GPT Image Moderasyon Ayarlama Kılavuzu: moderation_blocked 400 Hataları Nasıl Azaltılır

Eğer herhangi bir hacimde GPT Image modelleri (gpt-image-2, gpt-image-2.5) ile görsel oluşturuyorsanız, er ya da geç sinir bozucu bir hatayla karşılaşırsınız: HTTP 400 ve isteğinizin güvenlik sistemi tarafından reddedildiğini belirten bir mesaj. Görsel yok, kısmi çıktı yok ve size göre tamamen makul görünen bir istem.

Bu kılavuz, bu hatanın gerçekte ne olduğunu, pratikte neyin tetiklediğini ve daha az gerçekleşmesi için istemlerin ve referans görsellerin nasıl ayarlanacağını açıklar. Bu kılavuz, TokenLab'in görsel API'sinden alınan 30 günlük üretim verilerine (19 Ağustos – 18 Eylül 2026) ve OpenAI'ın resmi görsel oluşturma belgelerine dayanmaktadır. Rakamları alıntıladığımız yerlerde, bunlar toplu platform istatistikleridir; hiçbir müşteri içeriği çoğaltılmamıştır.

Hata gerçekte nedir?

GPT Image modelleri her istemi, her girdi görselini ve her oluşturulan görseli sağlayıcının içerik politikasına göre filtreler. Bir filtre tetiklendiğinde, istek 400 hatasıyla başarısız olur ve bunun sabit ayırt edicisi hata kodudur:

{
  "error": {
    "type": "image_generation_user_error",
    "code": "moderation_blocked",
    "moderation_details": {
      "moderation_stage": "input",
      "categories": ["sexual"]
    }
  }
}

Resmi belgelere göre, moderation_details isteğe bağlıdır ve kasıtlı olarak kabadır: moderation_stage, engellemenin girdilerinizden mi (input) yoksa oluşturulan görselden mi (output) kaynaklandığını söyler ve categories, harassment (taciz), self-harm (kendine zarar verme), sexual (cinsel) veya violence (şiddet) gibi geniş genel etiketleri taşır. Dahili sınıflandırıcı puanlarını asla açığa çıkarmaz.

TokenLab'de aynı olay iki biçimde görünür:

• Senkron çağrılar (/v1/images/generations, /v1/images/edits) anında HTTP 400 döndürür.
• Asenkron görevler, "İstek güvenlik sistemi tarafından reddedildi" mesajıyla failed (başarısız) durumuna geçer.

Her iki durumda da iki operasyonel gerçek önemlidir. Birincisi, bir moderasyon engeli aynı içerik için deterministiktir: değiştirilmemiş bir isteği yeniden denemek neredeyse hiçbir zaman başarılı olmaz. İkincisi, TokenLab'de moderasyon engeline takılan bir görev başarısız görev olarak kabul edilir ve önceden düşülen kota otomatik olarak tamamen iade edilir — engellenen bir oluşturma için asla ödeme yapmazsınız.

Otuz günlük üretim verisi

19 Ağustos ile 18 Eylül 2026 arasında, TokenLab'deki GPT Image görevlerinin yaklaşık %4,3'ü — kabaca 23'te biri — yukarı yönlü güvenlik sistemi tarafından reddedildi. Dağılım rastgele değildir; engellenen istekler birkaç model etrafında yoğunlaşır:

Sinyal	Engellenen görevler	Diğer tüm görevler	Okuma
İstemde reşit olmayanlardan bahsedilmesi (çocuk, bebek, "7 yaşında", ...)	%79	%33	En güçlü tekil tahminci
Fotogerçekçi işleme ifadeleri ("fotogerçekçi", "gerçek insan", "canlı aksiyon")	%77	%57	Güçlendirici, özellikle reşit olmayanlarla
Cinsellikle ilişkili tanımlayıcılar (çıplak, seksi, iç çamaşırı, vücut odaklı ifadeler)	%43	%17	Güçlü tahminci
Genel aksiyon/şiddet kelimeleri (savaş, kılıç, patlama)	~%50	~%50	Kendi başına tahmin değeri yok

Aynı dönemden üç bulgu daha:

• Referans görseller riski artırır. Girdi/referans görselleri içeren görevler %8,4 oranında engellenirken, sadece metin içeren oluşturmalarda bu oran %3,7'dir — iki katından fazla. Görseller, metin kadar sıkı bir şekilde denetlenir.
• Uzun istemler daha fazla başarısız olur. Engellenen istemler ortalama 3.600 karakter civarındaydı ve yarısından fazlası 2.000 karakteri aşıyordu. Her fazladan yan cümle, sınıflandırıcı için daha fazla yüzey alanı demektir.
• Yeniden denemeler asla sonuç vermedi. Dönem içindeki her engellenen görev terminal bir başarısız durumla sonuçlandı; hiçbiri aynı girdiyi tekrar göndererek başarılı olmadı. Ve her biri otomatik olarak iade edildi.

Gözlemlediğimiz en çok engellenen iş akışı: reşit olmayanların fotogerçekçi karakter tasarım sayfaları — ultra gerçekçi işleme, hassas vücut oranları ve kıyafet notlarıyla bir çocuk karakteri tanımlayan "oyuncu seçimi referansı" tarzı istemler. Reşit olmayanlarla ilgili kelime dağarcığını fotogerçekçi işlemeyle birleştiren istemler ~%9,5 oranında engellendi, bu da temel oranın 2,2 katıdır.

Engellemeleri tetikleyen beş model

Engellenen popülasyonu incelediğimizde, neredeyse her ret şu kategorilerden birine girer:

1. Reşit olmayanların fotogerçekçi tasvirleri. "Stüdyoda fotoğraflanmış gerçek bir insan", "ultra fotogerçekçi", "CGI değil, illüstrasyon değil" olarak işlenen çocuk veya bebek karakterler. Reşit olmayan biri ile fotogerçekçiliğin kombinasyonu, görsel moderasyonundaki en sıkı korunan sınırdır ve niyet masum bir karakter sayfası olsa bile tetiklenir.
2. Reşit olmayanlar etrafında kıyafet veya vücut odaklı ifadeler. "Köprücük kemiğinden yukarı yakın çekim" (düz bir portre kırpması olarak kastedilen) veya bir çocuk karakterin baştan aşağı vücut oranı ölçümleri gibi ifadeler. Bireysel olarak masum olsalar da, toplu olarak reşit olmayan birinin vücut odaklı tasviri olarak okunurlar.
3. Yetişkin karakterlerin cinselleştirilmiş tanımlayıcıları. Başka türlü SFW (iş yerinde güvenli) kompozisyonlarda bile poz, cilt ve iç çamaşırı odaklı kelime dağarcığı ("iç çamaşırı", "çıplak", "baştan çıkarıcı poz").
4. Grafiksel vahşet anatomisi. Çürüyen et, açık organlar, açık yaralar veya parazitleri anatomik detaylarla tanımlayan korku ve karanlık fantezi istemleri.
5. Gerçek insanların referans görselleri. Reşit olmayanların gerçek fotoğrafları, yüksek cilt açıklığına sahip görseller veya düzenleme girdisi olarak kullanılan ünlü benzeri yüzler.

İki güçlendirici, yukarıdakilerin hepsinin tetiklenme olasılığını artırır: çok uzun istemler (daha fazla metin, kötü bir kombinasyon için daha fazla şans demektir) ve negatif kelime listeleri. "Çıplaklık yok, cinsel içerik yok, vahşet yok" gibi bir satır sınıflandırıcıyı rahatlatmaz — kaçınmak istediğiniz kavramları tekrarlar ve bunları girdiye ekler. Ne istemediğinizi değil, ne istediğinizi tanımlayın.

İstem ayarlama oyun kitabı

Bunlar, verilerle eşleşen yeniden yazma hamleleridir. (Örnekler açıklayıcıdır, müşteri trafiğinden değildir.)

1. Reşit olmayanları fotogerçekçilikten uzak tutun

Hikayeniz, çizgi romanınız veya oyununuz çocuk karakterlere ihtiyaç duyuyorsa, onları net bir şekilde stilize edilmiş bir ortamda işleyin:

Önce: "7 yaşında bir kızın ultra fotogerçekçi oyuncu seçimi fotoğrafı, stüdyoda fotoğraflanmış gerçek insan çocuk, detaylı vücut oranları, köprücük kemiğinden yukarı çıplak yüz yakın çekimi ..."

Sonra: "Ming hanedanı kıyafetli genç bir kızın masalsı sulu boya illüstrasyonu, omuzdan yukarı portre, yuvarlak yüz, kumaş kurdelelerle bağlanmış ikiz saç topuzları, nazik ifade, düz beyaz arka plan"

Ortamı değiştirin (sulu boya, 2D animasyon, 3D çizgi film, resimli kitap tarzı), "gerçek insan / fotoğraflanmış" çerçevesini bırakın ve vücut ölçümlerini tamamen atlayın. Kıyafet tanımlamanız gerekiyorsa, karakterin ne giydiğini ("yuvarlak yakalı kumaş ceket giyiyor") tanımlayın, ne giymediğini değil.

2. Negatif kelime listelerini silin

"Çıplaklık yok, kan yok, metin yok, filigran yok" yerine olumlu ifadeler kullanın: "tamamen giyinik", "temiz kompozisyon", "düz arka plan". Sadece kısıtlı bir kategoriyi adlandırmayan negatifleri tutun (örneğin "filigran yok" iyidir; "çıplaklık yok" yardımcı olmaz).

3. İstemi kısaltın

Çok panelli karakter sayfaları oluşturuyorsanız, aynı stil bloğunu her panel açıklamasında tekrarlamayın. Bir paylaşılan stil cümlesi artı panel başına özellikler, kazara tetikleyici kombinasyonların olası hale geldiği yüzey alanı eşiğinin altında kalmanızı sağlar.

4. Vahşeti anatomiyle değil, atmosferle etkisiz hale getirin

Önce: "vücudu çürüyor, açıkta kafatası, et, püstüller ve parazitler ..."

Sonra: "bir yarısı huzurlu ve anaç, diğer yarısı gölge ve gelgit sisi içinde çözülüyor, çürüme anatomik detay yerine silüet ve ışıklandırma ile ima ediliyor"

Karanlık fantezi, korku doku seviyesinde tanımlama yerine ruh hali, ışıklandırma ve silüet ile taşındığında moderasyondan sağ çıkar.

5. Yetişkin içeriği yakınlığını nötralize edin

Yetişkin karakterler için, vücut ve iç çamaşırı odaklı kelimeleri moda ve ruh hali diliyle değiştirin: "iç çamaşırı" yerine "gece elbisesi", "baştan çıkarıcı poz" yerine "kendinden emin kontrapposto".

Referans görsel hijyeni

Görsel girdileri de denetlendiği için — ve verilerimizde engelleme oranını ikiye katladıkları için — referans görselleri istemin bir parçası olarak değerlendirin:

• Reşit olmayanlar için stilize referansları tercih edin. Bir çocuk karakterin illüstrasyonu veya 3D çizimi, gerçek bir çocuk fotoğrafından çok daha güvenli bir girdidir ve genellikle karakter tutarlılığı için de aynı derecede iyi çalışır.
• Önemli olana kırpın. Kimlik tutarlılığı için bir yüze ihtiyacınız varsa, tüm vücut plaj fotoğrafını değil, yüz kırpmasını yükleyin. Daha az cilt ve daha az bağlam, daha az sınıflandırıcı yüzeyi demektir.
• Üst üste binen metinleri ve filigranları kaldırın. Referans görseller üzerindeki altyazılar, meme metinleri ve filigran dizeleri girdi metni olarak okunur ve orada olduğunu unuttuğunuz tetikleyici kelimeleri taşıyabilir.
• Gerçek ünlü benzerliklerinden kaçının, hem referans görsel olarak hem de "<oyuncu> tarzında" istem metni olarak.

Moderasyon parametresi

GPT Image modelleri, resmi belgelere göre iki değerli bir moderation parametresini kabul eder:

• auto (varsayılan): yaşa uygun olmayan potansiyel içerik kategorilerini sınırlayan standart filtreleme.
• low: daha az kısıtlayıcı filtreleme.

TokenLab bu parametreyi hem /v1/images/generations hem de /v1/images/edits üzerinde iletir:

curl https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "Ming hanedanı kıyafetli genç bir kızın masalsı sulu boya illüstrasyonu, omuzdan yukarı portre",
    "size": "1024x1024",
    "moderation": "low"
  }'

İçeriğiniz açıkça zararsız olduğunda ancak sürekli işaretlenmeye devam ettiğinde low kullanın — stilize illüstrasyon çalışmaları klasik örnektir. İki uyarı: low, off (kapalı) değildir (CSAM gibi yasa dışı kategoriler her zaman engellenir) ve bu bir garantiden ziyade bir ayardır — önce istemi düzeltin, sonra parametreye başvurun.

Kodda engellemeleri yönetme

Resmi rehberlik açıktır: image_generation_user_error hataları kullanıcı tarafından düzeltilebilir ve istek değiştirilmeden yeniden denenmemelidir. Verilerimiz de bunu destekliyor — 30 günlük dönemde engellenen hiçbir görev, değiştirilmemiş bir isteği yeniden deneyerek düzelmedi. Doğru yönetim:

• error.code üzerinde ayrım yapın, mesaj metni üzerinde değil. Sadece moderation_blocked (ve genel olarak image_generation_user_error) "girdiyi düzelt" anlamına gelir. Hız sınırları ve 5xx hataları hala yeniden denenebilir.
• Aşamayı okuyun. moderation_stage: "input" istemi yeniden yazmanız veya referans görseli değiştirmeniz gerektiği anlamına gelir; "output" oluşturulan görselin kendisinin işaretlendiği anlamına gelir — hafifçe ayarlanmış, riski azaltılmış bir istemle yeniden denemek genellikle sorunu çözer.
• Son kullanıcı mesajını genel tutun ("Bu istek içerik güvenliği gereksinimleri nedeniyle tamamlanamadı") ve kendi hata ayıklamanız ve desteğiniz için moderation_details ile istek kimliğini kaydedin.
• Döngüye sokmayın. Benzersiz girdi başına bir moderasyon engelinden sonra devreyi kesin; TokenLab iade etse bile, aynı içeriği tekrar göndermek gecikme süresini ve hata ayıklama süresini boşa harcar.

Kontrol listesi

Durumunuz	Olası tetikleyici	Çözüm
Çocuk karakter tasarım sayfası	Reşit olmayan × fotogerçekçilik	Stilize ortam, vücut ölçümü yok, olumlu kıyafet ifadeleri
Fotogerçekçi yetişkin portresi engellendi	Cinselleştirilmiş tanımlayıcılar	Moda/ruh hali ifadeleri; moderation="low" düşünün
Karanlık fantezi / korku yaratığı	Vahşet anatomisi	Doku detayı yerine atmosfer ve silüet
Referans fotoğraflı düzenleme engellendi	Gerçek kişi / cilt ağırlıklı girdi görseli	Daha sıkı kırpın, stilize referans kullanın, üst üste binen metni kaldırın
Uzun çok panelli istem engellendi	İstem yüzey alanı + negatif listeler	Hazır metinleri (boilerplate) temizleyin, negatif kelime listelerini silin
Zararsız stilize çalışma hala işaretleniyor	Sınıflandırıcı muhafazakarlığı	moderation="low"

SSS

Engellenen bir oluşturma için ödeme yapar mıyım? Hayır. TokenLab'de, moderasyon engeline takılan görevler başarısız olur ve önceden düşülen kota otomatik olarak tamamen iade edilir.

Aynı istemi yeniden denemek yardımcı olur mu? Hayır. 30 günlük veride, engellenen tek bir görev bile değiştirilmemiş bir yeniden denemede başarılı olmadı. Önce girdiyi değiştirin.

moderation="low" güvenlik filtrelemesini devre dışı bırakır mı? Hayır. Kısıtlayıcılığı azaltır; yasa dışı içerik kategorileri ne olursa olsun engelli kalır.

Referans görseller gerçekten denetleniyor mu? Evet — hem istem hem de her girdi görseli filtrelenir ve referans görselleri içeren görevler, verilerimizde sadece metin içeren görevlere göre iki katından fazla engellendi.

Tam olarak hangi kuralın tetiklendiğini görebilir miyim? Sadece kaba moderation_details.categories seviyesinde ve sadece yukarı yönlü sistem bunu dahil ettiğinde. Sağlayıcılar kasıtlı olarak sınıflandırıcı iç kısımlarını açığa çıkarmazlar.

Sınırlamalar

Yukarıdaki istatistikler TokenLab'in üretim trafiğinden alınan 30 günlük toplamlardır ve garantileri değil, eğilimleri tanımlar; moderasyon sınıflandırıcıları zamanla değişir ve aynı istem, yukarı yönlü bir güncellemeden sonra farklı şekilde ele alınabilir. Yeniden yazma örnekleri açıklayıcı şablonlardır, müşteri verisi değildir. Toplu bir çalıştırmadan önce her zaman küçük bir testle mevcut davranışa karşı doğrulama yapın.

Bu modelleri denemek için görsel model kataloğuna göz atın, görev yaşam döngüsü yönetimi için asenkron görsel oluşturma kılavuzunu inceleyin ve mevcut istek formatı için docs.tokenlab.sh adresini kontrol edin.