# GPT 5.4 API

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

## Modellvarianten

Diese API unterstützt vier Modellvarianten:

| Modell | ID | Beschreibung |
|-------|----|-------------|
| **GPT 5.4 Text to Text** | `gpt-5.4-text-to-text` | Allgemeiner Text-Reasoning und Reasoning |
| **GPT 5.4 Image to Text** | `gpt-5.4-image-to-text` | Bildverständnis mit Textanweisungen |
| **GPT 5.4 Web Search** | `gpt-5.4-web-search` | Text-Reasoning mit Websuchfunktion |
| **GPT 5.4 File Analysis** | `gpt-5.4-file-analysis` | Dateianalyse mit Textanweisungen |

## Schnellvergleich

| Funktion | Text to Text | Image to Text | Web Search | File Analysis |
|---------|--------------|---------------|------------|---------------|
| Texteingabe | Erforderlich ✅ | Optional | Erforderlich ✅ | Optional |
| Bildeingabe | Nicht unterstützt ❌ | Optional | Optional | Optional |
| Dateieingabe | Nicht unterstützt ❌ | Nicht unterstützt ❌ | Optional | Optional |
| Streaming-Antwort | SSE | SSE | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Optional | Optional | Optional | Optional |

## GPT 5.4 Text to Text

### Endpoint

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Anfrageparameter

#### Erforderlich

| Parameter | Typ | Beschreibung |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Muss `"gpt-5.4-text-to-text"` sein |
| `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Siehe große Sprachmodelle API für die Nachrichtenstruktur. |
| `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. |

#### Nachrichtenunterstützung

| Feld | Text | Datei | Bild |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Erforderlich ✅ | Nicht unterstützt ❌ | Nicht unterstützt ❌ |

#### Optional

| Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Maximale Ausgabetokens. |

### Beispielanfrage

```javascript
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

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Anfrageparameter

#### Erforderlich

| Parameter | Typ | Beschreibung |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Muss `"gpt-5.4-image-to-text"` sein |
| `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Siehe große Sprachmodelle API und große Sprachmodelle Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. |

#### Nachrichtenunterstützung

| Feld | Text | Datei | Bild |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Optional | Nicht unterstützt ❌ | Optional |

#### Optional

| Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Maximale Ausgabetokens. |

### Beispielanfrage

```javascript
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

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Anfrageparameter

#### Erforderlich

| Parameter | Typ | Beschreibung |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Muss `"gpt-5.4-web-search"` sein |
| `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Siehe große Sprachmodelle API und große Sprachmodelle Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. |

#### Nachrichtenunterstützung

| Feld | Text | Datei | Bild |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Erforderlich ✅ | Optional | Optional |

#### Optional

| Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Maximale Ausgabetokens. |

### Beispielanfrage

```javascript
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

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Anfrageparameter

#### Erforderlich

| Parameter | Typ | Beschreibung |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Muss `"gpt-5.4-file-analysis"` sein |
| `messages` | array | Geordnete Nachrichten. Siehe große Sprachmodelle API und große Sprachmodelle Attachments. |
| `stream` | boolean | `true` für SSE, `false` für eine einzelne JSON-Antwort. |

#### Nachrichtenunterstützung

| Feld | Text | Datei | Bild |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Optional | Optional | Optional |

#### Optional

| Parameter | Typ | Bereich | Beschreibung |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Maximale Ausgabetokens. |

### Beispielanfrage

```javascript
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

```text
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

```text
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.