OpenAI/gpt-6.1-sol-web-search

gpt-6.1-sol-web-search

Teste die GPT 6.1 Sol API von OpenAI für Websuche, Online-Recherche und Antworten auf Basis aktueller Informationen über die stabile, preiswerte API von Flaq AI mit Streaming.

Web Search

API-Beispiele

JavaScriptPythoncURL

Anfragebeispiel

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-6.1-sol-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\n/).filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Anfragebeispiel

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'gpt-6.1-sol-web-search',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Anfragebeispiel

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol-web-search",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Preise für GPT 6.1 Sol Web Search

Parameter	Preis	Ursprünglicher Preis	Rabatt

Token: input	$2.0000 pro 1 Mio. Eingabe-Token	-	Standard
Token: output	$10.0000 pro 1 Mio. Ausgabe-Token	-	Standard

README

GPT 6.1 Sol Web Search API (OpenAI-Recherche mit Websuche)

Die GPT 6.1 Sol Web Search API unterstützt Fragen mit Websuche und Rechercheabläufe auf Flaq AI. Geben Sie das Thema, die benötigten Informationen und den relevanten Kontext an, um eine schriftliche Antwort mit Zugriff auf die Websuche anzufordern. Diese Route kombiniert nachrichtenbasierte Interaktion mit optionalen ergänzenden Anhängen, Streaming-Antworten und einer einstellbaren Ausgabelänge für Anwendungen, die mit Onlineinformationen arbeiten müssen.

Hauptfunktionen der GPT 6.1 Sol Web Search API

Websuche: Verwenden Sie die Route mit aktivierter Suche für Fragen, die Informationen über den bereits im Gespräch bereitgestellten Kontext hinaus erfordern.
Promptgesteuerte Recherche: Geben Sie Thema, Zeitraum und gewünschten Umfang an, damit sich die Anfrage auf die Informationen konzentriert, die Ihre Anwendung benötigt.
Ergänzende Referenzen: Fügen Sie einer Textfrage unterstützte Dateien oder ein Bild hinzu, um der Rechercheaufgabe zusätzlichen Kontext zu geben.
Präzisierung im Gespräch: Stellen Sie Folgefragen, um das Thema einzugrenzen oder eine verständlichere Erklärung einer vorherigen Antwort anzufordern.
Rechercheantworten per Streaming: Geben Sie generierten Text schrittweise zurück, um eine interaktive Recherche zu ermöglichen.
Einstellbare Antwortlänge: Legen Sie ein Limit für Ausgabetokens fest und beschreiben Sie, ob Sie einen knappen Überblick oder eine ausführlichere Antwort wünschen.

So verwenden Sie die GPT 6.1 Sol Web Search API für Onlinerecherchen auf Flaq AI

Eingabe: Eine Recherchefrage als Text mit relevantem Gesprächskontext und optionalen unterstützten Bild- oder Dateianhängen.
Ausgabe: Eine schriftliche Antwort, die über die Modellroute mit aktivierter Websuche erzeugt wird.
Steuerung: Rechercheumfang im Prompt, optionales Limit für Ausgabetokens und Auswahl des Streamings.
Fähigkeiten: Beantwortung von Fragen mit Suche, Zusammenfassungen von Onlinerecherchen und vertiefende Erkundung eines Themas.

Geeignete Anwendungsfälle für die Integration der GPT 6.1 Sol Web Search API

Rechercheassistenten: Helfen Sie Nutzern, ein Thema zu untersuchen und die Fragen zu präzisieren, denen sie nachgehen möchten.
Produktrecherche: Sammeln Sie Informationen für einen Produktvergleich und prüfen Sie die zugrunde liegenden Quellen, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Branchenübersichten: Fordern Sie einen gezielten Überblick über Entwicklungen zu einem bestimmten Thema und Zeitraum an.
Dokumentationsrecherche: Finden Sie Informationen zu einer technischen Frage und überprüfen Sie diese anhand der ursprünglichen Dokumentation.
Kontextbezogene Untersuchung: Kombinieren Sie eine hochgeladene Referenz mit einer Frage, die zusätzliche Informationen aus dem Internet erfordert.

Hinweis Geben Sie den relevanten Zeitraum an und prüfen Sie die Datumsangaben der Quellen sowie die Originalseiten, bevor Sie sich auf eine Rechercheantwort verlassen. Webzugriff garantiert weder die Verfügbarkeit jeder relevanten Seite noch die Aktualität aller zurückgegebenen Aussagen.

GPT 6.1 Sol Web Search im Vergleich zur Konkurrenz: vergleichende Analyse

GPT 6.1 Sol Web Search im Vergleich zu GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text verarbeitet bereitgestellte Nachrichten ohne Websuche. Die Web-Search-Route ist für Fragen konfiguriert, die Onlineinformationen benötigen.
GPT 6.1 Sol Web Search im Vergleich zu GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis konzentriert sich auf vom Nutzer hochgeladenes Material. Web Search ermöglicht Recherchen über diese Anhänge hinaus und unterstützt weiterhin optionale Referenzeingaben.
GPT 6.1 Sol Web Search im Vergleich zu GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text konzentriert sich auf Beschreibungen oder die Beantwortung von Fragen zu einem bereitgestellten Bild. Web Search bearbeitet eine textbasierte Recherchefrage und kann ein Bild als ergänzenden Kontext nutzen.
GPT 6.1 Sol Web Search im Vergleich zu Claude Sonnet 5.5 File Analysis Claudes File-Analysis-Konfiguration akzeptiert Dokumente und Bilder ohne aktivierte Websuche. Diese GPT-Route bietet eine Option mit aktivierter Suche, wenn die Aufgabe auch von Onlinematerial abhängt.