解决 Sora 2 API 报错 moderation system blocked self-harm：5 种原因分析与修复方法

作者注：详解 Sora 2 官方 API 调用时遇到 The request is blocked by our moderation system – self-harm 报错的原因分析和解决方案

在调用 Sora 2 官方 API 生成视频时，遇到 The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm 报错？本文将深入分析这个错误的 5 种常见触发原因，并提供针对性的解决方案。

核心价值: 读完本文，你将理解 Sora 2 内容审核系统的工作机制，掌握避免触发 self-harm 审核的提示词优化技巧，让你的视频生成请求顺利通过。

Sora 2 API Moderation 报错核心要点

Sora 2 API 内容审核机制解析

OpenAI 为 Sora 2 构建了业界最严格的内容安全系统，采用「预防优先」的设计理念。系统使用多模态分类器，同时分析文本提示词、参考图像帧和音频内容，在输入阶段、生成阶段和输出阶段进行三重过滤。

这种保守策略意味着：即使你的创作意图完全正当，某些词汇组合也可能触发自动过滤器。特别是涉及 self-harm（自我伤害）类别时，系统会对任何可能暗示危险行为的内容进行拦截。

Sora 2 API Self-Harm 报错的 5 种触发原因

原因 1：提示词包含敏感动作描述

即使意图正当，某些动作描述词汇可能被系统误判为 self-harm 相关内容：

原因 2：情绪强度词汇触发审核

Sora 2 的审核系统对情绪强烈的表述非常敏感，以下词汇可能触发 self-harm 检测：

• desperate / despair – 绝望情绪可能关联自我伤害意图
• suffering / agony – 痛苦描述触发保护机制
• alone / isolated – 孤立状态与心理健康风险关联
• hopeless / give up – 放弃意图可能被解读为危险信号
• tears / crying – 情绪崩溃场景需要谨慎处理

🎯 优化建议: 使用「电影导演」视角描述场景，例如用 character faces a difficult moment 替代 character is suffering。通过 API易 apiyi.com 的测试环境可以快速验证不同表述的通过率。

原因 3：参考图像内容触发审核

如果你使用了 input_image 或 input_reference 参数，图像内容本身也会触发审核：

原因 4：上下文组合触发风险叠加

单个词汇可能不会触发审核，但多个「中等风险」词汇组合在一起会导致风险叠加：

❌ 高风险组合：
"A person standing alone on a rooftop at night, looking down at the city"
- alone (孤立) + rooftop (高处) + night (夜晚) + looking down (向下看) = 触发

✅ 安全替代：
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer (职业身份) + observation deck (安全场所) + capturing (积极动作) = 通过

原因 5：特定场景模式识别

Sora 2 的审核系统会识别某些与 self-harm 相关的场景模式：

• 浴室/卫生间场景 + 任何锐利物体描述
• 药瓶/药物 + 大量/过量相关描述
• 高空场景 + 边缘/跳跃相关描述
• 封闭空间 + 无法逃脱相关描述
• 绳索/绑缚物 + 颈部/悬挂相关描述

重要提示: 这些场景在正常创作中可能完全合理（如卫浴产品广告、医药宣传片），但需要特别注意措辞和构图，避免触发自动审核。

Sora 2 API Moderation 报错解决方案

方案 1：使用影视专业术语重写提示词

将日常描述转换为专业影视术语，可以显著降低误判率：

方案 2：添加安全上下文说明

在提示词中明确添加安全、积极的上下文：

# ❌ 可能触发审核的提示词
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ 添加安全上下文后
prompt = """A professional photographer setting up camera equipment
on a well-lit bridge observation platform at twilight,
wearing safety gear, capturing the city skyline for a travel magazine"""

方案 3：使用极简示例代码测试

通过 API易平台快速测试不同提示词的通过率：

import requests

def test_prompt_safety(prompt: str) -> dict:
    """测试提示词是否能通过 Sora 2 审核"""
    response = requests.post(
        "https://vip.apiyi.com/v1/videos/generations",
        headers={
            "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
            "Content-Type": "application/json"
        },
        json={
            "model": "sora-2",
            "prompt": prompt,
            "duration": 4  # 使用最短时长降低测试成本
        }
    )
    return response.json()

# 测试不同表述
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety(safe_prompt)
print(f"测试结果: {result}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class SoraPromptChecker:
    """Sora 2 提示词安全检查工具"""

    # 已知的高风险词汇列表
    HIGH_RISK_WORDS = [
        "suicide", "kill", "die", "death", "blood", "bleeding",
        "cut", "cutting", "hurt", "harm", "pain", "suffer",
        "fall", "jump", "crash", "drown", "hang", "choke"
    ]

    CONTEXT_RISK_WORDS = [
        "alone", "isolated", "desperate", "hopeless", "crying",
        "rooftop", "bridge", "cliff", "edge", "night", "dark"
    ]

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"

    def check_local(self, prompt: str) -> Dict:
        """本地快速检查提示词风险"""
        prompt_lower = prompt.lower()

        high_risk = [w for w in self.HIGH_RISK_WORDS if w in prompt_lower]
        context_risk = [w for w in self.CONTEXT_RISK_WORDS if w in prompt_lower]

        risk_level = "low"
        if len(high_risk) > 0:
            risk_level = "high"
        elif len(context_risk) >= 2:
            risk_level = "medium"

        return {
            "risk_level": risk_level,
            "high_risk_words": high_risk,
            "context_risk_words": context_risk,
            "suggestion": self._get_suggestion(risk_level)
        }

    def _get_suggestion(self, risk_level: str) -> str:
        suggestions = {
            "high": "建议重写提示词，使用专业影视术语替代敏感词汇",
            "medium": "建议添加安全上下文，明确积极意图",
            "low": "提示词风险较低，可以尝试提交"
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api(self, prompt: str) -> Dict:
        """通过 API 实际测试提示词"""
        local_check = self.check_local(prompt)

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False,
                "error": "本地检查未通过，建议先优化提示词",
                "local_check": local_check
            }

        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/videos/generations",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "sora-2",
                "prompt": prompt,
                "duration": 4
            }
        )

        result = response.json()

        if "error" in result:
            return {
                "passed": False,
                "error": result["error"],
                "local_check": local_check
            }

        return {
            "passed": True,
            "task_id": result.get("id"),
            "local_check": local_check
        }

# 使用示例
checker = SoraPromptChecker("YOUR_API_KEY")

# 本地快速检查
result = checker.check_local("A person standing alone on a rooftop at night")
print(f"风险等级: {result['risk_level']}")
print(f"建议: {result['suggestion']}")

建议: 通过 API易 apiyi.com 获取 API Key 进行测试。平台提供新用户免费额度，可用于验证提示词的安全性，避免正式项目中的意外拦截。

Sora 2 API 两种审核错误对比

sentinel_block 快速修复流程

1. 检查报错信息中的 Possible reasons 提示
2. 对照本文的敏感词汇表定位问题词汇
3. 使用专业术语替换敏感表述
4. 重新提交测试

moderation_blocked 深度修复流程

1. 分析整体场景是否符合风险模式
2. 拆解提示词，逐一检查每个元素
3. 重新构思场景，添加安全上下文
4. 使用短时长（4秒）进行小成本测试
5. 测试通过后再使用目标时长生成

Sora 2 API 安全提示词最佳实践

遵循以下原则，可以显著降低 self-harm 误判率：

1. 使用积极动词替代消极动词

• ❌ fall → ✅ descend / land
• ❌ hurt → ✅ challenge / test
• ❌ suffer → ✅ experience / face

2. 添加职业/身份上下文

• ❌ person alone → ✅ photographer working / artist creating
• ❌ standing on edge → ✅ safety inspector checking / tour guide presenting

3. 明确积极意图

• ❌ night scene → ✅ twilight photography session
• ❌ high place → ✅ observation deck / scenic viewpoint

4. 使用影视行业术语

• ❌ painful scene → ✅ dramatic performance
• ❌ violent action → ✅ choreographed stunt sequence

🎯 实践建议: 建立自己的「安全提示词库」，收集经过测试验证的模板。通过 API易 apiyi.com 平台可以低成本测试大量提示词变体，快速积累有效模板。

常见问题

总结

Sora 2 API self-harm moderation 报错的核心解决要点：

1. 理解审核机制: Sora 2 采用三层审核，对 self-harm 类别尤其敏感，某些正常词汇组合也可能触发误判
2. 识别触发原因: 敏感动作词汇、情绪强度词汇、参考图像内容、上下文组合、场景模式都可能触发审核
3. 掌握修复技巧: 使用影视专业术语、添加安全上下文、明确积极意图是最有效的解决方案

遇到 moderation 报错时不必慌张，按照本文的方法系统排查和优化，绝大多数情况都可以顺利解决。

推荐通过 API易 apiyi.com 获取免费测试额度，建立自己的安全提示词库，提高 Sora 2 视频生成的成功率。

📚 参考资料

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1. OpenAI 社区讨论: Sora 2 审核系统敏感度问题

   • 链接: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • 说明: 开发者关于审核误判的讨论和经验分享

2. Sora 2 内容限制解析: 为什么你的提示词总被拦截

   • 链接: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • 说明: 深度分析 Sora 2 内容审核策略

3. API易帮助中心: Sora 2 API 错误代码完整指南

   • 链接: help.apiyi.com
   • 说明: 各类 Sora 2 API 报错的解决方案汇总

作者: 技术团队
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