解決 Sora 2 API 報錯 moderation system blocked self-harm：5 種原因分析與修復方法

作者注：詳解 Sora 2 官方 API 調用時遇到 The request is blocked by our moderation system – self-harm 報錯的原因分析和解決方案

在調用 Sora 2 官方 API 生成視頻時，遇到 The request is blocked by our moderation system when checking inputs. Possible reasons: self-harm 報錯？本文將深入分析這個錯誤的 5 種常見觸發原因，並提供針對性的解決方案。

核心價值: 讀完本文，你將理解 Sora 2 內容審覈系統的工作機制，掌握避免觸發 self-harm 審覈的提示詞優化技巧，讓你的視頻生成請求順利通過。

Sora 2 API Moderation 報錯核心要點

Sora 2 API 內容審覈機制解析

OpenAI 爲 Sora 2 構建了業界最嚴格的內容安全系統，採用「預防優先」的設計理念。系統使用多模態分類器，同時分析文本提示詞、參考圖像幀和音頻內容，在輸入階段、生成階段和輸出階段進行三重過濾。

這種保守策略意味着：即使你的創作意圖完全正當，某些詞彙組合也可能觸發自動過濾器。特別是涉及 self-harm（自我傷害）類別時，系統會對任何可能暗示危險行爲的內容進行攔截。

Sora 2 API Self-Harm 報錯的 5 種觸發原因

原因 1：提示詞包含敏感動作描述

即使意圖正當，某些動作描述詞彙可能被系統誤判爲 self-harm 相關內容：

原因 2：情緒強度詞彙觸發審覈

Sora 2 的審覈系統對情緒強烈的表述非常敏感，以下詞彙可能觸發 self-harm 檢測：

• desperate / despair – 絕望情緒可能關聯自我傷害意圖
• suffering / agony – 痛苦描述觸發保護機制
• alone / isolated – 孤立狀態與心理健康風險關聯
• hopeless / give up – 放棄意圖可能被解讀爲危險信號
• tears / crying – 情緒崩潰場景需要謹慎處理

🎯 優化建議: 使用「電影導演」視角描述場景，例如用 character faces a difficult moment 替代 character is suffering。通過 API易 apiyi.com 的測試環境可以快速驗證不同表述的通過率。

原因 3：參考圖像內容觸發審覈

如果你使用了 input_image 或 input_reference 參數，圖像內容本身也會觸發審覈：

原因 4：上下文組合觸發風險疊加

單個詞彙可能不會觸發審覈，但多個「中等風險」詞彙組合在一起會導致風險疊加：

❌ 高風險組合：
"A person standing alone on a rooftop at night， looking down at the city"
- alone （孤立） + rooftop （高處） + night （夜晚） + looking down （向下看） = 觸發

✅ 安全替代：
"A photographer capturing city lights from an observation deck at dusk"
- photographer （職業身份） + observation deck （安全場所） + capturing （積極動作） = 通過

原因 5：特定場景模式識別

Sora 2 的審覈系統會識別某些與 self-harm 相關的場景模式：

• 浴室/衛生間場景 + 任何銳利物體描述
• 藥瓶/藥物 + 大量/過量相關描述
• 高空場景 + 邊緣/跳躍相關描述
• 封閉空間 + 無法逃脫相關描述
• 繩索/綁縛物 + 頸部/懸掛相關描述

重要提示: 這些場景在正常創作中可能完全合理（如衛浴產品廣告、醫藥宣傳片），但需要特別注意措辭和構圖，避免觸發自動審覈。

Sora 2 API Moderation 報錯解決方案

方案 1：使用影視專業術語重寫提示詞

將日常描述轉換爲專業影視術語，可以顯著降低誤判率：

方案 2：添加安全上下文說明

在提示詞中明確添加安全、積極的上下文：

# ❌ 可能觸發審覈的提示詞
prompt = "A person sitting alone on the edge of a bridge at night"

# ✅ 添加安全上下文後
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：使用極簡示例代碼測試

通過 API易平臺快速測試不同提示詞的通過率：

import requests

def test_prompt_safety（prompt: str） -> dict:
    """測試提示詞是否能通過 Sora 2 審覈"""
    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  # 使用最短時長降低測試成本
        }
    ）
    return response.json（）

# 測試不同表述
safe_prompt = "A dancer performing a graceful leap in a sunlit studio"
result = test_prompt_safety（safe_prompt）
print（f"測試結果: {result}"）

import requests
import time
from typing import List， Dict

class SoraPromptChecker:
    """Sora 2 提示詞安全檢查工具"""

    # 已知的高風險詞彙列表
    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:
        """本地快速檢查提示詞風險"""
        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": "建議重寫提示詞，使用專業影視術語替代敏感詞彙"，
            "medium": "建議添加安全上下文，明確積極意圖"，
            "low": "提示詞風險較低，可以嘗試提交"
        }
        return suggestions[risk_level]

    def test_with_api（self， prompt: str） -> Dict:
        """通過 API 實際測試提示詞"""
        local_check = self.check_local（prompt）

        if local_check["risk_level"] == "high":
            return {
                "passed": False，
                "error": "本地檢查未通過，建議先優化提示詞"，
                "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"）

# 本地快速檢查
result = checker.check_local（"A person standing alone on a rooftop at night"）
print（f"風險等級: {result['risk_level']}"）
print（f"建議: {result['suggestion']}"）

建議: 通過 API易 apiyi.com 獲取 API Key 進行測試。平臺提供新用戶免費額度，可用於驗證提示詞的安全性，避免正式項目中的意外攔截。

Sora 2 API 兩種審覈錯誤對比

sentinel_block 快速修復流程

1. 檢查報錯信息中的 Possible reasons 提示
2. 對照本文的敏感詞彙表定位問題詞彙
3. 使用專業術語替換敏感表述
4. 重新提交測試

moderation_blocked 深度修復流程

1. 分析整體場景是否符合風險模式
2. 拆解提示詞，逐一檢查每個元素
3. 重新構思場景，添加安全上下文
4. 使用短時長（4秒）進行小成本測試
5. 測試通過後再使用目標時長生成

Sora 2 API 安全提示詞最佳實踐

遵循以下原則，可以顯著降低 self-harm 誤判率：

1. 使用積極動詞替代消極動詞

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

2. 添加職業/身份上下文

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

3. 明確積極意圖

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

4. 使用影視行業術語

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

🎯 實踐建議: 建立自己的「安全提示詞庫」，收集經過測試驗證的模板。通過 API易 apiyi.com 平臺可以低成本測試大量提示詞變體，快速積累有效模板。

常見問題

總結

Sora 2 API self-harm moderation 報錯的核心解決要點：

1. 理解審覈機制: Sora 2 採用三層審覈，對 self-harm 類別尤其敏感，某些正常詞彙組合也可能觸發誤判
2. 識別觸發原因: 敏感動作詞彙、情緒強度詞彙、參考圖像內容、上下文組合、場景模式都可能觸發審覈
3. 掌握修復技巧: 使用影視專業術語、添加安全上下文、明確積極意圖是最有效的解決方案

遇到 moderation 報錯時不必慌張，按照本文的方法系統排查和優化，絕大多數情況都可以順利解決。

推薦通過 API易 apiyi.com 獲取免費測試額度，建立自己的安全提示詞庫，提高 Sora 2 視頻生成的成功率。

📚 參考資料

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1. OpenAI 社區討論: Sora 2 審覈系統敏感度問題

   • 鏈接: community.openai.com/t/moderation-is-way-too-sensitive-sora-2
   • 說明: 開發者關於審覈誤判的討論和經驗分享

2. Sora 2 內容限制解析: 爲什麼你的提示詞總被攔截

   • 鏈接: glbgpt.com/hub/sora-2-content-restrictions-explained
   • 說明: 深度分析 Sora 2 內容審覈策略

3. API易幫助中心: Sora 2 API 錯誤代碼完整指南

   • 鏈接: help.apiyi.com
   • 說明: 各類 Sora 2 API 報錯的解決方案彙總

作者: 技術團隊
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