GPT 6 Luna API

Referencia completa de la API de los modelos LLM GPT 6 Luna de OpenAI.

Variantes del modelo

Esta API admite cuatro variantes del modelo:

Comparación rápida

GPT 6 Luna Text to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de la solicitud

Obligatorio

Contenido de mensajes admitido

Opcional

Ejemplo de solicitud

javascriptCopiar
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-luna-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 6 Luna Image to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de la solicitud

Obligatorio

Contenido de mensajes admitido

Opcional

Ejemplo de solicitud

javascriptCopiar
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-luna-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 Luna Web Search

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de la solicitud

Obligatorio

Contenido de mensajes admitido

Opcional

Ejemplo de solicitud

javascriptCopiar
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-luna-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 6 Luna File Analysis

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de la solicitud

Obligatorio

Contenido de mensajes admitido

Opcional

Ejemplo de solicitud

javascriptCopiar
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-luna-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
  })
});

Formato de respuesta

Los modelos LLM GPT 6 Luna devuelven respuestas de compleción compatibles con OpenAI. Con stream: true, la respuesta se envía mediante Server-Sent Events; con stream: false, es un único objeto JSON.

Respuesta correcta

textCopiar
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-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-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Respuesta de error

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

Buenas prácticas

1. Mantenga los mensajes estructurados: Use messages[] para el historial de conversación en lugar de condensar el contexto en un solo prompt.
2. Adjunte archivos e imágenes a los mensajes: Incluya los elementos image_url y file en el mensaje que los introduce.
3. Analice los eventos SSE: Añada choices[0].delta.content para mostrar el contenido de forma incremental y considere data: [DONE] como una finalización correcta.
4. Envíe solo entradas admitidas: Ajuste los elementos de texto, imagen y archivo a la variante del modelo seleccionada.
5. Guarde el estado de la solicitud localmente: Los fragmentos incluyen un id de la compleción, pero los clientes deben seguir enrutándolos mediante el estado de la solicitud activa.