Star 72
Русский

API детектора ИИ

Для кого эта страница: инженеры, встраивающие проверку на ИИ в редакционный или модерационный процесс. SlopTotal прогоняет один и тот же текст через 23 независимых детекторов и показывает каждую оценку, бесплатно и без аккаунта.

Запустите на своём сервере

Один контейнер, без аккаунта и без ключа API. Работает на CPU; при первом анализе в том загружается около 2 ГБ моделей.

shell
docker run -p 8000:8000 -v sloptotal-models:/app/models ghcr.io/pablocaeg/sloptotal

Анализ текста

Отправьте текст или url. В ответ приходит полный отчёт: откалиброванная оценка, вердикт и результат каждого движка.

shell
curl -X POST http://localhost:8000/api/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Paste at least 50 characters of text here..."}'

Ответ, сокращённо

json
{
  "id": "8a17312e3cb5",
  "source_type": "text",
  "word_count": 95,
  "overall_score": 77.9,
  "overall_verdict": "Likely AI-generated",
  "engines_flagged": 13,
  "engines_total": 23,
  "language": "en",
  "language_support": "supported",
  "engine_results": [
    {
      "engine_name": "Fakespot",
      "score": 1,
      "verdict": "slop",
      "details": "AI probability: 100.0% (Fakespot APOLLO RoBERTa)"
    },
    {
      "engine_name": "Linguistic Markers",
      "score": 1,
      "verdict": "slop",
      "details": "Found 5 AI markers (density: 84.2/1k words): \"ever-evolving\", \"landscape\", \"moreover\", \"in conclusion\", \"ultimately\""
    },
    …
  ]
}

Если все движки заняты, API отвечает 202 и выдаёт талон: опрашивайте /api/queue/ticket/{id}, пока отчёт не будет готов. Код 429 значит, что очередь заполнена; повторите запрос через указанное число секунд.

Эндпоинты

ЭндпоинтЧто делаетОбычное время на CPU
POST/api/analyze Полный отчёт 23 движков для текста или url 2–8 s
POST/api/quick-score Четыре классификатора и эвристики, для расширений и массовых проверок 0.1–0.5 s
POST/api/paragraph-score Оценка для каждого абзаца 1–3 s
POST/api/scan/site Следы конструкторов приложений на ИИ и быстрая оценка текста страницы 1–3 s
POST/api/extract Текст загруженного файла .pdf, .docx, .txt или .md < 1 s
GET/api/report/{id} Сохранённый отчёт < 0.1 s

Все эндпоинты и поля — в README

Облачный API. API этого сайта находится по адресу https://api.sloptotal.com. Он общий, ограничен очередью и хранит отчёты 30 дней. Для постоянной нагрузки или конфиденциальных текстов запустите свой.

Что ищут движки

Классификаторы, обученные на текстах любых LLM, статистические тесты, которые измеряют, насколько предсказуемо каждое слово, и проверки структуры и оборотов, которые повторяют модели ИИ.

Короткие тексты дают слабый сигнал. Используйте не меньше 80 слов, а лучше 200 и больше.

Как читать результат

Оценка идёт от 0 до 100. От 55 баллов набирают меньше 2 из 100 человеческих текстов, от 80 баллов меньше 1 из 200.

Посмотрите и на таблицу движков. Если почти все согласны, оценка служит сильным доказательством. Если мнения разделились, текст часто написан с помощью ИИ или сильно отредактирован, и его стоит внимательно прочитать человеку.

Контекст

Для кого: инженеры, встраивающие проверку на ИИ в редакционный или модерационный процесс. Движки ищут следы любых LLM, а также проводят статистические тесты.

Как 23 движка приходят к оценке

SlopTotal не спрашивает мнения у одной модели. Он запускает 23 независимых детектора и показывает все 23 оценки, потому что полезная информация часто кроется в разногласиях. Девять из них – нейросетевые классификаторы, обученные отличать человеческий текст от машинного, среди них DeBERTa-v3-large, RoBERTa-large и BERT-tiny на 4,4 млн параметров. Семь – статистические тесты, которым не нужно обучение: они измеряют, насколько предсказуем текст для моделей GPT-2, через перплексию, ранги токенов, log-rank и перекрёстную энтропию между двумя моделями. Остальные семь читают сам текст: разброс длины предложений, словарь, структуру, оговорки и штампы, которые повторяют модели ИИ.

Итоговая оценка – не среднее. Логистическая модель, подобранная на SlopBench, взвешивает каждый движок по тому, что он добавляет, когда остальные уже известны, поэтому движки, которые ошибаются одинаково, не учитываются дважды. Очень короткие тексты подтягиваются к середине, потому что несколько слов несут мало доказательств.

Границы вердиктов установлены по человеческим текстам: на 45 начинаются 5% человеческих текстов с самыми высокими оценками, на 55 – 2%, на 80 – 0,5%. Значит, оценка 55 и выше означает, что так высоко поднимаются меньше 2 из 100 человеческих текстов. Для других языков есть своя модель, и у каждого языка указан статус: поддерживается, экспериментально или пока ненадёжно.

Измерено на 3252 текстах

Цифра точности мало что значит, если не сказано, на чём её измеряли. SlopTotal измеряют на SlopBench – открытом бенчмарке из 1626 человеческих текстов, написанных до появления ChatGPT, и 1626 текстов ИИ на те же темы и той же длины от 14 современных моделей (среди них GPT-6, DeepSeek, Qwen, Llama, Mistral, Gemma и GLM). В нём есть новости, энциклопедии, аннотации научных статей, ответы на форумах вопросов, посты Reddit, отзывы, студенческие эссе, английский неносителей и художественная проза, потому что детектор, проверенный на одном типе текстов, получает цифры, которые рушатся в реальной жизни.

Две части нужны, чтобы ловить несправедливость: 87 отрывков литературы, изданных с 1532 по 1915 год, где любая высокая оценка, заведомая ошибка, и сочинения людей, для которых английский не родной: именно их детекторы чаще всего обвиняют зря. Каждая ключевая цифра измерена на видах текстов, на которых модель не настраивалась, а результаты опубликованы в репозитории вместе с провалами.

Где распознавание перестаёт работать

Короткие тексты ненадёжны в любом детекторе. Меньше чем на 80 словах оценка скачет от одного выбора слов и стабилизируется примерно с 200 слов. Если твит получил очень уверенный ответ, не доверяйте ответу.

Слегка отредактированный текст ИИ – самый трудный случай. Каждый проход человеческой правки стирает машинные следы, и нет порога, после которого правка перестаёт иметь значение. Исходный код не входит в задачу: движки обучены на естественном языке и не распознают надёжно код, написанный ИИ, поэтому SlopTotal этого и не обещает.

Оценка – это улика, а не приговор. Используйте 23 оценки, чтобы решить, куда смотреть и о чём спросить, а потом спросите. Ни один результат детектора не должен сам по себе решать оценку за работу, приём на работу или публикацию.

Вопросы, которые нам задают

SlopTotal распознаёт тексты любых LLM?

Да. Оценка откалибрована на текстах 14 современных моделей, а классификаторы обучены на результатах вроде текстов любых LLM. Сильно отредактированные тексты обычно попадают в средние диапазоны, поэтому смотрите таблицу движков.

Это бесплатно?

Да. Без аккаунта, без кредитов и без платного тарифа.