Sora 2 API 오류 moderation system blocked self-harm 해결: 5가지 원인 분석 및 해결 방법

저자의 한 마디: Sora 2 공식 API 호출 시 발생하는 The request is blocked by our moderation system - self-harm 오류의 원인 분석 및 해결 방법 상세 가이드

Sora 2 공식 API를 사용하여 영상을 생성할 때, The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm이라는 오류를 만나셨나요? 이 글에서는 이 오류를 유발하는 5가지 주요 원인을 심층 분석하고, 그에 따른 맞춤형 해결 방법을 제시해 드립니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Sora 2의 콘텐츠 검토 시스템 작동 원리를 이해하고, self-harm(자해) 검토를 피하기 위한 프롬프트 최적화 기술을 습득하여 영상 생성 요청을 성공적으로 통과시킬 수 있게 됩니다.

Sora 2 API Moderation 오류 핵심 요점

Sora 2 API 콘텐츠 검토 메커니즘 분석

OpenAI는 Sora 2를 위해 업계에서 가장 엄격한 콘텐츠 안전 시스템을 구축했으며, '예방 우선' 설계 철학을 채택했습니다. 시스템은 멀티모달 분류기를 사용하여 텍스트 프롬프트, 참조 이미지 프레임 및 오디오 콘텐츠를 동시에 분석하며, 입력 단계, 생성 단계, 출력 단계에서 3중 필터링을 수행합니다.

이러한 보수적인 전략은 창작 의도가 완전히 정당하더라도 특정 단어 조합이 자동 필터를 트리거할 수 있음을 의미합니다. 특히 self-harm(자해) 카테고리와 관련하여 시스템은 위험한 행동을 암시할 수 있는 모든 콘텐츠에 대해 매우 민감하게 반응하여 차단합니다.

Sora 2 API Self-Harm 오류가 발생하는 5가지 원인

원인 1: 프롬프트에 포함된 민감한 동작 묘사

의도가 정당하더라도 특정 동작 묘사 어휘가 시스템에 의해 자해(self-harm) 관련 내용으로 오판될 수 있어요.

원인 2: 감정 강도가 높은 어휘로 인한 필터링

Sora 2의 검토 시스템은 감정 표현이 강렬한 서술에 매우 민감해요. 다음과 같은 어휘들은 자해 감지로 이어질 수 있습니다.

• desperate / despair – 절망적인 감정은 자해 의도와 연관될 수 있어요.
• suffering / agony – 고통에 대한 묘사는 보호 메커니즘을 트리거합니다.
• alone / isolated – 고립된 상태는 정신 건강 위험과 연관될 수 있어요.
• hopeless / give up – 포기하려는 의도는 위험 신호로 해석될 수 있습니다.
• tears / crying – 정서적 붕괴 장면은 주의 깊게 다루어야 해요.

🎯 최적화 팁: 장면을 묘사할 때 '영화 감독'의 시각을 활용해 보세요. 예를 들어 character is suffering 대신 character faces a difficult moment와 같은 표현을 사용하는 것이 좋습니다. APIYI(apiyi.com)의 테스트 환경을 이용하면 다양한 표현의 통과율을 빠르게 확인할 수 있어요.

원인 3: 참조 이미지 내용으로 인한 필터링

input_image 또는 input_reference 파라미터를 사용하는 경우, 이미지 콘텐츠 자체가 검토 대상이 됩니다.

원인 4: 컨텍스트 조합으로 인한 리스크 중첩

단일 어휘로는 검토를 통과할 수 있지만, 여러 개의 '중간 위험' 어휘가 조합되면 리스크가 중첩되어 차단될 수 있어요.

❌ 고위험 조합:
"A person standing alone on a rooftop at night, looking down at the city"
- alone (고립) + rooftop (높은 곳) + night (밤) + looking down (아래를 내려다봄) = 트리거 발생

✅ 안전한 대안:
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer (직업적 정체성) + observation deck (안전한 장소) + capturing (긍정적인 동작) = 통과

원인 5: 특정 장면 패턴 인식

Sora 2의 검토 시스템은 자해와 관련된 특정 장면 패턴을 식별합니다.

• 욕실/화장실 장면 + 날카로운 물체에 대한 모든 묘사
• 약병/약물 + 대량/과다 복용 관련 묘사
• 높은 곳 + 가장자리/점프 관련 묘사
• 밀폐된 공간 + 탈출 불가능 관련 묘사
• 로프/결박 도구 + 목/매달기 관련 묘사

중요 팁: 이러한 장면들은 일반적인 창작 활동(예: 욕실 용품 광고, 의약품 홍보 영상)에서 충분히 합리적일 수 있지만, 자동 검토 시스템을 통과하기 위해서는 단어 선택과 구도에 각별한 주의가 필요해요.

Sora 2 API Moderation 오류 해결 방안

방안 1: 영상 전문 용어를 사용해 프롬프트 재작성하기

일상적인 묘사를 전문 영상 용어로 바꾸면 오판율을 현저히 낮출 수 있어요.

방안 2: 안전한 컨텍스트 설명 추가하기

프롬프트 내에 안전하고 긍정적인 맥락을 명시적으로 추가해 보세요.

# ❌ 검토를 트리거할 수 있는 프롬프트
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ 안전한 컨텍스트를 추가한 프롬프트
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"""

방안 3: 미니멀한 예제 코드로 테스트하기

APIYI 플랫폼을 통해 다양한 프롬프트의 통과율을 신속하게 테스트해 볼 수 있습니다.

import requests

def test_prompt_safety(prompt: str) -> dict:
    """프롬프트가 Sora 2 검토를 통과할 수 있는지 테스트합니다."""
    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  # 최단 시간을 사용하여 테스트 비용 절감
        }
    )
    return response.json()

# 다양한 표현 테스트
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety(safe_prompt)
print(f"테스트 결과: {result}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class SoraPromptChecker:
    """Sora 2 프롬프트 안전 검사 도구"""

    # 알려진 고위험 어휘 목록
    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:
        """로컬에서 프롬프트 리스크를 빠르게 검사합니다."""
        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": "프롬프트를 재작성하는 것을 권장하며, 민감한 단어를 전문 영상 용어로 대체하세요.",
            "medium": "안전한 컨텍스트를 추가하여 긍정적인 의도를 명확히 하는 것을 권장합니다.",
            "low": "프롬프트 리스크가 낮으므로 제출을 시도해 볼 수 있습니다."
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api(self, prompt: str) -> Dict:
        """API를 통해 실제로 프롬프트를 테스트합니다."""
        local_check = self.check_local(prompt)

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False,
                "error": "로컬 검사를 통과하지 못했습니다. 먼저 프롬프트를 최적화하세요.",
                "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
        }

# 사용 예시
checker = SoraPromptChecker("YOUR_API_KEY")

# 로컬 빠른 검사
result = checker.check_local("A person standing alone on a rooftop at night")
print(f"리스크 등급: {result['risk_level']}")
print(f"권장 사항: {result['suggestion']}")

권장 사항: APIYI(apiyi.com)에서 API Key를 발급받아 테스트해 보세요. 플랫폼에서 제공하는 신규 사용자 무료 크레딧을 활용하면 프롬프트의 안전성을 미리 확인하여 실제 프로젝트에서의 예기치 않은 차단을 방지할 수 있습니다.

Sora 2 API 두 가지 검토 오류 비교

sentinel_block 빠른 수정 절차

1. 오류 메시지에 포함된 Possible reasons 힌트를 확인하세요.
2. 이 글의 민감 단어 목록과 대조하여 문제가 되는 단어를 찾으세요.
3. 민감한 표현을 전문 용어나 완화된 표현으로 교체하세요.
4. 테스트를 위해 다시 제출해 보세요.

moderation_blocked 심층 수정 절차

1. 전체 장면이 위험 패턴(예: 자해, 위험한 상황 등)에 해당하는지 분석하세요.
2. 프롬프트를 분해하여 각 요소가 안전한지 하나씩 점검하세요.
3. 장면을 재구상하고 안전한 컨텍스트(예: 촬영 현장 등)를 추가해 보세요.
4. 비용 절감을 위해 짧은 시간(4초)으로 먼저 테스트해 보세요.
5. 테스트를 통과하면 원하는 원래 목표 시간으로 설정을 변경해 생성하세요.

Sora 2 API 안전 프롬프트 모범 사례

다음 원칙들을 따르면 self-harm(자해) 등으로 인한 오판율을 크게 낮출 수 있어요.

1. 부정적인 동사 대신 긍정적인 동사 사용하기

• ❌ fall(추락) → ✅ descend / land (내려가다 / 착륙하다)
• ❌ hurt(다치다) → ✅ challenge / test (도전하다 / 시험하다)
• ❌ suffer(고통받다) → ✅ experience / face (경험하다 / 직면하다)

2. 직업이나 신분 컨텍스트 추가하기

• ❌ person alone(혼자 있는 사람) → ✅ photographer working / artist creating (작업 중인 사진작가 / 창작 중인 예술가)
• ❌ standing on edge(절벽 끝에 서 있음) → ✅ safety inspector checking / tour guide presenting (점검 중인 안전 검사관 / 설명 중인 가이드)

3. 명확하고 긍정적인 의도 명시하기

• ❌ night scene(어두운 밤 장면) → ✅ twilight photography session (황혼 사진 촬영 세션)
• ❌ high place(높은 곳) → ✅ observation deck / scenic viewpoint (전망대 / 경치 좋은 지점)

4. 영상 산업 전문 용어 활용하기

• ❌ painful scene(괴로운 장면) → ✅ dramatic performance (극적인 연기)
• ❌ violent action(폭력적인 행동) → ✅ choreographed stunt sequence (안무가 짜인 스턴트 시퀀스)

🎯 실전 제언: 자신만의 '안전 프롬프트 라이브러리'를 구축하고 검증된 템플릿을 모아두는 것이 좋습니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 이용하면 다양한 프롬프트 변형을 저렴한 비용으로 테스트하며 효과적인 템플릿을 빠르게 확보할 수 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

요약

Sora 2 API self-harm moderation 오류 해결을 위한 핵심 요약:

1. 검토 메커니즘 이해: Sora 2는 3단계 검토를 거치며 self-harm 카테고리에 특히 민감합니다. 정상적인 단어 조합도 상황에 따라 오판을 일으킬 수 있음을 인지해야 합니다.
2. 원인 파악: 민감한 동작 동사, 강한 감정 표현, 참고 이미지의 내용, 단어들의 조합, 특정 장면 패턴 등이 검토를 트리거할 수 있습니다.
3. 수정 기술 습득: 전문적인 영상 제작 용어를 사용하고, 안전한 컨텍스트를 추가하며, 명확하고 긍정적인 의도를 명시하는 것이 가장 효과적인 해결책입니다.

모더레이션 오류가 발생하더라도 당황하지 마세요. 이 가이드에서 안내해 드린 방법대로 체계적으로 점검하고 최적화하면 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다.

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📚 참고 자료

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1. OpenAI 커뮤니티 논의: Sora 2 검토 시스템 민감도 문제

   • 링크: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • 설명: 검토 오판에 관한 개발자들의 논의 및 경험 공유

2. Sora 2 콘텐츠 제한 분석: 왜 여러분의 프롬프트가 계속 차단될까요?

   • 링크: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • 설명: Sora 2 콘텐츠 검토 전략 심층 분석

3. APIYI 고객센터: Sora 2 API 오류 코드 전체 가이드

   • 링크: help.apiyi.com
   • 설명: 각종 Sora 2 API 오류 해결 방법 모음

작성자: 기술 팀
기술 교류: 댓글창에서 자유롭게 토론해 주세요. 더 많은 자료는 APIYI apiyi.com 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.