OpenAI/gpt-6-astra-web-search

gpt-6-astra-web-search

Prueba la API de GPT 6 Astra de OpenAI para investigación compleja, búsqueda web y análisis con evidencias vía la API estable y asequible de Flaq AI con streaming.

Web Search

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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-astra-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    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-6-astra-web-search',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
            }
        ],
        '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-astra-web-search",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Precios de GPT 6 Astra Web Search

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$10.0000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$50.0000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

Investigación en profundidad con GPT 6 Astra Web Search API (análisis basado en evidencias de OpenAI)

GPT 6 Astra Web Search API combina el razonamiento del modelo insignia GPT-6 Astra de OpenAI con la recuperación de información de la web para investigaciones complejas en Flaq AI. Esta integración de API de búsqueda web ayuda a desarrolladores y equipos profesionales a investigar cuestiones actuales, comparar fuentes públicas y sintetizar respuestas basadas en evidencias a partir de mensajes de conversación.

Características principales de GPT 6 Astra Web Search API

Razonamiento de primer nivel para la investigación: Aplica GPT-6 Astra a investigaciones que necesitan información pública actual y una síntesis cuidadosa, más allá de consultar un único enlace.
Comparación de fuentes: Contrasta los materiales recuperados para que los equipos identifiquen coincidencias, contradicciones y lagunas antes de actuar.
Síntesis basada en evidencias: Convierte hallazgos dispersos de la web en informes, opciones y análisis estructurados para su revisión profesional.
Contexto de investigación mixto: Añade imágenes o documentos compatibles cuando una pregunta de investigación dependa de una captura de pantalla, un informe o un archivo de origen.
Seguimiento con contexto de la conversación: Acota, amplía o reorienta una investigación mediante mensajes posteriores sin perder la pregunta original.
Resultados de investigación en streaming: Entrega texto fundamentado en búsquedas de forma incremental mediante un flujo de API de Flaq AI estable y rentable.

Cómo usar GPT 6 Astra Web Search API para investigar en profundidad en Flaq AI

Entrada: Una pregunta de investigación en los mensajes de conversación, con imágenes y documentos compatibles opcionales cuando sea útil añadir contexto.
Salida: Respuestas de texto, comparaciones e informes de investigación fundamentados en la información pública recuperada y en cualquier contexto adjunto.
Longitud de salida: Establece un límite máximo de tokens de salida para actualizaciones breves o síntesis más extensas.
Streaming: Recibe la respuesta de forma incremental.
Capacidades: Investigación de información actual, comparación de fuentes, síntesis basada en evidencias y seguimiento de investigaciones mediante la integración GPT 6 Astra Web Search API.

Principales casos de uso de la integración GPT 6 Astra Web Search API

Inteligencia de mercado y de la competencia: Investiga cambios públicos en productos, posicionamiento y evolución de la categoría, y adjunta un informe o una captura de pantalla cuando la pregunta sea específica.
Revisiones técnicas y científicas: Recopila documentación actualizada, artículos científicos y materiales de proveedores, y sintetiza los hallazgos en una nota de investigación útil.
Análisis de políticas y noticias: Sigue la evolución de acontecimientos públicos y compara cómo distintas fuentes describen el mismo suceso.
Apoyo a la diligencia debida: Contrasta afirmaciones públicas con los materiales recuperados y con las evidencias cargadas de las que ya dispone el revisor.
Asistentes de investigación: Crea asistentes que profundicen en una cuestión actual de forma iterativa, mantengan el contexto y devuelvan resúmenes útiles para decidir, en lugar de simples listas de enlaces.

Nota Mantén las instrucciones, los archivos adjuntos y las tareas de búsqueda dentro de las políticas de uso de OpenAI, los términos de Flaq AI y las normas aplicables de los sitios web. Si una solicitud falla, acota la pregunta, elimina el material restringido e inténtalo de nuevo.

GPT 6 Astra Web Search frente a sus competidores: análisis comparativo

GPT 6 Astra frente a GPT 5.6 Sol Web Search
GPT 5.6 Sol Web Search es la API de investigación del anterior modelo insignia de OpenAI en Flaq AI. GPT 6 Astra es el modelo insignia actual cuando la investigación necesita el razonamiento GPT más reciente junto con la recuperación de información de la web.
GPT 6 Astra frente a Claude Fable 5.1 Web Search
Claude Fable 5.1 Web Search en Flaq AI es una opción de investigación exclusivamente textual. GPT 6 Astra Web Search puede incluir imágenes y documentos compatibles junto con la pregunta, algo relevante cuando la investigación parte de una captura de pantalla, un memorando o un archivo de origen.
GPT 6 Astra frente a Gemini Grounded Search
Los flujos de búsqueda de Gemini se integran de forma natural en productos centrados en Google. GPT 6 Astra Web Search API es la opción insignia de OpenAI para equipos que desean investigación actualizada y comparación de fuentes a través de Flaq AI.
GPT 6 Astra frente a motores de respuesta centrados en la búsqueda
Los motores centrados en la búsqueda priorizan respuestas web rápidas y resúmenes que destacan los enlaces. GPT 6 Astra Web Search pone el énfasis en el razonamiento de primer nivel sobre los materiales recuperados, lo que encaja mejor cuando el producto necesita síntesis y seguimiento en lugar de un cuadro de búsqueda independiente.