长图变数据 · 促销图抽字段 + 文案风险初筛

上传促销长图，Qwen3.8-flash 视觉理解抽出商品、价格、券与规则字段，输出固定字段 JSON，并对图上文案做一遍投放前的风险初筛。

把促销长图读成固定字段 JSON，同时对图上文案做一遍投放前的风险初筛。

本篇以一张 800×2262 的竖版预售长图跑通（4 个商品、划线价 / 预售价 / 定金抵扣、3 张券、一段活动规则小字）：营销长图里的商品、价格、券、规则全是图片，进不了表格也搜不了，投放前还要逐句看文案表述是否妥当。要求 qwen3.8-flash 一次输出固定字段 JSON——商品字段表、券信息、风险提示（分级 + 改写建议）、前后矛盾、误报自查、待确认信息。图里预设了 8 个考察点，其中一个是检验误报的诱饵。

调用链：qwen3.8-flash（促销长图 base64 传入 → 商品字段 + 券 + 风险提示 + 矛盾清单）。视觉理解 + 结构化输出。

示例输入

示例输入 · 喂给模型的完整长图原图（800×2262，演示用虚构素材，不含任何真实品牌、店铺与备案编号）

步骤：上传长图并锁定输出字段

把长图与下面的指令一起发给 qwen3.8-flash。批量抽字段入库的场景关闭思考即可，速度快且字段准确率稳定：

<image_url: base64 470 KB>
你是电商运营的商品信息审核员。下面是一张商品促销长图，请把图上的信息结构化，并做投放前的合规审核。

只返回一个 JSON 对象，不要输出任何其他文字，结构固定为：

{
  "campaign": {"name": "活动名", "deposit_window": "付定金时间", "final_payment_window": "付尾款时间", "shipping": "发货时效"},
  "products": [
    {
      "name":        "商品名",
      "spec":        "规格",
      "sku":         "货号",
      "list_price":  "划线原价（数字）",
      "promo_price": "活动价（数字）",
      "deposit":     "定金（数字，没有就填 null）",
      "deposit_credit": "定金可抵金额（数字，没有就填 null）",
      "gifts":       ["赠品，图上没写就给空数组"],
      "purchase_limit": "限购件数，没写填 null",
      "stock_note":  "库存相关说明，没写填 null"
    }
  ],
  "coupons": [{"text": "券面原文", "threshold": "门槛（数字）", "amount": "减免（数字）", "restriction": "使用限制"}],
  "compliance_risks": [
    {
      "text":     "照抄图上的原文，不要改写",
      "where":    "在图的哪个位置（第几个商品／哪个区块）",
      "rule":     "违反什么（按中国《广告法》《化妆品监督管理条例》的常识口径说明）",
      "severity": "high 或 medium 或 low",
      "suggestion": "改成什么，给出可直接替换的文案"
    }
  ],
  "conflicts": [{"a": "图上一处表述", "b": "图上另一处表述", "why": "为什么互相矛盾"}],
  "not_risks": [{"text": "看起来像问题但其实没问题的内容", "why_ok": "为什么按这张图判它不算问题"}],
  "missing_info": ["投放前还需要补充确认的信息"]
}

审核要求：
- 所有数字、商品名、货号一律照抄图上的，看不清就在 missing_info 里说明，不许猜、不许编。
- severity 含义固定：high = 不改不能投放；medium = 有合规隐患需评估；low = 表达可优化。
  常规促销话术不要判成 high，真正违规的不要放过。
- 合规风险的 text 必须是图上真实出现的原文，不要概括。
- 跨区块的问题要合起来看：宣称文案与成分表、券面规则与底部活动规则，前后不一致要指出来。
- 如果某处看起来可疑、但按这张图判其实没问题，放进 not_risks 说明理由，不要凑数报成风险。

关键参数：

# 字段抽取：关闭思考就够
{
  "model": "qwen3.8-flash",
  "messages": [...],
  "enable_thinking": false
}

# 文案风险初筛：两种模式都不稳定，不要只跑一轮就定方案

OpenAI 兼容模式下，enable_thinking 放在请求体顶层；flash 默认开启思考。

{
  "campaign": {
    "name": "预售专场",
    "deposit_window": "3月8日 20:00",
    "final_payment_window": "3月18日 00:00—23:59",
    "shipping": "付清尾款后 72 小时内陆续发出，偏远地区顺延"
  },
  "products": [
    {
      "name": "玻尿酸清透保湿水",
      "spec": "400ml / 瓶",
      "sku": "SKU-T400",
      "list_price": "268",
      "promo_price": "199",
      "deposit": "20",
      "deposit_credit": "60",
      "gifts": ["50ml 旅行装 ×2"],
      "purchase_limit": "2件",
      "stock_note": null
    },
    {
      "name": "烟酰胺焕亮精华",
      "spec": "30ml / 支",
      "sku": "SKU-S30",
      "list_price": "398",
      "promo_price": "299",
      "deposit": "30",
      "deposit_credit": "80",
      "gifts": ["同款 5ml ×3"],
      "purchase_limit": null,
      "stock_note": "仅剩 3 件，售完不补"
    },
    {
      "name": "氨基酸温和洁面乳",
      "spec": "120g / 支",
      "sku": "SKU-C120",
      "list_price": "128",
      "promo_price": "89",
      "deposit": null,
      "deposit_credit": null,
      "gifts": ["起泡网 ×1"],
      "purchase_limit": null,
      "stock_note": null
    },
    {
      "name": "轻感防晒乳 SPF50+ PA++++",
      "spec": "50ml / 支",
      "sku": "SKU-P50",
      "list_price": "208",
      "promo_price": "159",
      "deposit": "20",
      "deposit_credit": "50",
      "gifts": [],
      "purchase_limit": "3件",
      "stock_note": null
    }
  ],
  "coupons": [
    {
      "text": "满300减40",
      "threshold": "300",
      "amount": "40",
      "restriction": "每单限用 1 张"
    },
    {
      "text": "满600减90",
      "threshold": "600",
      "amount": "90",
      "restriction": "每单限用 1 张"
    },
    {
      "text": "立减15",
      "threshold": null,
      "amount": "15",
      "restriction": "仅限首单，不与店铺券同用"
    }
  ],
  "compliance_risks": [
    {
      "text": "美白效果第一",
      "where": "第2个商品（烟酰胺焕亮精华）",
……

说明

• 消耗：本玩法涉及视觉理解 + 文本生成（qwen3.8-flash）。长图转成的 image_tokens 计入输入侧，图越长越清晰、输入消耗越高；开启思考后输出量约为关思考的 3.6 倍，多出来的部分是推理链。
• 实测效果 · 字段抽取（稳）：关思考一轮读完整张长图，4 个商品 × 10 个字段共 40 项与图上写定的内容逐一相符（含易错货号）；8 处图上本就没写的信息没有编造，给的是 null 或空数组；3 张券的门槛 / 减免 / 限制也全部正确。另一次独立复现的字段抽取同样全对。
• 实测效果 · 风险初筛（不稳）：本轮关思考命中 8 个考察点中的 5 个——两处极限词判 high、把「100% 天然成分」与下方成分表的实际成分合起来看判为矛盾、诱饵没被误报；漏掉的三处是涉嫌宣称医疗功效那条、角标「全网最低价」、券区「全场可叠加」与规则「预售不参与满减」的前后冲突。同一张图改成开思考那一轮，8 个考察点全中。
• 注意：上述关 / 开思考的差异没能复现——另一次独立复现用同一套指令与素材重跑，得到的是关思考 8 个考察点全中、开思考反而只中 6 个，与本页方向相反；风险命中率在单次运行里的波动大于两种模式之间的差异，本页对比只是一次抽样，要据此决定参数配置请自己多跑几轮取分布。
• 注意：开思考那一轮整轮报了 7 条风险（关思考 4 条），包括把诱饵也报了出来（复核后认为它的理由成立，不计为模型误报），它倾向于「宁多报不漏报」，接入自动化流程时需按自身口径复核。
• 注意：批量抽字段入库关闭思考就够。文案风险初筛只作投放前的初筛，不替代人工与法务审核；模型给出的风险判断与法条引用均为参考意见，需自行核实，不构成法律意见。
• 素材声明：本例长图为模型能力演示专用的虚构素材（先写 HTML 再截图），不涉及任何真实品牌、商品、店铺与备案编号，价格与库存均为编造；图中部分宣传文案是为检验模型识别能力而故意写入的。