Google AI Studio

四个值得尝试的使用场景

• 抽取公开公告字段: 从短公告中提取标题、日期和组织名称，加入缺少日期的样例，要求返回明确空值，而不是根据上下文编出一个看起来合理的日期。
• 试做客服问答原型: 只提供经过批准的简短 FAQ，检查回答是否遵守资料范围。故意问一个文档没有的问题，观察模型能否承认信息缺失，而不是自信补全政策。
• 比较输出形式: 让同一份材料分别产生段落、表格和结构化对象，选择最容易审阅与接入程序的格式，而不是只选择演示时看起来最复杂的形式。
• 制作小应用草稿: 探索简单界面与模型交互，再检查代码和部署要求。连接真实用户数据、支付或外部服务之前，先完成权限和输入输出边界的设计。

平台、输入输出与部署条件

当前可用地区文档要求用户年满 18 岁，并处于支持地区；中国大陆不在现行列表中。模型能够理解中文，不会自动取消地理和账户资格要求，国内用户应先确认官方支持条件。

实验对话越长，历史消息占用的上下文也可能增加，最终触及模型限制。建议另外保存正式指令和一组精简样例，便于重复试验，而不是只依赖不断加长的一次聊天。

数据、权限与许可

官方价格与服务条款区分未付费和付费的数据处理。未付费内容可能用于改进产品，具体地区及服务例外需按条款判断。初次验证使用公开或合成样例，敏感信息提交前先确认适用规则。

从实验工作区走向应用，还需要自己的权限、保存策略和用户告知。保护密钥并限制外部工具访问范围，不要认为写一句“不要泄露”就能替代真正的数据保护措施。