Устранение ошибки Sora 2 API moderation system blocked self-harm: 5 причин и способы исправления

Примечание автора: Подробный разбор причин и решений ошибки The request is blocked by our moderation system - self-harm при вызове официального API Sora 2.

Столкнулись с ошибкой The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm при генерации видео через официальный API Sora 2? В этой статье мы подробно разберем 5 основных причин этого сбоя и предложим конкретные решения.

Ключевая ценность: После прочтения вы поймете, как работает система модерации контента Sora 2, и научитесь оптимизировать промпты, чтобы избегать блокировок по категории «self-harm» (самоповреждение) и успешно отправлять запросы.

Основные моменты по ошибке Sora 2 API Moderation

Анализ механизмов модерации контента Sora 2 API

OpenAI внедрила в Sora 2 одну из самых строгих систем безопасности в индустрии, следуя принципу «превентивной защиты». Система использует мультимодальные классификаторы, которые одновременно анализируют текстовые промпты, кадры референсных изображений и аудио. Фильтрация идет на трех этапах: ввод, генерация и вывод.

Такая консервативная стратегия означает: даже если ваш замысел абсолютно безобиден, определенное сочетание слов может активировать автоматический фильтр. Особенно это касается категории self-harm (самоповреждение) — система блокирует любой контент, который может хоть намеком указывать на опасное поведение.

5 причин возникновения ошибки Self-Harm в Sora 2 API

Причина 1: Промпт содержит описание чувствительных действий

Даже если ваши намерения вполне безобидны, некоторые слова, описывающие действия, могут быть ошибочно классифицированы системой как контент, связанный с причинением себе вреда (self-harm):

Причина 2: Слова с сильной эмоциональной окраской триггерят модерацию

Система модерации Sora 2 очень чувствительна к выражениям с интенсивным эмоциональным накалом. Следующие слова могут вызвать срабатывание фильтра self-harm:

• desperate / despair — отчаяние может быть интерпретировано как намерение причинить себе вред.
• suffering / agony — описание страданий активирует защитные механизмы.
• alone / isolated — состояние изоляции часто связывают с рисками для ментального здоровья.
• hopeless / give up — фразы о безнадежности могут быть восприняты как опасный сигнал.
• tears / crying — сцены эмоциональных срывов требуют очень осторожного описания.

🎯 Совет по оптимизации: Описывайте сцену с точки зрения «кинорежиссера». Например, вместо character is suffering используйте character faces a difficult moment. Проверить проходимость разных формулировок можно в тестовой среде APIYI на apiyi.com.

Причина 3: Контент референсного изображения триггерит модерацию

Если вы используете параметры input_image или input_reference, само содержание картинки тоже проходит проверку:

Причина 4: Комбинация контекстов вызывает суммирование рисков

Отдельное слово может не вызвать проблем, но сочетание нескольких «среднерисковых» терминов приводит к блокировке:

❌ Высокий риск:
"A person standing alone on a rooftop at night, looking down at the city"
- alone (изоляция) + rooftop (высота) + night (ночь) + looking down (взгляд вниз) = Триггер

✅ Безопасная альтернатива:
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer (профессиональная роль) + observation deck (безопасное место) + capturing (активное созидательное действие) = Проходит

Причина 5: Распознавание паттернов специфических сценариев

Система модерации Sora 2 умеет распознавать определенные паттерны сцен, потенциально связанных с self-harm:

• Сцены в ванной/туалете + любое описание острых предметов.
• Пузырьки с таблетками/лекарства + описание большого количества или передозировки.
• Сцены на высоте + описание края или прыжка.
• Замкнутые пространства + описание невозможности выбраться.
• Верёвки/связывание + описание области шеи или подвешивания.

Важное примечание: Эти сценарии могут быть вполне оправданы в творчестве (например, реклама сантехники или фармацевтики), но они требуют особого внимания к формулировкам и композиции, чтобы избежать автоматической блокировки.

Решения для исправления ошибок модерации в Sora 2 API

Способ 1: Перепишите промпт, используя профессиональную кинотерминологию

Замена повседневных слов на термины из киноиндустрии значительно снижает вероятность ложных срабатываний:

Способ 2: Добавьте пояснения о безопасном контексте

Явно укажите в промпте, что контекст является безопасным и позитивным:

# ❌ Промпт, который может вызвать ошибку
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ После добавления безопасного контекста
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"""

Способ 3: Тестирование с помощью минималистичного примера кода

Используйте платформу APIYI для быстрой проверки проходимости различных промптов:

import requests

def test_prompt_safety(prompt: str) -> dict:
    """Проверяет, пройдет ли промпт модерацию 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  # Используем минимальную длительность для экономии
        }
    )
    return response.json()

# Тестируем разные формулировки
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety(safe_prompt)
print(f"Результат теста: {result}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class SoraPromptChecker:
    """Инструмент для проверки безопасности промптов Sora 2"""

    # Список известных высокорисковых слов
    HIGH_RISK_WORDS = [
        "suicide", "kill", "die", "death", "blood", "bleeding",
        "cut", "cutting", "hurt", "harm", "pain", "suffer",
        "fall", "jump", "crash", "drown", "hang", "choke"
    ]

    # Контекстные слова риска
    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:
        """Быстрая локальная проверка рисков промпта"""
        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": "Рекомендуется переписать промпт, заменив чувствительные слова кинотерминами",
            "medium": "Рекомендуется добавить безопасный контекст, подчеркивающий позитивный умысел",
            "low": "Риск низкий, можно пробовать отправлять запрос"
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api(self, prompt: str) -> Dict:
        """Реальная проверка промпта через API"""
        local_check = self.check_local(prompt)

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False,
                "error": "Локальная проверка не пройдена, сначала оптимизируйте промпт",
                "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
        }

# Пример использования
checker = SoraPromptChecker("YOUR_API_KEY")

# Быстрая локальная проверка
result = checker.check_local("A person standing alone on a rooftop at night")
print(f"Уровень риска: {result['risk_level']}")
print(f"Рекомендация: {result['suggestion']}")

Совет: Получите API Key на сайте APIYI apiyi.com для проведения тестов. Платформа предоставляет бесплатные лимиты для новых пользователей, что позволит вам отладить безопасность промптов и избежать неожиданных блокировок в рабочих проектах.

Сравнение двух типов ошибок модерации в Sora 2 API

Быстрый процесс исправления sentinel_block

1. Проверьте подсказку Possible reasons в сообщении об ошибке.
2. Сверьтесь со списком стоп-слов (в этой статье), чтобы найти проблемное выражение.
3. Замените сомнительные фразы на профессиональную терминологию.
4. Повторно отправьте запрос для теста.

Глубокий процесс исправления moderation_blocked

1. Проанализируйте, не попадает ли общий сценарий под паттерны рисков.
2. Разберите промпт на части и проверьте каждый элемент по отдельности.
3. Переосмыслите сцену, добавив безопасный контекст.
4. Сначала протестируйте вариант с короткой длительностью (4 секунды) для экономии.
5. Только после успешного теста запускайте генерацию нужной длительности.

Лучшие практики безопасных промптов для Sora 2 API

Следуя этим принципам, можно значительно снизить процент ложных срабатываний по категории self-harm (самоповреждение):

1. Используйте позитивные глаголы вместо негативных

• ❌ fall (падать) → ✅ descend / land (спускаться / приземляться)
• ❌ hurt (ранить) → ✅ challenge / test (испытывать / проверять)
• ❌ suffer (страдать) → ✅ experience / face (проходить через / сталкиваться)

2. Добавляйте контекст профессии или роли

• ❌ person alone (человек один) → ✅ photographer working / artist creating (фотограф за работой / творящий художник)
• ❌ standing on edge (стоит на краю) → ✅ safety inspector checking / tour guide presenting (инспектор по безопасности проверяет / гид проводит экскурсию)

3. Четко указывайте позитивные намерения

• ❌ night scene (ночная сцена) → ✅ twilight photography session (сессия сумеречной фотографии)
• ❌ high place (высокое место) → ✅ observation deck / scenic viewpoint (смотровая площадка / панорамный вид)

4. Используйте терминологию киноиндустрии

• ❌ painful scene (болезненная сцена) → ✅ dramatic performance (драматическое исполнение)
• ❌ violent action (насильственное действие) → ✅ choreographed stunt sequence (хореографическая постановка трюков)

🎯 Практический совет: Создайте свою «библиотеку безопасных промптов», собирая проверенные шаблоны. Платформа APIYI (apiyi.com) позволяет недорого тестировать множество вариаций промптов и быстро находить рабочие формулировки.

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Основные моменты при решении ошибок self-harm moderation в Sora 2 API:

1. Понимайте механизмы проверки: Sora 2 использует трехуровневую систему модерации и особенно чувствительна к категории self-harm. Даже обычные комбинации слов могут привести к ложноположительным срабатываниям.
2. Выявляйте причины триггеров: Чувствительные глаголы действий, слова с сильной эмоциональной окраской, содержимое референсных изображений и общая композиция сцены — всё это может стать причиной блокировки.
3. Осваивайте техники исправления: Использование профессиональной кинотерминологии, добавление контекста безопасности и четкое указание позитивных намерений — самые эффективные способы решения проблемы.

При возникновении ошибки модерации не стоит паниковать. Действуйте системно, используя методы диагностики и оптимизации из этой статьи, и в большинстве случаев проблему удастся успешно решить.

Рекомендуем воспользоваться бесплатными тестовыми лимитами на APIYI (apiyi.com), чтобы создать свою базу безопасных промптов и повысить вероятность успешной генерации видео в Sora 2.

📚 Полезные материалы

⚠️ Примечание по формату ссылок: Все внешние ссылки указаны в формате Название ресурса: domain.com. Это удобно для копирования, но ссылки не кликабельны, чтобы не терять SEO-вес.

1. Обсуждение в сообществе OpenAI: Проблема чувствительности системы модерации Sora 2

   • Ссылка: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • Описание: Дискуссии разработчиков и обмен опытом по поводу ложных срабатываний фильтров модерации.

2. Разбор ограничений контента Sora 2: Почему ваши промпты постоянно блокируются

   • Ссылка: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • Описание: Глубокий анализ стратегии модерации контента в Sora 2.

3. Центр помощи APIYI: Полное руководство по кодам ошибок Sora 2 API

   • Ссылка: help.apiyi.com
   • Описание: Сборник решений для различных ошибок, возникающих при работе с Sora 2 API.

Автор: Техническая команда
Обмен опытом: Будем рады обсудить тему в комментариях. Еще больше материалов можно найти в техническом сообществе APIYI на apiyi.com