Key 只在你的瀏覽器裡。Key 由瀏覽器直接傳給服務商，不經過我們的伺服器，我們不記錄也不保存。建議使用專門建立、設有額度上限的 Key，用完及時到服務商後台刪除。
輸入
結果
結果會顯示在這裡。郵件內文裡的發票、履歷、客服工單、會議紀錄——需要的資訊都在裡面，只是程式讀不懂。把文字貼進來，在旁邊的欄位填一份 JSON Schema，或乾脆列出欄位名稱，模型就只回傳 JSON：你要的鍵、你宣告的型別，文中沒提到的一律是 null。最後這條最要緊：你要模型找一個文中根本沒有的到期日，它會很樂意替你編一個，除非明確告訴它「看得見的 null 比煞有其事的猜測更好」。Schema 欄位留空時，模型會把文中找到的事實整理成一個扁平物件，拿來替一種新文件草擬 Schema 很方便。
它是怎麼運作的
- Schema 欄位接受兩種寫法：JSON Schema——送出前先解析並格式化，語法錯誤在這裡就會被抓出來，不會把模型搞糊塗；或是每行一個欄位，例如「total: number」、「due_date: date」。
- 數字會去掉貨幣符號和千分位，日期統一為 ISO 8601，文字值照原文保留、不翻譯；選「多筆紀錄」時回傳陣列，每張發票、每位應徵者、每張工單各佔一個物件。
- 567-labs/instructor 是團隊在自己的程式碼裡取得同樣經過驗證輸出的常用函式庫，搭配 Pydantic 模型並自動重試；本頁只靠提示詞來貫徹同樣的紀律。
- 這類文件常含有個人資料，它會和你的 Key 一起從頁面直接送到服務商；另外建一把額度很低的 Key、用完刪除，萬一外洩損失也有限。
你的資料去了哪裡
使用自備 Key 時，你輸入的內容和 Key 由瀏覽器直接傳送給你選擇的 AI 服務商，不經過 hysenlabs 的伺服器。使用官方託管時，內容經我們的伺服器轉送給我們的服務商（DeepSeek），以 credits 計費；我們只記錄每次執行的 Token 數和成本用於計費，從不保存你輸入的內容和回傳的結果。服務商如何處理這些內容，以它自己的隱私權政策為準。
本工具會接觸金鑰與憑證，因此任何一次執行都不會被儲存，連你自己的歷史裡也不會有。
關於你的 API Key
我們承諾不會收集、儲存或洩漏你的 Key：它只保存在目前頁面的記憶體裡（除非你勾選「在此分頁記住」），關閉頁面即消失。但任何 Key 只要在網頁裡用過，都值得多一分小心——建議專門為這裡建立一把設有額度上限的 Key，用完後及時到服務商後台刪除或輪換。
它要花多少
本工具完全免費，不需要登入，也不消耗點數。
常見問題
- 輸出一定能通過我的 Schema 驗證嗎？
- 任何提示詞都無法保證，實際做事的是模型。能力強的模型對 Schema 的遵循相當可靠，但在依賴結果之前仍要驗證一次，例如用 JSON Schema 驗證器跑一下。在你自己的程式碼中，instructor 或服務商原生的結構化輸出模式能在此之上再加上驗證與重試。
- 為什麼某個必填欄位是 null？
- 因為文中根本沒給出這個值，而工具被要求寧可填 null 也不捏造。如果你的 Schema 把它標成必填的 string，輸出就過不了嚴格驗證——這正是誠實的結果。要嘛在 Schema 裡允許 null（"type": ["string", "null"]），要嘛給模型含有這個值的文字。
- 結果外面包了一層 ```json 程式碼區塊，怎麼回事？
- 有些模型即使被明確要求也會加上 Markdown 程式碼區塊標記，小模型尤其常見。刪掉第一行和最後一行，中間的 JSON 就能直接使用。如果一再發生，換成同一家服務商規模更大的模型試試。
- 能讀 PDF 或掃描的發票嗎？
- 只能讀文字。先把文字取出來——從 PDF 複製，或把掃描檔跑一次 OCR——再貼到這裡。版面不必保留，表格貼成參差不齊的幾行，模型通常也看得懂。
背後的開源專案
本工具是獨立實作，並未打包第三方函式庫。567-labs/instructor（MIT）在程式碼層面做的是同一件事——如果你需要在自己的程式裡實作它，從那裡開始，而不是呼叫一個網頁。
567-labs/instructor也常被稱作
- 文字轉 json
- ai 資料擷取
- 結構化資料擷取
- json schema 擷取
- llm 結構化輸出
- 發票資料擷取