GPT 6 Astra API
Vollständige API-Referenz für die GPT 6 Astra-LLM-Modelle von OpenAI.
Modellvarianten
Diese API unterstützt vier Modellvarianten:
Kurzvergleich
GPT 6 Astra Text to Text
Endpunkt
POST /api/v1/chat/completions
Anfrageparameter
Erforderlich
Unterstützte Nachrichteninhalte
Optional
Beispielanfrage
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-6-astra-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
GPT 6 Astra Image to Text
Endpunkt
POST /api/v1/chat/completions
Anfrageparameter
Erforderlich
Unterstützte Nachrichteninhalte
Optional
Beispielanfrage
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-6-astra-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 6 Astra Web Search
Endpunkt
POST /api/v1/chat/completions
Anfrageparameter
Erforderlich
Unterstützte Nachrichteninhalte
Optional
Beispielanfrage
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-6-astra-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
GPT 6 Astra File Analysis
Endpunkt
POST /api/v1/chat/completions
Anfrageparameter
Erforderlich
Unterstützte Nachrichteninhalte
Optional
Beispielanfrage
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-6-astra-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
})
});
Die GPT 6 Astra-LLM-Modelle liefern OpenAI-kompatible Completion-Antworten. Bei stream: true besteht die Antwort aus Server-Sent Events; bei stream: false ist sie ein einzelnes JSON-Objekt.
Erfolgreiche Antwort
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-astra-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-astra-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-6-astra-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-astra-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}
data: [DONE]
Fehlerantwort
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
Bewährte Vorgehensweisen
- Nachrichten strukturiert halten: Verwenden Sie
messages[] für den Gesprächsverlauf, statt den Kontext in einem einzigen Prompt zusammenzufassen.
- Dateien und Bilder an Nachrichten anhängen: Platzieren Sie die Teile
image_url und file in der Nachricht, in der sie eingeführt werden.
- SSE auswerten: Hängen Sie
choices[0].delta.content für die schrittweise Anzeige an und behandeln Sie data: [DONE] als erfolgreichen Abschluss.
- Nur unterstützte Eingaben senden: Stimmen Sie Text-, Bild- und Dateiteile auf die gewählte Modellvariante ab.
- Anfragestatus lokal speichern: Chunks enthalten eine Completion-
id; Clients sollten die Chunks dennoch über den Status der aktiven Anfrage zuordnen.