本地优先与在线能力并存
这篇文章最初发布于 2026 年 2 月，描述早期版本的本地存储设计。2026 年 11 月修订后，明确区分本地数据与现行账号、模型和工具服务，避免把历史版本描述当作当前产品承诺。
桌面端的工作空间文件、会话和部分设置可以保存在本机。在线模型推理需要把任务所需的提示词、上下文或文件片段发送给所配置的模型服务。统一账号、支付、启用的云端功能以及第三方工具可能涉及不同的数据处理链路。
判断数据去向时看实际功能
- 自带 API Key：检查服务地址与服务商的数据政策；地址若是代理，请求会经过该代理。
- Tokeny 内置渠道：根据账号资格、渠道说明和隐私政策使用。
- 本地模型：检查推理地址，联网搜索或远程 MCP 仍可能访问网络。
- 本地 MCP 进程：stdio 只描述通信方式，不证明进程不联网。
本地文件如何保护
为工作空间与重要文档建立备份。迁移数据前关闭应用，并按当前版本文档操作；不要把删除本地目录当作删除服务器账号数据的替代。涉及账号权利和数据处理请求时，按隐私政策提供的渠道联系。
使用前做一次小验证
先用合成资料检查模型、工具和保存路径，再处理真实文件。离线查看历史与离线完成 AI 任务是不同能力；后者要求模型、资料和所需工具全部能够本地使用。
查看当前模型与数据去向说明，并阅读隐私政策和入门教程。