我们那套给护士用的助手，最后是这么切的：图像接口只按出图质量挑，提示词的安全判定单独跑一次对话模型，用 json schema 返回结构化结论。理由很实际——大部分文生图接口自己也会拒，但吐回来的是一句话术，没有类别没有理由，半年后合规来问当时为什么不给生成，你拿不出任何东西。
自己定一套分类才能落库、统计、报警，改了策略还能拿老数据重放一遍。最要命的类别是“含可识别的患者信息”，通用安全模型基本不带，可病房里真实发生的就是有人顺手把“4 床某某”打进 prompt。
延迟这块别串着跑，我把判定和知识库检索并发，开销基本被检索吃掉了；两条腿的 p95 一定要分开量，不然慢网关会藏在更慢的出图后面。图像那边到底接谁，我是[把同一批临床示意图的 prompt 在 pixpix 上几家各跑一遍](https://pixpix.
com)，挑完再谈接入。判定这层如果你的策略跟 openai.com 默认那套差不多，直接用它现成的 moderation 反而省事。
