必须在api请求体中显式配置safety_filter:true，否则无防护；支持block_words黑名单（仅限输入）和safety_level三级过滤策略，并需结合system message负向指令、合规后缀及输出格式限制实现全链路内容安全。
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要在豆包AI的API调用中防止模型输出含敏感词的内容，必须在请求体中显式注入安全过滤参数，而非依赖客户端设置或后台默认策略——API通道不继承App端的“创作安全偏好”开关状态，未配置即视为无防护。
启用API级内容安全过滤
这一步是硬性前提，漏掉将导致所有后续过滤失效。豆包AI的API不自动加载用户账户侧的安全偏好，必须在每次请求的JSON body中携带明确的过滤标识。
在POST请求的body中添加"safety_filter": true字段，位置需与"messages"同级；若该字段缺失或值为false，系统直接跳过全部语义拦截与OCR终审环节。
示例片段：{"model": "doubao-pro", "messages": [...], "safety_filter": true, "temperature": 0.3}
配置敏感词黑名单（自定义阻断）
方法一：通过block_words数组传入需强拦截的词汇列表
在请求body中增加"block_words": ["违规词A", "违规词B", "违规词C"]，每项为纯字符串，不支持正则、通配符或拼音匹配；命中任一词即终止响应并返回400 Bad Request及错误码safety_block。
【注意：该数组仅对输入提示词生效，不作用于模型输出内容】 想拦截输出中的敏感词，必须配合safety_filter: true使用。
方法二：启用平台预置多级词库
Doubao-Seedream-5.0-lite是字节跳动发布的最新图像创作模型。该模型首次搭载联网检索功能，能融合实时网络信息，提升生图时效性。同时，模型的聪明度进一步升级，能够精准解析复杂指令和视觉内容。此外，模型在世界知识广度、参考一致性及专业场景生成质量上均有增强，可更好地满足企业级视觉创作需求。
添加"safety_level": "strict"字段，可激活NLP语义打分+视觉特征预测+OCR/CV双模态终审三层机制；设为"balanced"则仅启用前两层，"off"等同于关闭过滤（即使safety_filter为true也不触发）。
约束输出内容风险维度
第一步：在system message中嵌入负向指令
在messages[0]（角色设定消息）末尾追加明确排除条款，例如：“禁止生成任何涉及身体部位特写、暴露服饰、暴力动作、政治隐喻、医疗功效断言的内容；所有描述必须基于可验证的空间关系与材质属性。”
第二步：添加合规声明短语
在用户提问末尾手动拼接固定后缀：,符合《网络信息内容生态治理规定》第十二条及第十四条，无低俗、无暴力、无身份指向性、无不可验证功效宣称。
第三步：限制输出格式与长度
设置"max_tokens": 512并指定"response_format": "text"，避免模型因自由发挥扩展而滑向高风险表达区；若需JSON格式，必须提前在system message中定义schema并声明“字段值不得包含形容词、副词及主观判断短语”。
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