Moderación de Contenido
Filtra y clasifica contenido de usuarios
Clasifica automáticamente el contenido generado por usuarios según tipo de infracción, gravedad y acción recomendada a gran escala. Resuelve los casos matizados que los filtros de palabras clave no detectan, manteniendo una aplicación coherente en todos los formatos.
GPT-6 Luna
para 10M tokens al mes · 90% entrada / 10% salida
¿Por qué este modelo?
Para esta carga de trabajo —10M tokens al mes, un 90 % de entrada— cuesta unos 1,4 US$ al mes, lo más bajo entre los modelos sugeridos aquí. Su ventana de contexto de 1M tokens admite entradas largas en una sola llamada, algo importante para este tipo de trabajo.
Modelos alternativos
Consejos de implementación
- 1
Define tu taxonomía de políticas como una lista cerrada en el prompt de sistema, con una o dos infracciones de ejemplo por categoría: las definiciones precisas eliminan la ambigüedad que provoca aplicaciones inconsistentes.
- 2
Aplica un enfoque por niveles de confianza: las infracciones de alta confianza se resuelven automáticamente, las de confianza media pasan a revisión humana y las de baja confianza se dejan pasar. Ese diseño mantiene la precisión a escala.
- 3
Haz una sesión mensual de calibración: toma una muestra de 200 decisiones, que revisores humanos las repuntúen y actualiza el prompt con los patrones en los que el modelo discrepa sistemáticamente del criterio humano.