GPT 5.4 API

Vollständige API-Referenz für GPT 5.4-große Sprachmodelle-Modelle von OpenAI.

Modellvarianten

Diese API unterstützt vier Modellvarianten:

Schnellvergleich

GPT 5.4 Text to Text

Endpoint

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.4-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.4 Image to Text

Endpoint

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.4-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.4 Web Search

Endpoint

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.4-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.4 File Analysis

Endpoint

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gpt-5.4-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Antwortformat

GPT 5.4 LLM-Modelle geben OpenAI-kompatible Completion-Antworten zurück. Mit stream: true ist die Antwort Server-Sent Events; mit stream: false ist die Antwort ein einzelnes JSON-Objekt.

Erfolgreiche Antwort

textKopieren
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Fehlerantwort

textKopieren
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Bewährte Praktiken

1. Nachrichten strukturiert halten: Verwenden Sie messages[] für den Gesprächsverlauf, statt Kontext in einem einzigen Prompt zusammenzuführen.
2. Dateien und Bilder an Nachrichten anhängen: Platzieren Sie image_url- und file-Teile in der Nachricht, die sie einführt.
3. SSE-Parsing verwenden: Nutzen Sie choices[0].delta.content für die schrittweise Anzeige und data: [DONE] für den finalen Inhalt.
4. Nur unterstützte Eingaben senden: Stimmen Sie Text-, Bild- und Dateiteile auf die ausgewählte Modellvariante ab.
5. Anfragestatus lokal speichern: Chunks enthalten eine Completion-id; Clients sollten sie dennoch über den aktiven Request-State zuordnen.