OpenAI/gpt-5.5-image-to-text

gpt-5.5-image-to-text

API OpenAI GPT 5.5 para razonamiento multimodal, preguntas visuales, OCR y comprensión de imágenes. Estable y asequible para aplicaciones y equipos profesionales de IA.

Image Chat

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Documentación

Ejemplos de API

JavaScriptPythoncURL

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-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
  })
});

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-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,
    },
    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-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
  }'

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Precios de GPT 5.5 Image to Text

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$5.0000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$30.0000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

API GPT 5.5 Image-to-Text rápida y asequible (un modelo OpenAI avanzado para razonamiento complejo y trabajo profesional)

La API GPT 5.5 Image-to-Text 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 imagen a texto con contexto de conversación flexible, prompts de análisis visual, 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 Image-to-Text

Comprensión visual de alta calidad: Analiza contenido visual, composición, objetos, texto, gráficos y detalles de escena mediante razonamiento de modelo multimodal.
Seguimiento preciso de instrucciones visuales: Haz preguntas específicas sobre una imagen y recibe respuestas centradas para revisión, clasificación, extracción o documentación.
Controles de API flexibles: Usa contexto de conversación, prompts de análisis visual, 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 imagen a texto 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 Image-to-Text para análisis visual en Flaq AI

Entrada: Contenido de imagen subido más instrucciones en lenguaje natural que describen la tarea de análisis, extracción o razonamiento requerida.
Salida: Descripciones de texto, detalles extraídos, razonamiento visual o resúmenes estructurados a partir de imágenes subidas.
Configuración de ruta: Diseñada para flujos de comprensión de imágenes focalizados con soporte de entrada de imagen específico de ruta.
Configuración: contexto de conversación flexible, prompts de análisis visual, flujos de herramientas compatibles y ajustes específicos de ruta en Flaq AI.
Capacidades: Comprensión de imágenes, extracción tipo OCR, QA visual, lectura de gráficos, inspección de productos y razonamiento multimodal mediante una integración de API de OpenAI potente, fiable y flexible.

Mejores casos de uso para la integración de la API GPT 5.5 Image-to-Text

Revisión de documentos y capturas: Extrae detalles clave de capturas, formularios, recibos, diagramas y capturas de interfaces sin transcripción manual.
Análisis de productos y catálogos: Genera descripciones de productos, identifica atributos y resume diferencias visuales para flujos de ecommerce.
Interpretación de gráficos y diagramas: Convierte datos visuales, gráficos y diagramas de arquitectura en explicaciones de texto claras para informes y planificación.
QA de activos creativos: Revisa creatividades publicitarias, visuales sociales, mockups y exportaciones de diseño para comprobar coherencia, problemas y detalles de contenido.
Flujos de accesibilidad: Produce descripciones de imágenes y resúmenes visuales que hacen que los medios sean más fáciles de entender y reutilizar.

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 Image-to-Text frente a competidores: análisis comparativo

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.
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 imagen a texto en Flaq AI.
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.
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 imagen a texto, especialmente donde importan la fiabilidad y el soporte del ecosistema.
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.