OpenAI/gpt-6-luna-text-to-text

gpt-6-luna-text-to-text

Prueba la API de GPT 6 Luna de OpenAI para generar textos, escribir, programar y conversar mediante la API estable y asequible de Flaq AI con respuestas en streaming.

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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-luna-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-luna-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-luna-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 Luna Text to Text

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$0.1000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$0.5000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

API GPT 6 Luna Text-to-Text rápida y asequible (integración de chat y lenguaje de alto rendimiento de OpenAI)

La API GPT 6 Luna Text-to-Text en Flaq AI ofrece una opción rentable de la familia GPT-6 de OpenAI para tareas lingüísticas específicas de gran volumen. Diseñado para experiencias de usuario ágiles y flujos de trabajo en producción, GPT-6 Luna ayuda a los desarrolladores a crear asistentes conversacionales, cadenas de procesamiento de contenido, utilidades de programación y herramientas de conocimiento sin gestionar la infraestructura del modelo.

Funciones principales de la API GPT 6 Luna Text-to-Text

Generación de texto ágil: Permite chats interactivos, sistemas de autocompletado e interfaces sensibles al tiempo de respuesta mediante respuestas de texto en streaming.
Arquitectura de API rentable: Maximiza el retorno de la inversión de los desarrolladores al reducir considerablemente los gastos de inferencia y mantener las sólidas capacidades lingüísticas de GPT-6.
Seguimiento fiable de instrucciones: Sigue con gran fidelidad instrucciones complejas del sistema, pautas de conversación, restricciones de formato y preferencias de estilo.
Contexto de varios turnos mediante mensajes: Incluye el historial de conversación pertinente en cada solicitud para admitir preguntas de seguimiento y perfeccionar las tareas progresivamente.
Adecuación a flujos de gran volumen: Utiliza el modelo para solicitudes repetidas de clasificación, transformación de contenido y conversación dentro de los límites de procesamiento de la aplicación.
Salida en streaming en tiempo real: Transmite tokens progresivamente mediante eventos enviados por el servidor para minimizar la latencia percibida y proporcionar una respuesta visual inmediata.

Cómo utilizar la API GPT 6 Luna Text-to-Text para flujos de alto rendimiento en Flaq AI

Entrada: Prompts de texto en lenguaje natural, historial de conversación, pautas del sistema y especificaciones estructuradas de tareas.
Salida: Textos de alta calidad adaptados a interfaces conversacionales, resúmenes automatizados, redacción de contenido y formato de datos.
Longitud de salida: Configura opcionalmente un número máximo de tokens de salida para respuestas breves o textos más largos. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; siguen aplicándose los límites de salida del modelo.
Streaming: Entrega respuestas de forma incremental mediante eventos enviados por el servidor para una visualización interactiva inmediata.
Capacidades: Asistencia conversacional rápida, redacción automatizada de contenido, ayuda con programación habitual, traducción multilingüe de textos y procesamiento escalable de texto mediante la integración de la API de Flaq AI.

Mejores casos de uso para integrar la API GPT 6 Luna Text-to-Text

Asistentes conversacionales de gran volumen: Impulsa bots de atención al cliente ágiles, servicios de conserjería virtual y copilotos interactivos dentro de las aplicaciones.
Operaciones de contenido y resúmenes escalables: Genera descripciones de productos, publicaciones en redes sociales, resúmenes de noticias y borradores de correos en cadenas de publicación de gran volumen.
Utilidades para desarrolladores en tiempo real: Proporciona explicaciones rápidas de código en línea, correcciones de sintaxis, estructuras de pruebas unitarias y generadores rápidos de expresiones regulares.
Automatización de flujos de alto rendimiento: Prioriza tickets de soporte, clasifica consultas entrantes, extrae entidades clave y da formato a mensajes no estructurados a gran escala.
Localización y traducción multilingües: Traduce y adapta rápidamente contenido generado por usuarios y textos de productos a idiomas de todo el mundo.

Nota Asegúrate de que tus prompts y los flujos de trabajo de tu aplicación cumplan las pautas de seguridad y uso de OpenAI y los términos de Flaq AI. Si se produce un error, revisa si tu prompt contiene contenido restringido, precisa tus instrucciones e inténtalo de nuevo.

GPT 6 Luna Text-to-Text frente a la competencia: análisis comparativo

GPT 6 Luna frente a GPT 6 Sol
GPT 6 Sol está diseñado para razonamiento profundo de varios pasos, arquitecturas de software complejas y redacción técnica exigente. GPT 6 Luna prioriza la generación rápida y unos costes operativos asequibles, lo que lo convierte en una opción ideal para entornos de producción de gran volumen sensibles a la latencia.
GPT 6 Luna frente a GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna es una opción anterior para flujos de texto eficientes. GPT 6 Luna lleva la familia GPT-6 más reciente a aplicaciones que priorizan tareas específicas y usos de gran volumen; compara la calidad y el coste con tus propios prompts antes de migrar.
GPT 6 Luna frente a los modelos Claude Fable
Los modelos Claude Fable atienden tareas de razonamiento exigentes en el ecosistema Anthropic. GPT 6 Luna es una opción basada en OpenAI para equipos que priorizan tareas de chat específicas de gran volumen.
GPT 6 Luna frente a modelos de código abierto autoalojados
Los modelos abiertos autoalojados requieren que los equipos gestionen el servicio de inferencia y la infraestructura. GPT 6 Luna ofrece acceso mediante una API gestionada para equipos que prefieren utilizar un modelo alojado en sus flujos de texto.