OpenAI/gpt-5.6-terra-file-analysis

gpt-5.6-terra-file-analysis

Prueba gratis la API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra para extracción rentable de varios archivos, 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-terra-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-terra-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-terra-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 Terra File Analysis

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$2.5000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$15.0000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra equilibrada y rentable (inteligencia documental OpenAI)

La API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra en Flaq AI ofrece razonamiento documental equilibrado para flujos profesionales recurrentes. Esta rentable integración con la API OpenAI permite combinar instrucciones en lenguaje natural con varios archivos compatibles y contexto visual opcional para extracción, resumen, comparación y análisis. Con seguimiento conversacional y respuestas en streaming, los equipos pueden procesar documentos empresariales, técnicos y de investigación mediante un flujo escalable sin mantener infraestructura independiente de análisis de archivos.

Funciones principales de la API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra

Razonamiento documental equilibrado: Analiza material profesional combinando de forma práctica capacidad, fiabilidad y rentabilidad.
Comprensión de varios archivos: Relaciona información entre informes, especificaciones, registros y otros documentos compatibles.
Comparación entre documentos: Compara versiones, identifica diferencias y organiza hallazgos de varios archivos.
Análisis de archivos consciente de imágenes: Incluye contexto de imágenes compatibles cuando un flujo documental contiene capturas, diagramas o pruebas visuales.
Extracción estructurada de información: Produce resúmenes, tablas, datos y resultados organizados a partir de contenido complejo de archivos.
Integración de API en streaming: Devuelve progresivamente el análisis documental mediante un flujo estable de finalización de chat.

Cómo usar la API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra 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 posteriores para perfeccionar el resultado.
Configuración: Usa los controles compatibles de contexto y longitud de salida para ajustar la respuesta de cada tarea documental.
Capacidades: Análisis documental, comparación entre archivos, resumen de informes, extracción de información, razonamiento con contexto visual y síntesis de conocimiento mediante la integración con la API OpenAI.

Mejores usos de la integración de la API de análisis de archivos GPT 5.6 Terra

Resúmenes de informes empresariales: Condensa informes extensos, propuestas y documentos informativos en conclusiones útiles.
Revisión de contratos y políticas: Compara cláusulas, organiza obligaciones y resume detalles importantes para equipos profesionales.
Documentación técnica: Revisa especificaciones, requisitos, manuales y material de implementación para flujos de ingeniería.
Análisis de datos y tablas: Explica contenido estructurado y tendencias presentes en archivos empresariales o de investigación compatibles.
Procesamiento de bases de conocimiento: Convierte colecciones de documentos en resúmenes, respuestas e información organizada y reutilizable.

Nota Asegúrate de que tus prompts, archivos cargados y flujos de aplicación cumplan las directrices de seguridad y uso de OpenAI. Si se produce un error, revisa las entradas en busca de contenido restringido o no compatible, simplifica la solicitud e inténtalo de nuevo.

Análisis de archivos GPT 5.6 Terra frente a competidores: análisis comparativo

GPT 5.6 Terra frente a GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol se orienta al razonamiento de archivos más complejo en el nivel insignia. GPT 5.6 Terra ofrece inteligencia documental equilibrada para un amplio uso en producción.
GPT 5.6 Terra frente a GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna destaca por un procesamiento documental rápido y muy eficiente. GPT 5.6 Terra equilibra el rendimiento con necesidades cotidianas de análisis más avanzadas.
GPT 5.6 Terra frente a GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 admite flujos documentales consolidados con razonamiento fiable. GPT 5.6 Terra ofrece una vía de menor coste hacia la nueva familia GPT para análisis recurrentes.
GPT 5.6 Terra frente a Claude File Analysis
Los modelos Claude ofrecen sólido razonamiento documental en el ecosistema Anthropic. GPT 5.6 Terra brinda una vía nativa de OpenAI equilibrada para analizar archivos en producción.
GPT 5.6 Terra frente a canales documentales de modelos abiertos
Los modelos abiertos ofrecen flexibilidad de despliegue, pero requieren infraestructura adicional de servicio y procesamiento. GPT 5.6 Terra proporciona análisis documental gestionado mediante el flujo de API de Flaq AI.