一个拥有超大token额度的免费接口，仍然可能让无障碍聊天界面以与模型质量无关的方式崩溃。因此我建议第一个测试不是看回复是否机智，而是看原始流产生了多少次实时区域更新，以及批处理策略能否在第一个完整答案出现前避免屏幕阅读器被信息淹没。MonkeyCode 的运营方称其提供免费模型接入，token 额度为3000万，并提供免费服务器选项。声明：本文是 MonkeyCode 产品推广的一部分；我未独立核验该额度及当前限制，因此不将其作为承诺，而只是提供一个可复现的测试思路，在你把预算变成设计假设前指向任意兼容接口。

屏幕阅读器并不会读取 aria-live 区域的每一次变化；即便读取，也可能丢弃、合并或中断更新。因此，快速模型端点并不自动等于无障碍端点。如果你把每个流式增量都写入实时区域，语音输出就会变成一堵墙，听者会丢失句首；如果一直憋到结束才输出，用户又会沉默等待，怀疑请求是否还活着。关键边界条件是批处理策略：用一个时间间隔收集碎小文本增量，再以人能跟上的节奏播报。可以想象成用滴灌带而不是消防水龙带浇花——水量相同，但花不容易被冲倒。

由于项目开源，你可以检查确切的流路由和消息结构，而不必猜测。下面的探测假设常见的 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 格式，并刻意不处理认证，这样缺少密钥或路径错误会显示为可见错误，而不是静默空白。如果仓库使用不同路径或 JSON 字段，请相应修改。这个测试的价值在于：在把巨大额度当成设计前提之前，先用一个小型探测确认“可访问的节奏”真实存在，而不是被模型速度或 token 数量掩盖。