OpenAI/gpt-6.1-sol-text-to-text

gpt-6.1-sol-text-to-text

Prueba la API GPT 6.1 Sol de OpenAI para escribir, programar, conversar y analizar textos con la API estable y asequible de Flaq AI con respuestas en streaming para apps.

Text 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-6.1-sol-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

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(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\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-6.1-sol-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
            }
        ],
        '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-6.1-sol-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise product update for a developer audience."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Precios de GPT 6.1 Sol Text to Text

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$2.0000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$10.0000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

API GPT 6.1 Sol Text-to-Text (integración de chat y redacción de OpenAI)

La API GPT 6.1 Sol Text-to-Text ofrece generación de texto basada en mensajes para herramientas de redacción, productos conversacionales y flujos de trabajo empresariales en Flaq AI. Envía una tarea y los textos de apoyo para solicitar un borrador, una explicación, un resumen o una respuesta de seguimiento. Con la entrega en streaming y un límite ajustable de tokens de salida, los desarrolladores pueden definir cómo se devuelve el texto generado e incorporar GPT 6.1 Sol a la experiencia de su aplicación.

Funciones principales de la API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Redacción guiada por instrucciones: Especifica el objetivo, el público y la estructura deseada para generar borradores que se puedan revisar y perfeccionar dentro de tu producto.
Conversaciones de varios turnos: Proporciona el historial de mensajes pertinente para admitir preguntas de seguimiento y revisiones dentro de la misma tarea.
Entrega progresiva de texto: Transmite las respuestas a las ventanas de chat y las interfaces de edición a medida que se generan.
Control de la longitud de salida: Combina un límite de tokens de salida con instrucciones para respuestas breves o detalladas a fin de gestionar el alcance de la respuesta.
Flujos de transformación de texto: Solicita resúmenes, notas reorganizadas o versiones reescritas del material proporcionado mediante la misma API basada en mensajes.
Ruta dedicada al texto: Integra la generación de texto cuando la solicitud no requiera imágenes de entrada, documentos adjuntos ni búsqueda web.

Cómo usar la API GPT 6.1 Sol Text-to-Text para generar texto en Flaq AI

Entrada: Instrucciones de texto, fragmentos de apoyo y mensajes pertinentes de la conversación.
Salida: Texto generado, entregado como respuesta completa o de forma incremental en streaming.
Controles: Límite opcional de tokens de salida, selección de streaming e instrucciones sobre el tono y la estructura.
Capacidades: Redacción, reescritura, respuestas conversacionales a preguntas, resúmenes y explicación del texto proporcionado.

Principales casos de uso de la integración de la API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Herramientas de redacción en productos: Ayuda a los usuarios a convertir unas indicaciones iniciales en un esquema o borrador y después revisarlo mediante solicitudes de seguimiento.
Borradores para atención al cliente: Combina la pregunta de un cliente con información aprobada del producto para preparar una respuesta que se pueda revisar.
Resúmenes para equipos: Convierte las notas proporcionadas en informes de progreso, resúmenes de reuniones y listas de próximos pasos.
Aprendizaje interactivo: Ofrece explicaciones que los usuarios puedan explorar con mayor profundidad mediante la conversación.
Automatización de textos de aplicaciones: Genera contenidos escritos recurrentes a partir del contexto proporcionado por tu aplicación.

Nota Incluye la información necesaria para responder a la solicitud y verifica los datos de la respuesta antes de publicarla. Selecciona una ruta dedicada a imágenes, archivos o búsqueda web cuando esas entradas sean fundamentales para la tarea.

GPT 6.1 Sol Text-to-Text frente a otras alternativas: análisis comparativo

GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Ambos ofrecen mensajes de texto, streaming y controles de longitud de salida en Flaq AI. Prueba instrucciones representativas para decidir qué respuestas se adaptan mejor a tus necesidades de redacción y conversación.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text añade entrada visual para preguntas basadas en imágenes. La ruta Text-to-Text se centra en contenido ya expresado en mensajes.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis acepta documentos cargados para una revisión basada en fuentes. Text-to-Text resulta adecuado cuando los fragmentos pertinentes ya están incluidos en la conversación.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Web Search Web Search está configurado para la investigación en línea. Text-to-Text no activa la búsqueda web y utiliza el contexto de la tarea proporcionado en los mensajes.