功能特性计费方式与API说明-内容安全-阿里云

文本审核增强版升级PLUS服务，面向大语言模型的输入指令和生成文字分别提供审核服务，特定的模型输入指令支持检索标准回答，同时开放审核标签的开启和关闭功能。本文介绍面向大语言模型的文本审核PLUS服务使用方法。

重要

针对大模型内容安全场景，阿里云推出更为专业和全面的AI安全护栏产品，如您是AI场景的文本审核需求，推荐使用AI安全护栏。

功能特性

相比较文本审核增强版的通用服务，文本审核PLUS服务提供面向大语言模型的审核功能，满足合规要求和业务特性。

对比项	文本审核PLUS服务	文本审核通用服务
业务场景	面向大语言模型应用提供检测服务： llm_query_moderation，用于大语言模型输入指令的审核 llm_response_moderation，用于大语言模型生成文字的审核	提供AIGC类文字检测服务： ai_art_detection，可用于AIGC的文字指令、聊天机器人、模型生成文字等
审核能力	兼容中英文本，重点识别涉政负面，优化底线违规识别准确率增加对诱导AI生成违规、偏见歧视、个人隐私内容的识别特定的模型输入指令支持检索并返回知识库中的标准回答支持根据风险标签自定义配置代答库及代答内容	兼容中英文本，侧重识别底线违规类和负面内容增加对诱导AI生成违规内容的识别
标签体系	支持返回10个类型的60+个细分标签，和标签置信度支持自定义开启或关闭检测类型范围内的标签，用户在控制台可进行标签管理	支持返回10个类型下的一级标签不支持自定义开启或关闭检测类型范围内的标签，控制台仅提供查看页面
接口功能	业务接口为 TextModerationPlus：接口默认QPS限制为100次/秒接口默认输入文本字数限制分别是 llm_query_moderation检测服务限制为2000字 llm_response_moderation检测服务限制为5000字具体接口参数请参考API说明部分。	业务接口为 TextModeration：接口默认QPS限制为100次/秒接口默认输入文本字数限制为600字具体接口参数请参考文档文本审核增强版API。

风险标签

标签含义

面向大语言模型的文本审核PLUS服务支持返回10个类型的30+个细分标签和标签置信度。如果内容存在多种风险类型，能够同时返回多个细分标签。以下是风险标签值、对应的分值区间以及对应的含义：

标签值（label）	置信分区间（confidence）	中文含义
pornographic_adult	0~100分，分数越高置信度越高	疑似色情内容
sexual_terms	0~100分，分数越高置信度越高	疑似性健康内容
sexual_suggestive	0~100分，分数越高置信度越高	疑似低俗内容
sexual_prompts	0~100分，分数越高置信度越高	疑似诱导生成色情内容
political_figure	0~100分，分数越高置信度越高	疑似政治人物
political_entity	0~100分，分数越高置信度越高	疑似政治实体
political_n	0~100分，分数越高置信度越高	疑似敏感政治内容
political_p	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉政禁宣人物
political_prompts	0~100分，分数越高置信度越高	疑似诱导生成涉政内容
political_a	0~100分，分数越高置信度越高	涉政专项升级保障
violent_extremists	0~100分，分数越高置信度越高	疑似极端组织
violent_incidents	0~100分，分数越高置信度越高	疑似极端主义内容
violent_weapons	0~100分，分数越高置信度越高	疑似武器弹药
violent_prompts	0~100分，分数越高置信度越高	疑似诱导生成暴力内容
contraband_drug	0~100分，分数越高置信度越高	疑似毒品相关
contraband_gambling	0~100分，分数越高置信度越高	疑似赌博相关
contraband_act	0~100分，分数越高置信度越高	疑似违禁行为
contraband_entity	0~100分，分数越高置信度越高	疑似违禁工具
inappropriate_discrimination	0~100分，分数越高置信度越高	疑似偏见歧视内容
inappropriate_ethics	0~100分，分数越高置信度越高	疑似不良价值观内容
inappropriate_profanity	0~100分，分数越高置信度越高	疑似攻击辱骂内容
inappropriate_oral	0~100分，分数越高置信度越高	疑似低俗口头语内容
inappropriate_superstition	0~100分，分数越高置信度越高	疑似封建迷信内容
inappropriate_nonsense	0~100分，分数越高置信度越高	疑似无意义灌水内容
privacy_p	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及个人隐私信息
privacy_b	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及商业敏感数据
religion_b	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及佛教
religion_t	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及道教
religion_c	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及基督教
religion_i	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及伊斯兰教
religion_h	0~100分，分数越高置信度越高	疑似涉及印度教
pt_to_sites	0~100分，分数越高置信度越高	疑似站外引流
pt_by_recruitment	0~100分，分数越高置信度越高	疑似网赚兼职广告
pt_to_contact	0~100分，分数越高置信度越高	疑似引流广告号
customized	0~100分，分数越高置信度越高	命中自定义词库

管理标签

每个风险标签均可以在控制台进行开关配置，部分风险标签会提供更细分检测范围的开关配置，具体参见内容安全控制台。

在左侧导航栏，选择API违规检测增强版 > 文本审核 > 规则配置。
在规则管理页签，以大语言模型输入文字检测（llm_query_moderation）为例，单击操作列管理检测规则。
1. 选择需要调整的检测类型，以不良内容检测为例。
2. 单击编辑进入编辑模式，修改对应检测状态。
3. 单击保存，保存新配置的检测范围。新配置的检测范围约2~5分钟生效并应用于生产环境。

代答库管理

可以在控制台管理代答库，具体参见内容安全控制台。

在左侧导航栏，选择API违规检测增强版 > 文本审核 > 词库管理。
在代答库管理页签，支持对代答库及代答库中的答案进行增加或修改。
1. 单击创建代答库，填写代答库名称。可选择批量添加答案或上传文件导入，也可选择先建库，后面再添加答案
2. 在代答库名称列表，单击操作列管理进入代答库答案维护页面。
3. 单击添加，支持批量添加答案。
4. 支持对该代答库中的答案进行增删改操作。

代答库自定义配置

可以在控制台根据标签，自定义配置代答库，具体参见内容安全控制台。

在左侧导航栏，选择API违规检测增强版 > 文本审核 > 词库管理。
在规则管理页签，以大语言模型输入文字检测（llm_query_moderation）为例，单击操作列管理检测规则。
1. 选择需要调整的检测类型，以广告内容检测为例。
2. 单击编辑进入编辑模式，修改自定义配置代答库配置。
3. 在代答库选配列，可选择已创建的代答库，也可单击增加代答库新增代答库。单个标签，最多支持配置三个代答库。
4. 单击保存，保存新配置的自定义代答库。新配置的自定义代答库约1分钟内生效并应用于生产环境。

计费说明

文本审核增强版PLUS服务支持按量后付费和资源包抵扣两种付费方式。

按量后付费

当您开通文本审核增强版服务后，默认付费方式是按量后付费，且按照实际用量结算当日费用，不调用服务不收费。

审核类型	支持的业务场景（服务）	计费单价
文本审核高级（text_advanced）	大语言模型输入文字检测：llm_query_moderation 大语言模型生成文字检测：llm_response_moderation	15元/万次

资源包抵扣

如果您的审核量较大，或有相对固定的审核需求，建议预先购买资源包的方式。购买资源包规格越大，享受的折扣越大，支持叠加购买和使用。更多内容，请参见购买内容审核增强版抵扣资源包。

该资源包用于内容审核增强版用量的抵扣，无法与内容安全1.0流量包共享，具体的抵扣系数如下：

审核类型

支持的业务场景（服务）

抵扣系数

文本审核高级（text_advanced）

大语言模型输入文字检测：llm_query_moderation
大语言模型生成文字检测：llm_response_moderation

抵扣系数为2，表示每成功调用一次接口，抵扣资源包的流量包容量规格2次。

例如购买的资源包的流量包容量规格为10次，当您成功调用1次接口，抵扣流量包容量规格2次，剩余8次。

接入指南

步骤一：开通服务

访问开通服务，开通文本审核增强版服务。

步骤二：为RAM用户授权

在接入SDK或者API之前，您需要为RAM用户授权。您可以为阿里云账号和RAM用户创建一个访问密钥（AccessKey）。在调用阿里云API时您需要使用AccessKey完成身份验证。获取方式，请参见获取AccessKey。

使用RAM管理员登录RAM控制台。
创建RAM用户。
具体操作，请参见创建RAM用户。
向RAM用户授权系统策略权限：AliyunYundunGreenWebFullAccess。
具体操作，请参见为RAM用户授权。
完成以上配置后，您可以使用RAM用户调用内容安全API。

步骤三：安装并接入SDK

目前文本审核PLUS服务支持的接入地域如下，文本审核增强版PLUS服务SDK请参考接入指南。

地域	外网接入地址	内网接入地址
华北2（北京）	green-cip.cn-beijing.aliyuncs.com	green-cip-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com
华东2（上海）	green-cip.cn-shanghai.aliyuncs.com	green-cip-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com
华东1（杭州）	green-cip.cn-hangzhou.aliyuncs.com	green-cip-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com
华南1（深圳）	green-cip.cn-shenzhen.aliyuncs.com	green-cip-vpc.cn-shenzhen.aliyuncs.com
西南1（成都）	green-cip.cn-chengdu.aliyuncs.com	暂无

API说明

使用说明

您可以调用该接口创建文本内容检测任务。关于如何构造HTTP请求，请参见文本审核增强版PLUS服务SDK及接入指南；您也可以直接选用已构造好的HTTP请求，更多信息，请参见接入指南部分。

您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。

业务接口：TextModerationPlus
支持的地域及接入地址：

地域	外网接入地址	内网接入地址
华东2（上海）	https://green-cip.cn-shanghai.aliyuncs.com	https://green-cip-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com
华北2（北京）	https://green-cip.cn-beijing.aliyuncs.com	https://green-cip-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com
华东1（杭州）	https://green-cip.cn-hangzhou.aliyuncs.com	https://green-cip-vpc.cn-hangzhou.aliyuncs.com
华南1（深圳）	https://green-cip.cn-shenzhen.aliyuncs.com	https://green-cip-vpc.cn-shenzhen.aliyuncs.com
西南1（成都）	https://green-cip.cn-chengdu.aliyuncs.com	暂无

计费信息：该接口为收费接口。仅对HTTP状态码为200的请求进行计量计费，产生其他错误码时不会计费。关于计费方式，请参见计费说明部分。

QPS限制

本接口的单用户QPS限制为100次/秒。超过限制，API调用会被限流，这可能会影响您的业务，请合理调用。

请求参数

名称	类型	是否必须	示例值	描述
Service	String	是	llm_query_moderation	大语言模型输入文字检测：llm_query_moderation 大语言模型生成文字检测：llm_response_moderation
ServiceParameters	JSONString	是		审核服务需要的参数集。JSON字符串格式，关于每个字符串的描述，请参见ServiceParameters。

表 1. ServiceParameters

名称	类型	是否必须	示例值	描述
content	String	是	检测内容	审核的文本内容，默认输入文本字数限制分别是： llm_query_moderation检测服务限制为2000字 llm_response_moderation检测服务限制为5000字
accountId	String	否	13****	账户ID，标识一个账户的唯一ID。传入账号ID时会结合相同账号ID的前后文进行审核。说明推荐配合llm_query_moderation使用。
sessionId	String	否	14****	会话ID，标记本次请求内容属于同一段流式内容，文本审核引擎会自动拼接后进行审核，审核拼接文字片段后不超过服务字数限制的部分。说明推荐配合llm_response_moderation使用。使用 sessionId时不能够同时传入参数 accountId。
dataId	String	否	text0424****	检测对象对应的数据ID。由大小写英文字母、数字、下划线（_）、短划线（-）、英文句号（.）组成，不超过64个字符，可以用于唯一标识您的业务数据。

返回参数

名称	类型	示例值	描述
Code	Integer	200	状态码。更多信息，请参见Code说明。
Data	JSONObject	{"Result":[...],"Advice":[...]}	审核结果数据，具体请参见Data。
Message	String	OK	请求消息的响应消息。
RequestId	String	AAAAAA-BBBB-CCCCC-DDDD-EEEEEEEE****	请求ID。

表 2. Data

名称	类型	示例值	描述
Result	JSONArray	[{"confidence":100.0,"label":"political_entity","riskWords":"敏感词1"},{...}]	检测的风险标签、置信分等结果，具体请参见Result。
RiskLevel	String	high	风险等级，根据设置的高低风险分返回，返回值包括： high：高风险 medium：中风险 low：低风险 none：未检测到风险说明高风险内容建议直接处置；中风险内容建议人工复查；低风险内容建议在高召回需求时再做处理，日常建议和未检测到风险做相同处理。风险分值可以在内容安全控制台配置。
Advice	JSONArray	[{"Answer":"这是标准回答"}]	调用检测服务llm_query_moderation时，如果输入指令检索并匹配特定知识库，则返回标准回答，具体请参见Advice。
DataId	String	text0424****	检测对象对应的数据ID。说明如果在检测请求参数中传入了dataId，则此处返回对应的dataId。

表 3. Result

名称	类型	示例值	描述
Label	String	political_xxx	文字内容检测运算后返回的标签，可能会检出多个标签和分值。支持的标签请参见风险标签。
Confidence	Float	81.22	置信分值，0到100分，保留到小数点后2位。部分标签无置信分。
Riskwords	String	AA,BB,CC	检测到的敏感词，多个词用逗号分隔，部分标签不会返回敏感词。
CustomizedHit	JSONArray	[{"LibName":"...","Keywords":"..."}]	当命中自定义库时，Label为customized，返回自定义库名称和自定义词，具体参见CustomizedHit。

表 4. CustomizedHit

名称	类型	示例值	描述
LibName	String	自定义库1	自定义库名称。
Keywords	String	自定义词1,自定义词2	自定义词，多个词用逗号分隔。

表 5. Advice

名称	类型	示例值	描述
Answer	String	这是一条标准回答	在调用检测服务时，支持返回代答内容：检索匹配特定知识库：如果输入指令检索并匹配到特定知识库，系统将返回标准回答。可能会返回多条标准回答。说明仅在调用llm_query_moderation服务时支持。检索匹配用户自定义拒答代答库：如命中风险标签并匹配到用户自定义拒答代答库，系统将随机选择一条用户自定义答案返回。检索匹配系统拒答代答库：如命中风险标签并匹配到系统拒答代答库，系统将随机选择一条默认答案返回。
HitLabel	String	political_xxx	在文字内容检测运算后返回的标签中，取较高风险的标签，支持的标签请参见风险标签。
HitLibName	String	自定义代答库001	自定义配置代答库名称。

示例

请求示例

{
    "Service": "llm_query_moderation",
    "ServiceParameters": {
        "content": "testing content"
    }
}

正常返回示例：

{
    "Code": 200,
    "Data": {
        "Result": [
            {
                "Label": "nonLabel"
            }
        ],
        "RiskLevel": "none"
    },
    "Message": "OK",
    "RequestId": "AAAAAA-BBBB-CCCCC-DDDD-EEEEEEEE****"
}

如果命中必答代答库，返回示例：

{
    "Code": 200,
    "Data": {
        "Advice": [
            {
                "Answer": "这是一条标准回答返回的示例。"
            }
        ],
        "Result": [
            {
                "Label": "political_entity",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            },
            {
                "Label": "political_figure",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            }
        ],
        "RiskLevel": "high"
    },
    "Message": "OK",
    "RequestId": "AAAAAA-BBBB-CCCCC-DDDD-EEEEEEEE****"
}

如果命中用户自定义拒答代答库，返回示例：

{
    "Code": 200,
    "Data": {
        "Advice": [
            {
                "HitLabel": "political_entity",
                "Answer": "这是一条标准回答返回的示例。",
                "HitLibName": "political_entity-001"
            }
        ],
        "Result": [
            {
                "Label": "political_entity",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            },
            {
                "Label": "political_figure",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            }
        ],
        "RiskLevel": "high"
    },
    "Message": "OK",
    "RequestId": "AAAAAA-BBBB-CCCCC-DDDD-EEEEEEEE****"
}

如果命中系统拒答代答库，返回示例：

{
    "Code": 200,
    "Data": {
        "Advice": [
            {
                "HitLabel": "political_entity",
                "Answer": "这是一条标准回答返回的示例。"
            }
        ],
        "Result": [
            {
                "Label": "political_entity",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            },
            {
                "Label": "political_figure",
                "Confidence": 100.0,
                "RiskWords": "词A,词B,词C"
            }
        ],
        "RiskLevel": "high"
    },
    "Message": "OK",
    "RequestId": "AAAAAA-BBBB-CCCCC-DDDD-EEEEEEEE****"
}

Code说明

Code	状态代码	说明
200	OK	请求成功。
400	BAD_REQUEST	请求有误。可能是请求参数不正确导致，请仔细检查请求参数。
408	PERMISSION_DENY	可能是您的账号未授权、账号欠费、账号未开通、账号被禁等。
500	GENERAL_ERROR	错误。可能是服务端临时出错。建议重试，若持续返回该错误码，请通过在线服务联系我们。
581	TIMEOUT	超时。建议重试，若持续返回该错误码，请通过在线服务联系我们。
588	EXCEED_QUOTA	请求频率超出配额。