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NSFW Image Detection API

NSFW Image Detection 可识别上传图片或远程图片中的成人内容风险,适合发布前审核、人工复核队列和内容安全自动化。

24 小时状态监控
近 24 小时成功率: —
NSFW Image Detection

模型:

nsfw-image-detection
价格: from 0.5 credits per request · ≈ $0.0003-$0.0005稳定性高,并在 APIAny 平台提供详细的使用记录。
调试台历史记录价格模型概览应用场景APIFAQ
nsfw-image-detection

Publicly reachable image URL to classify.

->

美元估算 $0.0003-$0.0005:最高充值套餐按 $1 = 2,000 积分计算;入门套餐按 $1 = 1,000 积分计算。

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NSFW Image Detection
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计费规则

  • • 所示价格按后台中的模型配置进行计费。
  • • 调用将消耗当前账户的积分并写入使用记录。
  • • 图片审核请求会通过公共 API 返回机器可读的分类结果。
价格
模型 ID
类型
计费项
价格
nsfw-image-detection
moderation
默认
0.5 积分 每次请求 · ≈ $0.0003-$0.0005
模型 IDnsfw-image-detection
类型moderation
计费项默认
价格0.5 积分 每次请求 · ≈ $0.0003-$0.0005

模型概览

什么是 NSFW Image Detection API?

NSFW Image Detection 可识别上传图片或远程图片中的成人内容风险,适合发布前审核、人工复核队列和内容安全自动化。

根据该模型服务的运营目标,衡量吞吐量、延迟、审核工作量和单位经济性。

APIAny 通过统一且有文档说明的 API 接口提供 NSFW Image Detection,并在同一页面展示实时价格、模型状态、请求示例和在线 Playground。团队可以先完成效果评估,再通过同一平台管理身份验证、用量记录和生产路由。

使用 NSFW Image Detection 检测图片
APIAny 上的 NSFW Image Detection API 工作流程概览
NSFW Image Detection 工作流的可视化概览。

APIAny 优势

为什么通过 APIAny 使用 NSFW Image Detection?

APIAny 将模型调用与从评估走向生产所需的运维能力放在一起,团队无需为每个供应商维护一套独立集成。

NSFW Image Detection 的生产优势与运营价值
NSFW Image Detection 带来的生产与运营价值。

统一且稳定的 API 接口

使用 APIAny 密钥和明确的请求格式调用 NSFW Image Detection。上游路由或模型版本变化时,应用侧集成仍可保持稳定。

透明的用量与价格

请求前查看 NSFW Image Detection 的实时计费规则和 Playground 预估积分,请求完成后再核对请求级用量记录。

面向生产的路由控制

结合模型状态、通道健康、重试策略和用量日志,将 NSFW Image Detection 作为生产工作流的一部分稳定运行,而不只是用于单次演示。

应用场景

NSFW Image Detection API 适合哪些图片审核场景?

使用 NSFW Image Detection 在图片进入公开页面前完成内容安全检测。请使用具有代表性的真实流量评估分类表现,并依据自身审核政策设置处理阈值。

01

发布前图片筛查

在图片公开展示前使用 NSFW Image Detection 完成检测,再依据自身政策将返回的安全结果映射为放行、拦截或复核操作。

使用 NSFW Image Detection 检测图片
NSFW Image Detection API 的发布前图片筛查示例
使用 NSFW Image Detection 完成发布前图片筛查。

02

用户上传图片审核

使用 NSFW Image Detection 对用户头像、帖子图片、评论附件和市场上传内容进行初筛,避免未经审核的图片直接进入公开页面。

使用 NSFW Image Detection 检测图片
NSFW Image Detection API 的用户上传图片审核示例
使用 NSFW Image Detection 完成用户上传图片审核。

03

人工复核与审计路由

将 NSFW Image Detection 返回的不确定或高风险结果送入人工复核队列,并保留审核审计所需的决策上下文。

使用 NSFW Image Detection 检测图片
NSFW Image Detection API 的人工复核与审计路由示例
使用 NSFW Image Detection 完成人工复核与审计路由。

接入方式

如何接入 NSFW Image Detection 图片安全检测

创建经过身份验证的审核请求,提交待检测图片,再将返回的分类结果映射到产品审核政策。 使用受控输入、可观测任务状态以及明确的升级或回退路径完成部署。

NSFW Image Detection API 从请求到输出的接入流程
通过 API 将 NSFW Image Detection 请求连接到结果。
  1. 01

    创建 API 密钥

    创建 APIAny 密钥,并仅授予审核服务所需的模型访问范围和预算。

  2. 02

    提交图片进行检测

    按照本页展示的端点和请求结构,将受支持的图片提交给 NSFW Image Detection。

  3. 03

    应用审核结论

    结合自身阈值解析安全分类结果,将图片放行、拦截或转入人工复核,并记录处理结论。

核心能力

NSFW Image Detection API 的主要功能

这些能力覆盖图片提交、机器可读的安全分类、策略路由、响应延迟与运行成本。当前请求字段仍以本页实时 API Reference 为准。

NSFW Image Detection 的核心能力与技术工作流
NSFW Image Detection 各项能力如何协同工作。

/01

用于安全检测的图片输入

向 NSFW Image Detection 提交受支持的上传图片或远程图片以进行内容安全分类;该端点只分析图片,不生成或编辑图片。

/02

安全分类结果

返回机器可读的审核结果,由应用映射到策略操作、人工队列或发布规则。

/03

策略阈值与审核路由

将 NSFW Image Detection 返回的机器可读结果映射为产品专属的放行、拦截或人工复核阈值。

/04

低延迟执行

在交互体验、快速迭代和响应时间敏感的任务中选择更快的 NSFW Image Detection 路由。

/05

高性价比扩展

结合实时价格和请求级用量记录运行更大规模的 NSFW Image Detection 任务并控制支出。

信息来源APIAny 官方文档

提供方APIAny

复核日期2026-07-20

FAQ

NSFW Image Detection API 常见问题

集中解答 NSFW Image Detection 的能力、应用场景、接入方式和版本选择问题。

什么是 NSFW Image Detection API?

NSFW Image Detection 可识别上传图片或远程图片中的成人内容风险,适合发布前审核、人工复核队列和内容安全自动化。 APIAny 让该模型可以通过带身份验证的 API 调用,并在同一页面提供实时价格、状态信息、请求示例和在线 Playground。

NSFW Image Detection API 适合哪些图片审核工作流?

NSFW Image Detection 适合发布前筛查、用户上传图片审核以及人工复核路由。它分析已有图片,不创建或编辑图片。

如何通过 APIAny 调用 NSFW Image Detection?

创建 APIAny 密钥,使用本页文档中的图片审核端点,按所选 NSFW Image Detection 标识提交受支持的图片,并在执行产品策略前读取返回的分类结果。

应该如何配置 NSFW Image Detection 审核工作流?

使用具有代表性的安全、不安全和边界图片进行测试,再为放行、拦截和人工复核设置产品专属阈值。上线后持续监控误报、漏报、延迟和复核量。

API 说明

通过标准 REST API 调用该模型。使用 API Key 鉴权后,在下方选择端点即可查看其参数与示例。

鉴权

每个请求都需要在 Authorization 头中携带 Bearer 令牌。请在控制台创建 API Key。

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
POSThttps://apiany.ai/v1/moderations

请求参数

参数类型必填说明
model字符串必填要调用的模型标识,使用该模型的 ID。
image_url字符串可选Publicly reachable image URL to classify.

请求示例

curl "https://apiany.ai/v1/moderations" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "nsfw-image-detection",
  "image_url": ""
}'

响应示例

{
  "id": "modr_abc123",
  "object": "moderation",
  "model": "nsfw-image-detection",
  "results": [
    {
      "flagged": false,
      "label": "safe",
      "score": 0.02
    }
  ]
}

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