Text Filter API 會檢查文字的內容安全訊號，並在簡單的 FlaqAI 回應中回傳標記狀態、分數、風險等級與點數。適合平台審核、UGC 風控與自動化內容安全流程，協助團隊更快辨識潛在風險。可用於文字與圖片偵測場景，在效率、穩定性與可擴展性之間取得平衡。適合在上線前測試審核策略，並持續優化內容安全體驗。透過穩定內容安全 API 偵測文字與圖片，支援審核、風控與 UGC 場景，在擴大規模前降低內容風險。
API 範例
提交範例
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/content/filter', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'content-filter-text-standard',
type: 'nsfw',
text: 'Sample text to check'
})
});
const result = await response.json();
console.log(result.data);
提交範例
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/content/filter',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'content-filter-text-standard',
'type': 'nsfw',
'text': 'Sample text to check'
}
)
result = response.json()
print(result['data'])
提交範例
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/content/filter \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "content-filter-text-standard",
"type": "nsfw",
"text": "Sample text to check"
}'
尚無結果
執行內容偵測請求，即可在這裡查看結構化回應。
Content Filter Text 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
快速且實惠的 Text Filter API（FlaqAI 文字安全偵測）
FlaqAI Text Filter API 為正在建置使用者生成內容工作流程、AI 應用程式、社群平台與審核管線的開發者，提供快速且實惠的文字安 全偵測。這個內容審核 API 可協助你提交文字，並透過簡潔回應取得結構化安全訊號，包括標記狀態、風險等級、分數與點數使用 量。Content Filter Text 專為 Flaq AI 上的正式 API 整合打造，讓團隊能在發布、儲存或送入下游模型工作流程前，以實用方式篩檢 文字。
Text Filter API 的主要功能
- Fast Text Safety Detection: 透過專為審核閘門、發布前審查與即時產品流程設計的精簡 content filter API，快速檢查提交 的文字。
- Cost-Effective API Pricing: 針對留言、提示詞、標題文字、訊息與其他使用者生成文字，使用實惠的 text moderation API 進行重複安全檢查。
- Structured Risk Signals: 接收清楚的標記狀態、信心分數與風險等級欄位，讓你的應用程式能判斷要允許、封鎖、排入佇列或 審查內容。
- Content Detection: 透過適合需要簡單可靠政策執行的應用程式的集中式內容安全工作流程，偵測成人或不安全的文字訊號。
- Developer-Friendly Integration: 不必建置自訂分類器、審核儀表板或評分基礎設施，即可透過輕量 API 請求加入文字安全檢 查。
- Production Workflow Support: 將一致的回應用於審核佇列、稽核紀錄、提示詞篩選、社群安全工具與自動化 trust-and-safety 作業。
如何在 Flaq AI 上使用 Text Filter API 進行文字安全偵測
- Input: 為安全偵測而提交的自然語言文字，例如留言、提示詞、個人簡介、標題文字、訊息或審核佇列項目。
- Output: 透過 FlaqAI text safety API 取得包含標記狀態、風險等級、分數與點數使用量的結構化 content filter 結果。
- Detection Type: 適用於需要實用內容安全篩檢的應用程式的集中式文字偵測。
- Capabilities: 適用於可擴充審核工作流程的快速文字審核、風險評分、自動安全閘門、內容審查路由與開發者友善 API 整合。
Text Filter API 整合的最佳使用案例
- User-Generated Content Moderation: 在留言、個人檔案文字、論壇貼文與社群提交內容於產品中可見之前進行篩檢。
- AI Prompt Safety Checks: 在將提示詞送入圖片、影片、聊天或自動化模型之前先進行審查，以降低不安全生成嘗試。
- Messaging & Social Apps: 透過簡單的結構化結果，為聊天訊息、標題文字、回覆與社交互動加入輕量審核層。
- Marketplace & Listing Review: 在商品描述、服務刊登內容、賣家備註與上傳文字發布給買家之前先進行檢查。
- Moderation Queue Automation: 將高風險文字導向人工審查，同時讓低風險內容更快通過，提升營運效率。
Note 內容安全結果應作為更廣泛審核策略的一部分使用。請檢視你自己的政策，謹慎處理邊界案例，並在需要時針對敏感決策套 用人工審查。
Content Filter Text 與競品比較分析
-
Content Filter Text vs. OpenAI Moderation API
OpenAI Moderation 為文字與圖片輸入提供廣泛的安全分類。Content Filter Text 則聚焦於輕量的 FlaqAI text safety 工作流程， 提供簡單的 flagged、score 與 risk level 輸出，適合希望在 Flaq AI 正式管線中使用實惠審核能力的團隊。 -
Content Filter Text vs. Google Perspective API
Google Perspective API 以分析留言品質與毒性訊號聞名。Content Filter Text 的設計目標是為產品審核閘門提供直接的內容安全 篩檢，並給出實用偵測與直觀 API 回應。 -
Content Filter Text vs. Azure AI Content Safety
Azure AI Content Safety 為文字與圖片審核提供更廣泛的企業安全平台。Content Filter Text 強調快速設定、具成本效益的 API 使用方式，以及集中式回應結構，適合不想管理大型安全堆疊、只需要簡單文字檢查的開發者。 -
Content Filter Text vs. Hive Moderation
Hive Moderation 支援跨多種媒體類型與政策分類的大規模審核。Content Filter Text 是更精簡的選擇，適合特別需要透過直接 API 工作流程取得實惠文字安全偵測的團隊。 -
Content Filter Text vs. Custom Text Classifiers
自訂分類器可針對專門政策需求調校，但需要資料集準備、模型維護、評估與部署工作。Content Filter Text 為希望以較少基礎設施 負擔更快推出審核能力的團隊，提供可立即使用的安全偵測。