法律／醫療文件 AI 化的模型成本：繁中長文本用 GPT、Claude、Gemini 各要多少

法律、醫療團隊導入 AI 處理長篇繁中文件（判決書、病歷）前，先看 GPT、Claude、Gemini 的實際 token 成本試算，以及快取、多模型容錯與資料保留條款該注意什麼。

免責聲明：本文僅為技術成本試算的參考範例，不構成法律或醫療專業建議。實際導入前述場景，仍應由具備相關專業資格的人員審核 AI 輸出內容，並確認符合適用法規與機構內部規範。

為什麼長文本任務的成本估算特別重要

判決書摘要、病歷摘要這類任務有個共同特徵：輸入很長，輸出相對短。一份完整判決書動輒上萬字，一次病歷紀錄也可能有上千字的病程描述，但你真正需要的輸出往往只是幾百字的摘要。這種「輸入吃很兇、輸出很省」的用量模式，代表你選的模型「輸入單價」比「輸出單價」更直接決定你的總成本——這跟一般聊天應用（輸入輸出量接近）的成本結構不太一樣，值得先算清楚再決定要用哪個模型。

兩個情境的成本試算

以下試算使用 2026 年 9 月 8 日從 BazaarLink 模型目錄頁讀到的即時牌價（含當時顯示的促銷折扣），僅供抓量級參考，實際請以 模型頁面 當下顯示的價格為準——AI 模型定價變動頻繁，促銷折扣也有時效性。

情境假設（本文自訂的示範數字，不是統計調查結果）：

• 判決摘要：輸入約 15,000 tokens（完整判決書全文），輸出約 800 tokens（摘要）
• 病歷摘要：輸入約 3,000 tokens（單次門診病程記錄），輸出約 300 tokens（摘要）

單份看起來都很便宜，但放大到實際量級就有感——如果一個月處理 1 萬份判決摘要，三個模型的月費落點是 GPT-5.6 Luna 約 $40、Gemini 3.7 Flash 約 $140、Claude Sonnet 4.6 約 $570，價差超過 10 倍。這不代表哪個模型「比較差」，只代表在這種輸入量大、任務相對明確的摘要工作上，模型之間的定位與成本差異真的很大，值得先用小量真實文件測試品質，再決定要用哪個模型量產。

長上下文與快取能幫你省多少

如果你的系統會重複帶入同一份系統提示詞、格式範例或知識庫片段（例如固定的摘要格式指引），"快取讀取"（cache read）通常比一般輸入 token 便宜很多——以上面三個模型為例，快取讀取單價大約只有一般輸入單價的 1/10（以上述三個模型 2026-09-08 目錄價計算）。如果你的摘要任務有大量重複的固定上下文（例如同一套審查規則反覆套用在不同案件上），設計成能命中快取的呼叫方式，會是比換模型更直接的省錢方法。

為什麼這類高可用需求特別在意多模型容錯

法律、醫療團隊的 AI 化系統通常不是「玩具專案」，而是嵌進既有工作流程的一環——上游供應商臨時出狀況（逾時、5xx 錯誤、限流）如果沒有備援，代表整批待處理的案件或病歷就卡住了。這正是多模型中繼服務的價值所在：當主要模型的供應商出錯時，系統可以自動改用你指定的備援模型重試，不需要人工介入或改程式碼——對這類「不能停」的批次處理工作特別有意義。

資料處理條款該怎麼寫進合約

處理判決書、病歷這類敏感文件，資料保留與訓練用途的條款不能只是口頭承諾，應該是寫進合約或服務條款裡的白紙黑字。以 BazaarLink 為例，其服務條款明確載明：不記錄、不儲存、不檢視使用者的 API Prompt 或模型回應內容，僅記錄計費所需的元資料（模型名稱、Token 數量、時間戳記），對話內容不會被用於訓練任何模型。

但這裡有個重要的分界要注意：中繼層本身零資料保留，不代表你選用的每一個上游模型供應商也是同樣政策。上游供應商（OpenAI、Anthropic、Google 等）依其自身隱私政策處理請求，部分供應商可能保留輸入輸出並用於訓練或改進——這部分請在選用特定模型前，自行查閱該供應商當下的條款與隱私政策，不要假設所有模型都是同一套規則。如果你的機構對特定案件類型有更嚴格的資料保留要求，建議在採購階段就明確列出，並要求供應商以書面確認。

結語

長文本任務的成本，很大程度取決於你選的模型單價與輸入輸出比例，而不是「AI 貴不貴」這種籠統的問題。建議的做法是：先拿一小批真實文件（去識別化後）測試品質，確認輸出符合你的審核標準，再用實際的 token 用量去試算月成本；同時把資料保留條款、故障轉移這些「系統穩不穩、資料安不安全」的問題一併談清楚，而不是等系統上線出狀況才發現沒問過。

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