API OpenAI GPT 5.5 para razonamiento documental profundo en PDF, informes, contratos y hojas de cálculo. Estable y asequible para flujos profesionales de análisis. Diseñado para pruebas gratuitas y flujos de API estables.
Modelos Gpt 5.5 relacionados
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
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-5.5-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
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('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\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);
}
}
}
Ejemplo de envio
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-5.5-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
},
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)
Ejemplo de envio
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-5.5-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096
}'
Precios de GPT 5.5 File Analysis
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
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API GPT 5.5 File Analysis rápida y asequible (un modelo OpenAI avanzado para razonamiento complejo y trabajo profesional)
La API GPT 5.5 File Analysis en Flaq AI ofrece acceso a la API de OpenAI para flujos exigentes de desarrolladores, investigación y negocio que necesitan razonamiento fiable y salida lista para producción. Esta integración de API de OpenAI potente, fiable y flexible ayuda a los desarrolladores a crear experiencias de análisis de archivos con contexto de conversación flexible, prompts conscientes del documento, flujos de herramientas compatibles y ajustes específicos de ruta en Flaq AI. Diseñada para cargas de producción, ofrece a los equipos una forma estable de añadir capacidad avanzada de IA sin gestionar infraestructura de modelos ni escribir desde cero conexiones específicas de proveedor.
Funciones clave de la API GPT 5.5 File Analysis
- Comprensión de documentos multiarchivo: Analiza archivos subidos en un solo flujo y conecta detalles entre informes, briefs, especificaciones y registros.
- Razonamiento de archivos de contexto largo: Conserva detalles de documentos en entradas más grandes mientras produce resúmenes claros, comparaciones y recomendaciones de próximos pasos.
- Controles de API flexibles: Usa contexto de conversación, prompts conscientes del documento, flujos de herramientas compatibles y ajustes específicos de ruta en Flaq AI para guiar solicitudes simples, análisis profundos y automatización en producción.
- Soporte de herramientas de producción: Conecta flujos de herramientas compatibles, recuperación, automatización y funciones avanzadas de aplicación sin exponer ajustes de proveedor de bajo nivel.
- Integración rentable: Crea funciones de análisis de archivos mediante Flaq AI con enrutamiento claro, páginas de modelo estables y mensajería de API duradera para flujos de trabajo de producción.
- Flujo de trabajo amigable para desarrolladores: Usa instrucciones en lenguaje natural, prompts estructurados y entradas específicas de ruta para pasar rápidamente del prototipo a producción.
Cómo usar la API GPT 5.5 File Analysis para análisis de documentos en Flaq AI
- Entrada: Archivos subidos más instrucciones en lenguaje natural para extracción, resumen, comparación o razonamiento.
- Salida: Resúmenes de documentos, insights extraídos, comparaciones, tablas, decisiones o análisis estructurado a partir de archivos subidos.
- Configuración de ruta: Diseñada para flujos de análisis multidocumento con soporte de entrada de archivos y contexto de seguimiento flexible disponible.
- Configuración: contexto de conversación flexible, prompts conscientes del documento, flujos de herramientas compatibles y ajustes específicos de ruta en Flaq AI.
- Capacidades: Análisis de PDF y documentos, razonamiento tipo hoja de cálculo, revisión de contratos, resumen de informes y comparación multiarchivo mediante una integración de API de OpenAI potente, fiable y flexible.
Mejores casos de uso para la integración de la API GPT 5.5 File Analysis
- Resúmenes de informes de investigación: Condensa informes largos, white papers y documentos informativos en conclusiones listas para ejecutivos accionables.
- Revisión de contratos y políticas: Compara cláusulas, marca obligaciones importantes y resume riesgos para equipos legales, financieros u operativos.
- Análisis de datos y hojas de cálculo: Inspecciona archivos estructurados, encuentra tendencias y explica tablas en lenguaje claro para usuarios de negocio.
- Procesamiento de bases de conocimiento: Convierte manuales, docs y artículos de soporte subidos en respuestas buscables y resúmenes reutilizables.
- Comparación multidocumento: Compara versiones, propuestas, requisitos o documentos de proveedores con criterios coherentes y salida limpia.
Note Asegúrate de que tus prompts, archivos subidos y flujos de trabajo de aplicación cumplan con las políticas de seguridad y uso de OpenAI. Si ocurre un error, revisa la entrada por contenido restringido, simplifica la solicitud e inténtalo de nuevo.
GPT 5.5 File Analysis frente a competidores: análisis comparativo
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GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 es fuerte para razonamiento cuidadoso de largo horizonte y flujos de agente al estilo Claude. GPT 5.5 ofrece comportamiento nativo de OpenAI, amplio tooling de aplicación y una ruta de API familiar para equipos que ya construyen sobre el ecosistema de OpenAI.
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GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 se centra en un equilibrio rápido entre inteligencia y latencia. GPT 5.5 es una opción sólida cuando los desarrolladores quieren comportamiento de modelo OpenAI, flujos de chat flexibles y capacidades integradas de análisis de archivos en Flaq AI.
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GPT 5.5 vs. Gemini Los modelos Gemini son atractivos para casos de uso multimodales nativos de Google y cercanos a workspace. GPT 5.5 se diferencia con razonamiento estilo OpenAI, calidad de texto confiable e integración apta para producción.
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GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner se valora para experimentos de razonamiento asequibles. GPT 5.5 proporciona una experiencia de API gestionada para flujos profesionales de análisis de archivos, especialmente donde importan la fiabilidad y el soporte del ecosistema.
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GPT 5.5 vs. Llama Los modelos Llama dan a los equipos flexibilidad de modelo abierto y control de despliegue. GPT 5.5 elimina la sobrecarga de infraestructura y ofrece una API escalable para desarrolladores que necesitan integración rápida y calidad de salida constante.