OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Prueba la API de GPT 6 Sol de OpenAI para analizar archivos, resumir documentos y consultar varios archivos con la API estable y asequible de Flaq AI con streaming.

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-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
  })
});

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-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-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 6 Sol File Analysis

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

Razonamiento documental con la API GPT 6 Sol File Analysis (revisión profesional de archivos y evidencias de OpenAI)

La API GPT 6 Sol File Analysis aplica las capacidades de razonamiento de GPT-6 Sol de OpenAI a documentación densa, síntesis de múltiples archivos y revisión de evidencias en Flaq AI. Esta integración de la API de análisis de archivos ayuda a ingenieros de software, analistas jurídicos y equipos empresariales a extraer detalles, contrastar afirmaciones con los archivos originales y preparar resúmenes a partir de archivos compatibles, imágenes e instrucciones en lenguaje natural para su posterior revisión.

Funciones principales de la API GPT 6 Sol File Analysis

Razonamiento documental profesional: Examine contratos extensos, manuales técnicos, documentación financiera regulatoria y artículos de investigación con la gama GPT-6 de alta capacidad de OpenAI.
Extracción de información y campos: Identifique cláusulas, especificaciones técnicas, obligaciones y datos tabulares, y después contraste los detalles extraídos con la fuente.
Revisión de evidencias entre documentos: Compare afirmaciones entre los archivos adjuntos para señalar posibles incoherencias, revisiones de versiones y condiciones contractuales ausentes que deban revisarse.
Contexto multimodal de documentos e imágenes: Combine documentos de texto cargados con diagramas, páginas escaneadas o capturas de pantalla adjuntas para realizar un análisis contextual completo.
Síntesis orientada a la revisión: Condense documentación extensa en resúmenes ejecutivos, tablas comparativas o listas de verificación que los equipos puedan contrastar con los archivos originales.
Entrega incremental mediante streaming: Transmita progresivamente conclusiones analíticas y revisiones detalladas de archivos mediante eventos enviados por el servidor para ofrecer una experiencia de usuario ágil.

Cómo utilizar la API GPT 6 Sol File Analysis para el razonamiento documental en Flaq AI

Entrada: Mensajes de conversación con documentos o imágenes compatibles opcionales e instrucciones para revisar, extraer o comparar.
Salida: Resúmenes estructurados, campos extraídos, listas de verificación de cumplimiento y análisis comparativos fundamentados en los archivos proporcionados.
Longitud de salida: Establezca opcionalmente un número máximo de tokens de salida para extractos breves o revisiones documentales detalladas. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; los límites de salida del modelo siguen vigentes.
Streaming: Reciba progresivamente las evaluaciones documentales generadas para mantener la capacidad de respuesta de las aplicaciones interactivas.
Capacidades: Razonamiento documental, comparación de múltiples archivos, extracción semántica de datos y revisión basada en fuentes mediante la integración de la API de Flaq AI.

Principales casos de uso de la integración de la API GPT 6 Sol File Analysis

Auditorías de contratos y políticas: Extraiga compromisos esenciales, responsabilidades, fechas de vencimiento y condiciones de renovación de acuerdos empresariales para los equipos jurídicos y de cumplimiento.
Diligencia debida empresarial: Compare información divulgada por proveedores, presentaciones comerciales y estados financieros para señalar discrepancias que requieran verificación adicional.
Revisión de especificaciones técnicas y solicitudes de propuestas: Analice planos de arquitectura, documentos de solicitud de propuestas y normas de ingeniería para definir los requisitos de implementación.
Análisis de estados financieros e informes: Sintetice resultados trimestrales, informes de auditoría y folletos de inversión en resúmenes tabulares estandarizados.
Síntesis de artículos de investigación y literatura: Integre artículos académicos, documentos técnicos y anexos técnicos de múltiples fuentes en informes de síntesis unificados.

Nota Cargue únicamente documentos, imágenes e instrucciones que cumplan las políticas de seguridad y uso de OpenAI, las condiciones de Flaq AI y las normas de privacidad de datos aplicables en su organización. Si se produce un error, compruebe que los formatos de archivo sean compatibles, elimine el contenido restringido y vuelva a intentarlo.

GPT 6 Sol File Analysis frente a sus competidores: análisis comparativo

GPT 6 Sol File Analysis frente a GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra es el modelo insignia de OpenAI para sus tareas de razonamiento más difíciles. GPT 6 Sol File Analysis equilibra la capacidad del modelo y el coste para flujos de revisión documental empresarial.
GPT 6 Sol File Analysis frente a GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis está orientado a tareas documentales de gran volumen sensibles al coste. GPT 6 Sol File Analysis se adapta a flujos de trabajo que requieren comparaciones detalladas de textos jurídicos o técnicos.
GPT 6 Sol File Analysis frente a Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis permite revisar documentos e imágenes en el ecosistema de Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis ofrece una opción basada en OpenAI para consultas sobre documentos técnicos, extracción e integración de tipo chat en Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis frente a la comprensión de archivos de Gemini
Los modelos de procesamiento de archivos de Gemini se adaptan a flujos de trabajo basados en las herramientas multimodales de Google. GPT 6 Sol File Analysis ofrece una opción basada en OpenAI para equipos que buscan texto estructurado guiado por instrucciones y acceso unificado a la API de chat en Flaq AI.