Solucionando o erro da API Sora 2 moderation system blocked self-harm: 5 causas e métodos de correção

Nota do autor: Análise detalhada das causas e soluções para o erro The request is blocked by our moderation system - self-harm ao utilizar a API oficial do Sora 2.

Está encontrando o erro The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm ao chamar a API oficial do Sora 2 para gerar vídeos? Este artigo analisará profundamente as 5 causas comuns de ativação desse erro e fornecerá soluções específicas.

Valor Central: Ao ler este artigo, você entenderá o mecanismo de funcionamento do sistema de moderação de conteúdo do Sora 2 e dominará técnicas de otimização de comandos para evitar a moderação de self-harm (autoflagelação), garantindo que suas solicitações de geração de vídeo passem sem problemas.

Pontos Centrais da Moderação da API do Sora 2

Análise do Mecanismo de Moderação de Conteúdo da API do Sora 2

A OpenAI construiu para o Sora 2 o sistema de segurança de conteúdo mais rigoroso da indústria, adotando a filosofia de "prevenção prioritária". O sistema utiliza classificadores multimodais que analisam simultaneamente o comando de texto, os quadros das imagens de referência e o conteúdo de áudio, realizando uma filtragem tripla nas fases de entrada, geração e saída.

Essa estratégia conservadora significa que: mesmo que sua intenção criativa seja totalmente legítima, certas combinações de palavras podem ativar filtros automáticos. Especialmente na categoria de self-harm (autoflagelação), o sistema interceptará qualquer conteúdo que possa sugerir comportamentos perigosos.

5 motivos comuns para erros de Self-Harm na API do Sora 2

Motivo 1: O comando contém descrições de ações sensíveis

Mesmo que a intenção seja legítima, certas palavras que descrevem ações podem ser interpretadas erroneamente pelo sistema como conteúdo relacionado a self-harm (autoflagelo):

Motivo 2: Palavras de intensidade emocional acionam a moderação

O sistema de moderação do Sora 2 é muito sensível a expressões emocionais intensas. As seguintes palavras podem acionar a detecção de self-harm:

• desperate / despair – Emoções de desespero podem ser associadas a intenções de autoflagelo.
• suffering / agony – Descrições de sofrimento ativam mecanismos de proteção.
• alone / isolated – O estado de isolamento é associado a riscos de saúde mental.
• hopeless / give up – A intenção de desistir pode ser interpretada como um sinal de perigo.
• tears / crying – Cenários de colapso emocional precisam ser tratados com cautela.

🎯 Sugestão de otimização: Use a perspectiva de um "diretor de cinema" para descrever a cena. Por exemplo, use character faces a difficult moment em vez de character is suffering. Através do ambiente de testes da APIYI (apiyi.com), você pode verificar rapidamente a taxa de aprovação de diferentes expressões.

Motivo 3: O conteúdo da imagem de referência aciona a moderação

Se você estiver usando os parâmetros input_image ou input_reference, o conteúdo da própria imagem também pode acionar a moderação:

Motivo 4: A combinação de contextos causa sobreposição de riscos

Uma única palavra pode não acionar a moderação, mas a combinação de várias palavras de "médio risco" pode resultar em uma sobreposição de riscos:

❌ Combinação de alto risco:
"A person standing alone on a rooftop at night, looking down at the city"
- alone (isolamento) + rooftop (local alto) + night (noite) + looking down (olhar para baixo) = Gatilho acionado

✅ Alternativa segura:
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer (identidade profissional) + observation deck (local seguro) + capturing (ação positiva) = Aprovado

Motivo 5: Reconhecimento de padrões de cenários específicos

O sistema de moderação do Sora 2 identifica certos padrões de cenários relacionados a self-harm:

• Cenários de banheiro + qualquer descrição de objeto cortante.
• Frascos de remédio/medicamentos + descrições de grandes quantidades ou excesso.
• Cenários de grande altitude + descrições relacionadas a bordas ou pulos.
• Espaços fechados + descrições de incapacidade de escapar.
• Cordas/objetos de amarração + descrições relacionadas ao pescoço ou suspensão.

Nota importante: Esses cenários podem ser perfeitamente razoáveis em criações normais (como anúncios de produtos de banho ou vídeos promocionais farmacêuticos), mas exigem atenção especial ao vocabulário e à composição para evitar o bloqueio automático.

Soluções para erros de Moderation na API do Sora 2

Solução 1: Reescreva os comandos usando termos técnicos de cinema

Converter descrições cotidianas em termos profissionais de cinema pode reduzir significativamente a taxa de falsos positivos:

Solução 2: Adicione descrições de contexto de segurança

Adicione explicitamente um contexto seguro e positivo ao seu comando:

# ❌ Comando que pode acionar a moderação
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ Após adicionar contexto de segurança
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"""

Solução 3: Teste com códigos de exemplo minimalistas

Teste a taxa de aprovação de diferentes comandos rapidamente através da plataforma APIYI:

import requests

def test_prompt_safety(prompt: str) -> dict:
    """Testa se o comando passa na moderação do Sora 2"""
    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  # Use a duração mínima para reduzir custos de teste
        }
    )
    return response.json()

# Testando diferentes expressões
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety(safe_prompt)
print(f"Resultado do teste: {result}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class SoraPromptChecker:
    """Ferramenta de verificação de segurança de comandos do Sora 2"""

    # Lista de palavras de alto risco conhecidas
    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:
        """Verificação local rápida de riscos no comando"""
        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": "Sugere-se reescrever o comando usando termos técnicos de cinema para substituir palavras sensíveis",
            "medium": "Sugere-se adicionar um contexto de segurança para deixar clara a intenção positiva",
            "low": "O risco do comando é baixo, você pode tentar submetê-lo"
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api(self, prompt: str) -> Dict:
        """Testa o comando através da API real"""
        local_check = self.check_local(prompt)

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False,
                "error": "Falha na verificação local. Recomenda-se otimizar o comando primeiro",
                "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
        }

# Exemplo de uso
checker = SoraPromptChecker("YOUR_API_KEY")

# Verificação local rápida
result = checker.check_local("A person standing alone on a rooftop at night")
print(f"Nível de risco: {result['risk_level']}")
print(f"Sugestão: {result['suggestion']}")

Sugestão: Obtenha sua API Key através da APIYI (apiyi.com) para realizar os testes. A plataforma oferece créditos gratuitos para novos usuários, que podem ser usados para validar a segurança dos seus comandos e evitar interrupções inesperadas em seus projetos oficiais.

Comparação entre os dois erros de moderação da API do Sora 2

Fluxo de correção rápida para sentinel_block

1. Verifique as dicas em Possible reasons na mensagem de erro.
2. Localize o termo problemático comparando com a lista de palavras sensíveis deste artigo.
3. Use termos técnicos ou profissionais para substituir a expressão sensível.
4. Reenvie o teste.

Fluxo de correção profunda para moderation_blocked

1. Analise se o contexto geral da cena se encaixa em algum padrão de risco.
2. Decomponha o comando e verifique cada elemento individualmente.
3. Reformule a cena, adicionando um contexto de segurança claro.
4. Use uma duração curta (4 segundos) para realizar testes de baixo custo.
5. Após passar no teste, gere o vídeo com a duração final desejada.

Melhores práticas de comandos de segurança para a API do Sora 2

Seguir estes princípios pode reduzir significativamente a taxa de falsos positivos para "self-harm" (autoflagelação):

1. Use verbos positivos em vez de negativos

• ❌ fall (cair) → ✅ descend / land (descer / pousar)
• ❌ hurt (machucar) → ✅ challenge / test (desafiar / testar)
• ❌ suffer (sofrer) → ✅ experience / face (vivenciar / encarar)

2. Adicione contexto profissional ou de identidade

• ❌ person alone (pessoa sozinha) → ✅ photographer working / artist creating (fotógrafo trabalhando / artista criando)
• ❌ standing on edge (parado na beira) → ✅ safety inspector checking / tour guide presenting (inspetor de segurança checando / guia turístico apresentando)

3. Deixe clara a intenção positiva

• ❌ night scene (cena noturna) → ✅ twilight photography session (sessão de fotografia ao crepúsculo)
• ❌ high place (lugar alto) → ✅ observation deck / scenic viewpoint (plataforma de observação / mirante panorâmico)

4. Use terminologia da indústria cinematográfica

• ❌ painful scene (cena dolorosa) → ✅ dramatic performance (atuação dramática)
• ❌ violent action (ação violenta) → ✅ choreographed stunt sequence (sequência de dublês coreografada)

🎯 Sugestão prática: Crie sua própria "biblioteca de comandos seguros", reunindo modelos que já foram validados nos testes. Através da plataforma APIYI (apiyi.com), você pode testar diversas variações de comandos com baixo custo e acumular modelos eficazes rapidamente.

Perguntas Frequentes

Resumo

Pontos centrais para resolver erros de "self-harm moderation" na API do Sora 2:

1. Entenda o mecanismo de moderação: O Sora 2 utiliza três camadas de filtragem e é especialmente sensível à categoria de self-harm; certas combinações de palavras normais podem causar falsos positivos.
2. Identifique a causa: Verbos de ação sensíveis, palavras de forte intensidade emocional, conteúdo de imagens de referência, combinações de contexto e padrões de cena podem ativar a moderação.
3. Domine as técnicas de correção: O uso de termos técnicos cinematográficos, a adição de contexto de segurança e a definição clara de intenções positivas são as soluções mais eficazes.

Não precisa entrar em pânico ao encontrar erros de moderação. Seguindo o método de investigação sistemática e as otimizações deste artigo, a grande maioria dos casos pode ser resolvida com sucesso.

Recomendamos utilizar a APIYI (apiyi.com) para obter créditos de teste gratuitos e construir sua própria biblioteca de comandos seguros, aumentando assim a taxa de sucesso na geração de vídeos com o Sora 2.

📚 Referências

⚠️ Observação sobre o formato dos links: Todos os links externos utilizam o formato Nome da Fonte: domain.com, facilitando a cópia mas sem link clicável, para evitar a perda de autoridade de SEO.

1. Discussão na Comunidade OpenAI: Problemas de sensibilidade no sistema de moderação do Sora 2

   • Link: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • Descrição: Discussões e compartilhamento de experiências de desenvolvedores sobre falsos positivos na moderação.

2. Análise de Restrições de Conteúdo do Sora 2: Por que seu comando é sempre bloqueado

   • Link: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • Descrição: Análise profunda das estratégias de moderação de conteúdo do Sora 2.

3. Central de Ajuda APIYI: Guia completo de códigos de erro da API do Sora 2

   • Link: help.apiyi.com
   • Descrição: Compilado de soluções para diversos erros da API do Sora 2.

Autor: Equipe Técnica
Troca de Conhecimento: Sinta-se à vontade para discutir na seção de comentários. Para mais materiais, acesse a comunidade técnica APIYI em apiyi.com