Inhaltsmoderation
Nutzerinhalte filtern und einordnen
Klassifizieren Sie nutzergenerierte Inhalte automatisch nach Verstoßart, Schwere und empfohlener Maßnahme, und das in großem Umfang. Die Kette bewältigt die feinen Fälle, die Stichwortfilter verfehlen, und hält die Durchsetzung über alle Inhaltstypen hinweg einheitlich.
GPT-6 Luna
bei 10M Token im Monat · 90% Eingabe / 10% Ausgabe
Warum dieses Modell?
Für diesen Workload – 10M Token pro Monat, davon 90 % Input – kostet es etwa 1,4 $ pro Monat, am wenigsten unter den hier vorgeschlagenen Modellen. Sein Kontextfenster von 1M Token nimmt lange Eingaben in einem einzigen Aufruf auf – wichtig für diese Art von Arbeit.
Alternative Modelle
Implementierungstipps
- 1
Definieren Sie Ihre Richtlinien-Taxonomie als feste Auswahl im System-Prompt, mit ein bis zwei Beispielverstößen je Kategorie: Präzise Definitionen beseitigen die Mehrdeutigkeit, die zu uneinheitlicher Durchsetzung führt.
- 2
Arbeiten Sie mit Konfidenzstufen: Verstöße mit hoher Konfidenz werden automatisch bearbeitet, mittlere gehen in die menschliche Prüfung, niedrige passieren. Dieser Aufbau erhält die Genauigkeit auch bei großem Volumen.
- 3
Führen Sie monatlich eine Kalibrierung durch: Ziehen Sie 200 Entscheidungen als Stichprobe, lassen Sie sie von Menschen neu bewerten und ergänzen Sie den Prompt um die Muster, bei denen das Modell systematisch abweicht.