AI 模型接口接收图片和文件前要检查什么？
把图片、PDF、表格或截图交给 AI 模型接口前，应先做来源、脱敏、大小、保留周期和人工复核检查。
真实问题：文件输入比纯文本更容易越界
很多团队把 AI API 接入从文本扩展到图片、PDF、表格和网页截图后，效率确实提高了，但风险也随之变多。文件里可能包含身份证号、合同金额、客户联系方式、内部报价、员工姓名、页面 token 或未公开产品图。纯文本提示词还能逐句检查，文件输入往往是整包上传，一旦没有脱敏和权限判断，问题发现时已经进入模型调用、日志、缓存和人工转发链路。永沃云枢在 https://ai.jn83.com 处理 AI 自动化办公和模型调用管理时，会先问五件事：文件从哪里来，谁允许处理，里面有什么敏感字段，结果要保留多久，错误结论由谁复核。
适用场景
适用于合同摘要、客服截图识别、表格清洗、发票核对、产品图描述、PDF 资料整理、网页巡检截图和 Codex 辅助读取本地文件。使用多模型或 CCSwitch 配置时，还要确认不同 AI 模型接口是否都允许处理同一类文件。新手搜索“GPT 中转支持图片文件”时，不应只看能不能传，更要看业务是否需要、是否脱敏、是否可追溯。
操作步骤：先建文件输入闸门
第一步，按来源分类：用户上传、内部系统导出、公开网页抓取、人工整理样本分别走不同规则。第二步，做敏感字段识别，至少覆盖手机号、邮箱、身份证、订单号、地址、密钥、合同编号和金额字段。第三步，设置大小和页数上限，大文件先拆页、抽取目录或生成摘要，不要整包塞进上下文。第四步，给文件生成处理单号，记录上传人、用途、模型名、处理时间和输出位置。第五步，结果必须带来源引用，例如页码、单元格、图片区域或截图时间。第六步，用 Codex 检查上传接口、临时目录、日志打印和删除策略，确认没有把原文件路径、密钥或完整隐私字段写进日志。
排错路径：看到模型答得像真的，也要回到文件证据
文件输入最麻烦的错误不是模型拒绝，而是模型给出看似合理但无法追溯的结论。排查时先看输出里有没有来源位置，没有来源就不能直接进入业务系统。再检查是否上传了错误版本，比如旧合同、压缩图、缺页 PDF 或隐藏列被忽略的表格。如果出现文件过大、超时或上下文溢出，优先做字段裁剪和分段处理，不要简单提高限制。对于图片和截图，要记录分辨率、裁剪范围和关键文字是否可读；对于表格，要记录工作表名、列名和行数。开发者 AI 调用里的日志应保留摘要信息，但不能保留完整敏感原文。
验收标准：文件处理结果必须能回放
上线前可以选三类样本做回放：一份正常文件、一份含敏感字段的文件、一份缺页或低清晰度文件。正常文件要能输出来源页码和关键字段；敏感样本要证明日志和结果里没有完整隐私内容；低质量样本要能触发人工复核，而不是强行编结论。若业务还会把结果写回工单、表格或客户系统，应先写入测试库，并保留原文件编号、处理单号和复核人。这样后续即使模型换版本，也能用同一批样本验证 AI API 接入和模型调用管理是否仍然可靠。
常见问题 / 避坑
问：只要用户自己上传，就默认可以处理吗？不可以，用户上传只说明来源，不说明用途授权。问：脱敏后模型还能理解吗？多数场景可以保留占位符，例如客户 A、订单 001、金额区间。问：截图里有 token 怎么办？先裁剪或打码，再进入模型接口。问：文件处理结果能不能长期保存？应按业务需要设置保留周期，测试样本更应及时清理。问：Codex 能否读取整个资料目录？只有在任务边界允许、文件类型明确、敏感规则清楚时才适合让它读取。
检查清单
文件来源是否明确；上传用途是否得到授权；敏感字段是否脱敏或占位；大小、页数和图片分辨率是否有上限；输出是否带页码、单元格或区域引用；日志是否避免记录完整隐私内容；临时文件是否有删除策略；CCSwitch profile 是否区分文件处理和普通文本；人工复核是否覆盖高风险结论；站内链接是否串联 AI API 接入、自动化办公、Codex 接入和模型调用管理。