aigc-detect

AIGC 检测 API 的 Python SDK —— 文本 / 图片 AI 生成内容检测

提交 · 幂等重试 · 自动轮询 · 结果解析 · 错误分类，几行代码拿到检测结果

官网与在线体验 · 接口文档 · 获取 API Key

这是什么

这是 sbnew.top 提供的 AIGC 检测 API 的 Python 客户端。它把「提交检测 → 轮询结果」的异步流程、幂等重试与错误处理封装好，你只需要关心检测结果本身：

• AI 文本检测：三分类逐段标注（人工 / AI / 疑似 AI），返回整体置信度与每段在原文中的位置
• AI 图片检测：返回 AI 生成置信度，支持公网 URL 与 Base64 两种传参

声明：本 SDK 对接的是 sbnew.top 的第三方接口服务。该服务不是腾讯官方产品，也不代表腾讯；它基于腾讯云 EdgeOne（Makers Model Pro AI 网关）接入的朱雀 AIGC 检测能力，在其之上实现了 API Key 鉴权、异步任务队列、按量计费与用量查询。

安装

pip install aigc-detect

依赖 requests>=2.25，Python 3.8+。

快速开始

先到 控制台 - API 密钥 创建一个 Key（形如 sk-zq-xxxx），注册即有体验金：

from aigc_detect import AigcDetectClient

client = AigcDetectClient(api_key="sk-zq-xxxx")

# 文本检测：is_merge=False 得到细分段（每段独立置信度）
task = client.detect_text("把待检测的文本粘在这里，支持中英文混排。", is_merge=False)
result = task.text_result()

print(f"整体 AI 置信度: {result.softmax_confidence}")
print(f"标签占比: {result.labels_ratio}")          # {"0": 0.3, "1": 0.55, "2": 0.15}
for seg in result.segment_labels:
    print(f"[{seg.label_name}] {seg.text}")        # [人工] / [AI] / [疑似AI]

# 图片检测：URL 或 Base64 二选一
task = client.detect_image(image_url="https://example.com/a.png")
print(task.image_result().confidence)              # AI 生成置信度

detect_text / detect_image 默认会自动轮询直到出结果，不用自己写 while 循环。需要自行控制节奏时：

task = client.submit_text("文本")        # 只提交，立即返回
# ... 做别的事 ...
task = client.get_task(task.task_id)      # 幂等查询，可无限次
task = client.wait_for_task(task.task_id) # 或交给 SDK 等到终态

返回字段怎么读

labels_ratio（标签占比）

三分类，键是字符串数字："0" 人工、"1" AI、"2" 疑似 AI，值相加为 1。实际出现哪几个键取决于本次检测命中了哪些标签——可能只有两个键，不要写死取值逻辑，遍历即可。

segment_labels（分段标注）

position 是 [start, length]：第一项是段落在全文中的起始位置（按 Unicode 字符计），第二项是段长而不是结束下标：

start, length = seg.position
original = full_text[start : start + length]

softmax_confidence 与 ratio_confidence

都是整体置信度但口径不同：前者是模型对整篇的分类输出，后者与分段标签占比相关。两者明显不一致时，通常说明文本里人工与 AI 内容混杂。上游未公开这两个值的具体计算方式，请以返回值为准，不要当作精确统计公式。

幂等与扣费（重要）

两个提交接口提交即扣费（按量：文本按千字、图片按张，见价格）。SDK 的保护机制：

• 每次提交自动生成 Idempotency-Key，网络超时自动重试时复用同一个 Key，服务端会返回同一个任务，不会重复扣费
• 轮询超时抛出的 TaskTimeoutError 任务并没有丢——拿 task_id 稍后继续 get_task() 即可，不要重新提交
• 换内容检测时让 Key 换新的（不传即自动生成）；复用旧 Key 会直接返回上一次的任务

错误处理

from aigc_detect import (
    AigcDetectClient,
    InsufficientBalanceError,  # 402 余额不足（未产生任务）
    RateLimitError,            # 429 触发限流配额
    TaskFailedError,           # 任务终态 failed（服务端按规则处理退款）
    TaskTimeoutError,          # 轮询超时（任务未丢，继续查询即可）
)

try:
    task = client.detect_text("文本")
except InsufficientBalanceError:
    ...  # 去充值
except TaskFailedError as e:
    print(e.task_id, e.code)   # 如 "timeout"
except TaskTimeoutError as e:
    ...  # 稍后 get_task(e.task_id)

任务失败默认抛异常；想拿到失败任务对象自己处理，传 raise_on_failure=False。

API 一览

方法	对应接口	说明
detect_text(text, is_merge)	POST /v1/text/classify	提交 + 自动等待
detect_image(image_url=..., image_base64=...)	POST /v1/image/classify	提交 + 自动等待
submit_text / submit_image	同上	只提交不等待
get_task(task_id)	GET /v1/tasks/{id}	查询状态与结果
wait_for_task(task_id)	—	轮询到终态
list_usage(limit, offset)	GET /v1/usage	分页调用记录（含 total）
get_pricing()	GET /v1/pricing	当前计价规则

文本上限 20000 字符（按 Unicode 字符计）；图片需 >300×300 像素、≤10MB（jpg/png/webp）。

本地开发

git clone https://github.com/sjzjia/zhuque-detect-api-python.git
cd zhuque-detect-api-python
pip install -e .
python -m unittest discover -s tests -v   # 单元测试，不访问真实服务

License

MIT