OpenAI/gpt-5.6-sol-file-analysis

gpt-5.6-sol-file-analysis

Prueba gratis la API de análisis de archivos GPT 5.6 Sol para razonamiento avanzado con varios archivos, extracción, comparación, resúmenes y flujos profesionales estables.

File Analysis

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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-5.6-sol-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-5.6-sol-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-5.6-sol-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
  }'

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Precios de GPT 5.6 Sol File Analysis

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 5.6 Sol File Analysis avanzada y lista para producción (razonamiento documental insignia de OpenAI)

La API GPT 5.6 Sol File Analysis de Flaq AI aplica el razonamiento del GPT-5.6 insignia de OpenAI a flujos centrados en documentos. Esta integración de API lista para producción permite a los desarrolladores combinar instrucciones en lenguaje natural con varios archivos compatibles y contexto visual opcional para extraer, comparar, resumir y analizar en detalle. Con seguimiento conversacional y respuestas en streaming, los equipos pueden convertir materiales de origen complejos en información estructurada sin crear una infraestructura independiente de procesamiento de documentos.

Funciones principales de la API GPT 5.6 Sol File Analysis

Razonamiento documental insignia: Analiza materiales de origen exigentes con el modelo GPT-5.6 más capaz de OpenAI para trabajos profesionales profundos del conocimiento.
Comprensión de múltiples archivos: Conecta información entre informes, especificaciones, registros y otros documentos compatibles en un solo flujo.
Comparación entre documentos: Identifica diferencias, relaciones, pruebas e incoherencias en varias fuentes subidas.
Análisis de archivos con contexto visual: Añade contexto de imágenes compatibles cuando una tarea documental incluye material visual, capturas de pantalla o diagramas.
Extracción de información estructurada: Genera resúmenes, tablas, hallazgos y salidas organizadas a partir de contenido complejo de archivos.
Integración de API con streaming: Devuelve el análisis documental progresivamente mediante un flujo estable de chat completion.

Cómo usar la API GPT 5.6 Sol File Analysis en Flaq AI

Entrada: Archivos compatibles, contexto visual opcional e instrucciones en lenguaje natural para extracción, comparación o razonamiento.
Salida: Resúmenes de documentos, información extraída, comparaciones, tablas, explicaciones y análisis estructurados.
Flujo de archivos: Envía uno o varios archivos con el contenido del mensaje y usa prompts de seguimiento para perfeccionar el análisis.
Configuración: Usa los controles compatibles de contexto y longitud de salida para definir la respuesta de cada tarea documental.
Capacidades: Análisis de documentos, comparación entre archivos, revisión técnica, extracción de información, razonamiento con contexto visual y síntesis de conocimientos mediante la integración de la API de OpenAI.

Mejores casos de uso para integrar la API GPT 5.6 Sol File Analysis

Revisión de investigaciones complejas: Sintetiza informes extensos, artículos y colecciones de fuentes en hallazgos listos para la toma de decisiones.
Análisis de contratos y políticas: Compara cláusulas, organiza obligaciones y destaca detalles importantes para la revisión profesional.
Documentación técnica: Analiza especificaciones, requisitos, manuales y materiales de arquitectura para equipos de ingeniería.
Revisión de archivos con abundantes datos: Explica tablas, contenido estructurado y relaciones en documentos empresariales o de investigación.
Diligencia debida con múltiples documentos: Evalúa propuestas, versiones y materiales de apoyo según criterios coherentes.

Nota Asegúrate de que tus prompts, archivos subidos y flujos de aplicación cumplan las directrices de seguridad y uso de OpenAI. Si se produce un error, revisa las entradas para detectar contenido restringido o no compatible, simplifica la solicitud y vuelve a intentarlo.

GPT 5.6 Sol File Analysis frente a sus competidores: análisis comparativo

GPT 5.6 Sol frente a GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra equilibra un sólido análisis documental con un coste operativo menor. GPT 5.6 Sol está orientado a las cargas más complejas de razonamiento sobre archivos y síntesis profesional.
GPT 5.6 Sol frente a GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna se centra en el procesamiento documental rápido y rentable. GPT 5.6 Sol favorece una mayor profundidad de razonamiento en análisis densos y con múltiples fuentes.
GPT 5.6 Sol frente a GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 admite un análisis fiable de archivos en flujos consolidados de OpenAI. GPT 5.6 Sol lleva el posicionamiento insignia de GPT-5.6 a aplicaciones documentales avanzadas.
GPT 5.6 Sol frente a Claude File Analysis
Los modelos Claude ofrecen un sólido razonamiento documental en el ecosistema Anthropic. GPT 5.6 Sol proporciona una ruta insignia de OpenAI para el análisis complejo de archivos y la síntesis estructurada.
GPT 5.6 Sol frente a canalizaciones documentales con modelos abiertos
Los modelos abiertos ofrecen control de implementación, pero requieren infraestructura adicional de serving y procesamiento documental. GPT 5.6 Sol proporciona análisis gestionado mediante el flujo de API de producción de Flaq AI.