OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Teste die GPT 6 Sol API von OpenAI für Websuche, Onlinerecherche und Antworten anhand aktueller Informationen über die stabile, günstige 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-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-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-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 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

Tiefgehende Recherche mit der GPT 6 Sol Web Search API (evidenzbasierte Webrecherche von OpenAI)

Die GPT 6 Sol Web Search API verbindet die Schlussfolgerungsfähigkeiten von GPT-6 Sol mit Webrecherche für Forschung und Marktanalysen auf Flaq AI. Diese Websuch-API-Integration hilft Entwicklern und Rechercheteams, sich wandelnde Themen zu untersuchen, öffentliche Quellen zu vergleichen und aus Gesprächsnachrichten Briefings zu erstellen. Teams sollten wichtige Aussagen anhand der Originalquellen prüfen, bevor sie sich auf das Ergebnis verlassen.

Hauptfunktionen der GPT 6 Sol Web Search API

Quellenbewusste Websynthese: Verbinden Sie aktuelle Webrecherche mit den Schlussfolgerungsfähigkeiten von GPT 6 Sol, um Ergebnisse in Briefings aufzubereiten, die anhand der Originalquellen geprüft werden können.
Vergleich mehrerer Quellen: Vergleichen Sie öffentliche Quellen, um Übereinstimmungen, widersprüchliche Aussagen und neue Entwicklungen zu erkennen, die genauer geprüft werden sollten.
Multimodale Rechercheanfragen: Fügen Sie Ihrer Suchanfrage unterstützte Bilder oder Referenzdokumente hinzu, um ergänzende visuelle oder kontextuelle Belege bereitzustellen.
Recherche über mehrere Gesprächsrunden: Beziehen Sie relevante frühere Nachrichten ein, wenn Sie eine Recherchefrage über mehrere Anfragen hinweg präzisieren, erweitern oder neu ausrichten.
Strukturierte Wissensaufbereitung: Organisieren Sie unstrukturierte Webdaten als Managementzusammenfassungen, Vergleichstabellen, chronologische Zeitachsen oder detaillierte Wettbewerbsanalysen.
Streaming-Ausgabe in Echtzeit: Übertragen Sie recherchegestützte analytische Zusammenfassungen schrittweise über Server-Sent Events, um interaktive Recherchetools zu unterstützen.

Die GPT 6 Sol Web Search API für tiefgehende Recherche auf Flaq AI verwenden

Eingabe: Ein Recherchethema oder eine analytische Frage, übermittelt durch Gesprächsnachrichten und optional ergänzt durch unterstützte Bilder und Dokumente für zusätzlichen Kontext.
Ausgabe: Recherchezusammenfassungen und Vergleiche auf Grundlage abgerufener öffentlicher Informationen und gegebenenfalls bereitgestellter Anhänge.
Ausgabelänge: Legen Sie optional eine maximale Anzahl an Ausgabetokens für kurze Aktualisierungen oder ausführliche Recherchezusammenfassungen fest. Für diesen Parameter ist kein Standardmaximum angegeben; die Ausgabegrenzen des Modells gelten weiterhin.
Streaming: Empfangen Sie die generierte Rechercheantwort schrittweise, um sie Nutzern unmittelbar anzuzeigen.
Fähigkeiten: Webrecherche, Quellenvergleich, Recherchesynthese und Untersuchung multimodaler Fragen durch die Flaq AI API-Integration.

Wichtigste Anwendungsfälle der GPT 6 Sol Web Search API-Integration

Wettbewerbs- und Marktbeobachtung: Verfolgen Sie Produkteinführungen von Wettbewerbern, Preisänderungen, öffentliche Ankündigungen und Markttrends in Branchen weltweit.
Beobachtung regulatorischer und rechtlicher Vorgaben: Fassen Sie öffentliche Ankündigungen zusammen und vergleichen Sie Quellen, um Änderungen zu erkennen, die eine fachkundige Prüfung erfordern.
Technische und wissenschaftliche Literaturrecherche: Sammeln Sie aktuelle Forschungsdurchbrüche, technische Veröffentlichungen und Dokumentationsaktualisierungen und verdichten Sie diese zu handlungsrelevanten Notizen.
Faktenprüfung und Due-Diligence-Prozesse: Vergleichen Sie Geschäftsaussagen, Presseberichte oder Aussagen von Führungskräften mit abgerufenen Quellen und beigefügten Due-Diligence-Vermerken zur weiteren Überprüfung.
Interaktive Rechercheassistenten: Entwickeln Sie autonome Rechercheassistenten, die mehrstufige Suchstrategien formulieren, Ergebnisse zusammenfassen und Folgefragen beantworten.

Hinweis Stellen Sie sicher, dass Prompts, angehängte Materialien und Rechercheaufgaben den Nutzungsrichtlinien von OpenAI, den Bedingungen von Flaq AI und den geltenden Nutzungsbedingungen der Webdienste entsprechen. Grenzen Sie bei einem Fehler die Anfrage ein, entfernen Sie eingeschränkte Begriffe oder Anhänge und versuchen Sie es erneut.

GPT 6 Sol Web Search im Wettbewerbsvergleich: vergleichende Analyse

GPT 6 Sol Web Search im Vergleich zu GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra ist OpenAIs Spitzenmodell für besonders anspruchsvolle Schlussfolgerungsaufgaben. GPT 6 Sol Web Search bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Rechercheleistung und Kosten für wiederkehrende Produktionsabläufe.
GPT 6 Sol Web Search im Vergleich zu GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search eignet sich für kostenbewusste Anfragen mit hohem Volumen. GPT 6 Sol Web Search ist eine Option, wenn der Ablauf längere Vergleiche und eine genauere Prüfung widersprüchlicher Quellen erfordert.
GPT 6 Sol Web Search im Vergleich zu suchorientierten Antwortmaschinen
Suchorientierte Antwortmaschinen legen häufig den Schwerpunkt auf Links und kurze Antworten. GPT 6 Sol Web Search kann abgerufenes Material in längere Erläuterungen und Vergleiche gliedern, die auf die Frage des Nutzers abgestimmt sind.
GPT 6 Sol Web Search im Vergleich zur quellengestützten Suche von Gemini
Die Modelle für quellengestützte Suche von Gemini sind auf Integrationen im Google-Ökosystem und native Webtools zugeschnitten. GPT 6 Sol Web Search bietet eine OpenAI-native Recherchelösung mit umfassender Unterstützung für gemischten Text-, Bild- und Dokumentkontext über die einheitliche Chat-Completions-API von Flaq AI.