Consensus AI 是以學術論文為核心的搜尋與研究整理工具。官方稱資料庫涵蓋超過 2.2 億篇論文，工具先檢索再用 AI 摘要或綜合結果，適合回答「目前研究證據怎麼說」「有哪些代表性論文」。免費版每月提供 10 次 Pro、3 次 Deep Review，單純找論文的 Paper Search 則不限次數。
它能縮短找資料和初步篩選時間，不能取代正式資料庫檢索、全文閱讀、偏差風險評估或專業判斷。健康、醫療、法律與政策內容尤其不能只引用 Consensus 產生的摘要。
Consensus 免費版與 Pro、Deep 價格
方案與功能於 2026-09-14 核對。Subscription Plans目前列免費每月 10 次 Pro；較早更新的 Deep 說明頁 FAQ 仍寫 15 次，兩頁尚未一致。下表採方案專頁，使用前到個人頭像 → Settings → Subscription 核對實際額度與重設日。
| 方案 | 價格 | 每月主要額度 |
|---|---|---|
| Free | US$0 | 無限 Paper Search、10 次 Pro、3 次 Deep、10 次 Study Snapshot |
| Pro | US$20／月；年繳 US$144 | 無限 Pro、15 次 Deep、無限 Study Snapshot |
| Deep | US$65／月；年繳 US$540 | 無限 Pro、200 次 Deep、無限 Study Snapshot |
| Teams | 依席次報價 | 每人 50 次 Deep、集中帳務與管理 |
免費使用者執行 Deep 也會消耗一次 Pro 額度，不能把兩欄直接相加成可用次數。若只是找論文，先走 Paper Search，保留 Pro 額度給比較與追問。
偶爾查證一個主張或找報告資料，可以先試免費版。每週都要整理一個領域、反覆建立比較表時，Pro 的價值在無限 Pro 訊息；需要大量完整文獻回顧、研究缺口與複雜輸出，才考慮 Deep。年繳雖然單月較低，第一次使用應先用免費額度驗證自己的題目和工作流。
Paper Search、Pro、Deep 怎麼選？
依 搜尋操作指南，預設搜尋可能是 Pro；只找文章時可從左下角 Tools 開啟 Paper Search。
Paper Search 只列出相關論文，不先產生綜合摘要。已經知道關鍵字、作者、DOI 或想自己篩選文獻時，從這裡開始最省額度。
Pro 最多分析 20 篇相關論文，提供含引文的摘要、連結和視覺化。它適合快速掌握一個明確問題、比較幾種介入方法，或把結果整理成表格。引文旁有勾號，代表分析使用了全文；沒有勾號時，可能只用了摘要。
依 Deep Review 說明，Deep Review 會把問題拆成子問題，最多執行 20 次針對性搜尋，檢視超過 1,000 篇，通常分析最多 50 篇，必要時可到 100 篇，並依需求產出前言、方法、結果與討論或其他格式。它適合建立閱讀地圖和找研究缺口，仍不等於 PRISMA 系統性回顧，也不能保證找齊所有資料庫與灰色文獻。
Consensus AI 教學：從問題到可引用證據
第 1 步：把題目寫成可檢索的研究問題。健康與介入問題可用 PICO：族群（Population）、介入（Intervention）、比較（Comparison）、結果（Outcome）。例如：
In adults over 65, does creatine supplementation compared with placebo
improve memory or executive function? Prioritize systematic reviews,
meta-analyses and randomized controlled trials published since 2018.中文也能搜尋，但專有名詞可同時放英文。問題只寫「肌酸有沒有用」會混入運動表現、不同年齡與不同結果指標，產生看似一致卻無法直接套用的答案。
第 2 步：先用 Paper Search 看資料分布。檢查年份、研究類型、樣本族群和結果指標。若前 20 篇多半不符合問題，先改關鍵字與篩選條件，不要直接開 Deep 讓 AI 在錯誤範圍內做更長的摘要。
第 3 步：用 Pro 建立證據表。要求欄位包含研究設計、樣本數、族群、介入、比較、主要結果、限制與 DOI。表格是篩選工具，不是最終答案；發現同一欄反覆空白，代表摘要或全文可能不足，需要人工補讀。
第 4 步：檢查 Consensus Meter。Meter 只在 yes／no 類問題且至少找到 5 篇可分類論文時出現，最多分析最相關的 20 篇，標成 Yes、No、Possibly 或 Mixed。它適合發現研究方向，不宜解讀成「科學界已有 X% 共識」。
官方也提醒，Meter 可能分類錯誤，且未必處理原問題裡的族群細節。例如問題問成人，某篇研究只研究兒童，AI 仍可能把它歸入支持。點開每一個關鍵色塊，核對標題、族群、設計和真正結論。
第 5 步：回到全文與原始引用。優先讀 systematic review、meta-analysis、RCT 和與目標族群最接近的研究。確認摘要是否誇大結果、效應量是否有實際意義、追蹤時間是否足夠，以及研究限制和利益衝突。
寫文章、簡報或報告時，引用原始論文，不要把 Consensus 當作者。若只看到摘要，文中也要降低結論強度，不能假裝已檢查方法與附錄。資料庫說明也提醒，平台透過合作取得全文分析權，不代表使用者一定能免費下載全文；引文有勾號，不等於你的帳號已取得期刊閱讀權限。
完整練習：肌酸能改善高齡者記憶嗎？
這是研究工具的操作練習，不是補充品建議。本次未登入 Consensus 產生實際報告；下方提示、納入規則與表格由本文編寫，原論文內容則已另外打開核對，不能把示例當成 Consensus 當日搜尋結果。
先訂納入條件，再花額度
把前面的問題限定為「65 歲以上成人、肌酸與安慰劑比較、記憶或執行功能」。這個年齡門檻是練習設定，並非產品要求。先在 Paper Search 試 creatine memory older adults randomized trial，再加入完整 PICO 問句；若找不到足夠研究，記錄不足，不要悄悄把年輕成人混進來補數量。
篩選時先排除只有肌力、運動表現或動物實驗的文章。系統性回顧可用來追原始試驗，但不能把同一批試驗與其回顧當成彼此獨立的多份證據。
要求證據表，也主動找不支持的結果
確認搜尋範圍後，用 Pro 貼上：
請回答：對 65 歲以上成人，肌酸相較安慰劑是否改善記憶或執行功能？
表格欄位：論文、研究設計、族群年齡、比較組、測量項目、
主要結果、限制、DOI、分析依據是摘要或全文。
找不到的欄位寫「未報告」，不要推測。
把符合年齡條件的證據與其他成人研究分開。
回顧與其納入的原始試驗請標記重複關係。再用相同族群追問：
請找同一問題下未見改善、結果不一致或限制較大的研究。
不要只列支持肌酸有效的文章。
若相反結果來自不同族群或測驗，請指出差異，不要硬湊成正反票數。
逐篇提供可核對的標題與 DOI，找不到足夠研究就直接說明。這樣做的目的，是檢查第一輪摘要是否漏掉不支持的結果；不是要求工具一定找出相同數量的正反文章。若始終只有少數不相符研究，先調整問題或改到原始資料庫查，不必為一份更長的 Deep 報告付費。
示範核對一篇真的原始論文
以 Sandkühler 等人在 BMC Medicine 發表的隨機試驗練習。先比對標題、作者與 DOI 10.1186/s12916-023-03146-5，再讀 Methods、Results 與限制，人工摘錄可以是：
設計：這是預先登錄、隨機、雙盲、安慰劑對照的交叉試驗，不能只標成「有研究支持」。族群：參與者為成年人，包含素食與雜食者，並非專門針對高齡者的試驗。
結果：貝氏分析支持小幅有利效果，但主要測驗的傳統顯著性結果不一致，探索性測驗未見改善。不能濃縮成「所有認知能力都改善」。納入決定：把它放在其他成人研究背景欄，沒有符合條件的高齡者結果，就不能直接回答本題。
這份摘錄示範如何限制外推，不是在此完成肌酸文獻回顧。若 AI 把它寫成「65 歲以上都有效」，先修族群錯置；若只寫「沒達顯著，所以完全無效」，也漏掉了原文不同分析的差異。讀到摘要不足以判斷時，保留不確定，不替作者補結論。
最後應交出什麼？
保存搜尋日期、完整問題、模式、篩選條件、納入與排除理由，以及每筆原文連結。證據表再加一欄「人工已核對／僅摘要／待取得全文」，讓接手者知道哪些內容還不能引用。
依官方 Deep 文件，報告底部 Export 可選複製文字、帶引文複製或 PDF；論文結果也可匯出 CSV、RIS 或書目格式。匯出後逐筆比對作者、年份、標題和 DOI，再放入報告或引用管理工具，不要把格式漂亮當成來源正確。
對這個練習，合格的交付可以是：「目前表內證據尚不足以直接回答高齡族群，需補符合納入條件的研究。」這比用 Meter 的色塊寫出肯定答案更可用。
Consensus、Elicit、SciSpace 怎麼選？
想先回答明確研究問題、快速看證據方向，選 Consensus。需要大量文獻篩選、欄位抽取與 review 工作流，可比較 Elicit 文獻回顧教學。已經有一篇 PDF，想逐段理解方法、表格與術語，則看 SciSpace Copilot 或 NotebookLM PDF 研究流程。
正式研究通常會組合使用：Consensus 建立題目和閱讀地圖，資料庫搜尋補齊結果，Zotero 管理引用，Elicit 或試算表做抽取，最後由研究者閱讀全文與決定納入標準。需要整體比較可看 AI 研究工具比較。
常見問題
Consensus AI 可以免費使用嗎？
可以。免費版有無限 Paper Search、每月 10 次 Pro、3 次 Deep Review 和 10 次 Study Snapshot。免費額度適合試用和偶爾查證，重度文獻整理再考慮 Pro。
Consensus 支援中文問題嗎？
介面可在設定中選擇偏好語言，搜尋也能用自然語言。專有名詞、研究設計和醫學詞彙建議同時加入英文或 MeSH 詞，較容易涵蓋原始論文。
Consensus Meter 的百分比等於科學共識嗎？
不等於。Meter 只分析當次問題最相關的 5–20 篇，資料庫也沒有世界上全部研究，AI 還可能誤分類或忽略族群差異。它是探索訊號，不是正式共識聲明。
Consensus 可以直接拿來寫論文嗎？
可用來找論文、建立初步證據表和探索研究缺口，但不能取代檢索策略、納入排除標準、偏差風險評估、全文閱讀與原始引用。正式論文應引用研究本身。
Pro 和 Deep 最大差別是什麼？
Pro 最多分析 20 篇，適合快速回答和比較；Deep 會執行多輪搜尋，檢視超過 1,000 篇後通常分析最多 50 篇，必要時到 100 篇，再產出回顧。題目還不清楚時，先用 Paper Search 或 Pro 修正範圍。