5000,       # ~3,000 characters needs roughly 4,500 tokens under our assumption
        temperature=0.9,
        top_p=0.95,
    )
    return r.choices[0].message.content, r.usage

def summarize(chapter_text):
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=[{"role": "user", "content": "用 200 字以内概括下面这一章的剧情，保留人物关系的变化和未解的伏笔：\n" + chapter_text}],
        max_tokens=400,
        temperature=0.3,
    )
    return r.choices[0].message.content

角色扮演：人格、回合形狀與停止序列

角色扮演需要相同的設定與風格紀律，加上一些聊天特定控制。將人格放入系統訊息，說明誰扮演誰，固定回覆長度範圍，並指示模型不要寫入使用者角色的動作。使用 stop 在模型開始寫入使用者下一行時截斷輸出，並串流輸出回覆，使文字在生成時顯示。

Copyimport os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.chinesellmapi.com/v1", api_key=os.environ["API_KEY"])

PERSONA = (
    "你扮演顾远舟，31岁的旧书商，说话随和，爱开玩笑，但在重要的事上很认真。"
    "用户扮演沈清禾。所有角色均为成年人。保持第一人称，每次回复 80 到 200 字，"
    "用（括号）写简短的动作描写，不要替用户的角色做决定。"
)

history = [{"role": "system", "content": PERSONA}]

def turn(user_text):
    history.append({"role": "user", "content": user_text})
    stream = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=history,
        max_tokens=400,
        temperature=1.0,
        stop=["\n用户："],        # keep the model from writing the user's next line
        stream=True,
    )
    reply = ""
    for chunk in stream:
        if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
            piece = chunk.choices[0].delta.content
            reply += piece
            print(piece, end="", flush=True)
    print()
    history.append({"role": "assistant", "content": reply})

turn("（推开书店的门）这场雨下得真不是时候。")

歷史記錄每回合增加一個使用者訊息與一個助手訊息。一旦接近預算，將最舊的部分摘要為單一訊息，並保留最近的回合原文。溫度設為 0.9 至 1.0 可為角色提供生動的對話；當需要人格嚴格遵循劇本時，請將其降至 0.5 左右。

能貫穿長連載的風格控制

風格漂移是讀者抱怨最多的問題：敘述者逐漸變得健談，對話變得正式，節奏加快。用具體細節對抗。不要說「以優雅風格撰寫」，而是描述可衡量的習慣：句子長度、成語使用頻率、包含多少天氣與物體細節、章節是懸念結尾還是平靜結尾。兩三段目標語氣的範例段落放在風格區塊中，比一頁形容詞更有價值。

不同類型需要不同的調節。修仙或奇幻連載受益于術語詞典（如境界、宗派、技巧），確保同一名稱不會有兩種拼寫。現代浪漫依賴對話節奏與細微身體細節。懸疑小說需要線索帳簿：讀者已見事實的列表，以防模型與之矛盾。將這些列表保留在系統提示詞中，並隨故事推進進行更新。

最後，在連載期間保持 temperature 和 top_p 固定。如果你在章節之間改變採樣設定，語氣就會隨之改變。僅在腦力激盪大綱時提高 temperature，而非用於正文本身。

成本計算與既定假設

所有數值均採用已公布的費率：每百萬輸入 token 為 $0.25，每百萬輸出 token 為 $1.00，並假設每個中文字元為 1.5 個 token。請將假設值替換為你自己的 usage 日誌中的數值。

情境	假設輸入 token	假設輸出 token	每次請求成本
連載章節（輸出 3,000 個字元）	8,000	4,500	$0.0020 + $0.0045 = $0.0065
角色扮演回合，20,000 token 歷史	20,000	300	$0.0050 + $0.0003 = $0.0053
角色扮演回合，完整 60,000 token 歷史	60,000	500	$0.0150 + $0.0005 = $0.0155

在章節行中，8,000 輸入 token 分解為：1,200 token 的角色設定與風格區塊、2,000 token 的摘要、4,500 token 的前一章與 300 token 的大綱。一百章的成本約為 $0.65。一百個角色扮演回合（20,000 token 歷史）成本約為 $0.53。結論是歷史長度驅動聊天成本，因此修剪與摘要能迅速收回成本。

$0.50 試用額度有效期七天，在第一個行的假設下可涵蓋約 76 章。請查看 定價 以獲取當前費率，並查看 試用常見問題 以獲取帳戶詳情。

生產環境的運作注意事項

章節生成是長請求，因此請使用寬鬆的超時時間或自行串流並組裝文本。處理 429 錯誤時使用短延遲，因為每個金鑰允許每分鐘 300 次請求；將 503 視為 upstream_busy 事件，在幾秒後重試。402 表示預付餘額已用完或試用已過期，這應觸發警報而非重試。

在生成下一章之前，將每個生成的章節及其摘要保存到你的資料庫中。如果呼叫在夜間批次處理中途失敗，你可以從最後儲存的章節恢復，且不會為相同文本支付兩次費用。將提示詞版本與使用數據儲存在每章旁邊，以便每章成本成為查詢而非猜測。

對於角色扮演產品，請保持每會話預算。限制單一會話可消耗的回合數或總 token 數，並在達到上限時向使用者顯示明確訊息。由於提示詞包含歷史記錄，非常長的會話每回合成本遠高於全新會話，這就是為什麼總結舊回合不僅是為了適應上下文視窗。提示詞不用於訓練，你可以在產品的隱私聲明中聲明此點，並附上你自己的儲存政策。