Modération de Contenu
Filtrez et classez les contenus d'utilisateurs
Classez automatiquement les contenus publiés par les utilisateurs selon le type d'infraction, la gravité et l'action recommandée, à très grande échelle. La chaîne traite les cas nuancés qui échappent aux filtres par mots-clés tout en gardant une application homogène.
GPT-6 Luna
pour 10M tokens par mois · 90% entrée / 10% sortie
Pourquoi ce modèle ?
Pour cette charge – 10M tokens par mois, dont 90 % en entrée – il revient à environ 1,4 $US par mois, le moins cher des modèles proposés ici. Sa fenêtre de contexte de 1M tokens accepte de longues entrées en un seul appel, ce qui compte pour ce type de travail.
Modèles alternatifs
Conseils d'implémentation
- 1
Définissez votre taxonomie de règles sous forme de liste fermée dans le prompt système, avec une ou deux infractions d'exemple par catégorie : des définitions précises suppriment l'ambiguïté à l'origine des décisions incohérentes.
- 2
Adoptez une approche par niveaux de confiance : les infractions à forte confiance sont traitées automatiquement, celles à confiance moyenne partent en relecture humaine, celles à faible confiance passent. Ce dispositif préserve la précision à l'échelle.
- 3
Organisez une séance de calibrage mensuelle : échantillonnez 200 décisions, faites-les renoter par des relecteurs humains et complétez le prompt avec les cas où le modèle diverge systématiquement du jugement humain.