OpenAI/gpt-6-sol-image-to-text

gpt-6-sol-image-to-text

Prueba la API de GPT 6 Sol de OpenAI para comprender y analizar imágenes y responder preguntas visuales con la API estable y asequible de Flaq AI con streaming.

Image 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-sol-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    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-sol-image-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': [
                    {'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
                    {
                        'type': 'image_url',
                        'image_url': {
                            'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
                        }
                    },
                ],
            }
        ],
        '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-sol-image-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://example.com/sample-image.jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Precios de GPT 6 Sol Image 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 Sol Image-to-Text para razonamiento visual avanzado (análisis de imágenes y gráficos de OpenAI)

La API GPT 6 Sol Image-to-Text aplica las capacidades avanzadas de razonamiento de GPT-6 Sol de OpenAI a la comprensión visual, la interpretación de gráficos y las preguntas y respuestas visuales en Flaq AI. Esta integración de API de imagen a texto permite a desarrolladores y equipos profesionales convertir recursos visuales compatibles, combinados con indicaciones en lenguaje natural, en descripciones técnicas claras, extracciones de datos estructuradas y análisis profundos. GPT-6 Sol aporta un potente razonamiento visual, mientras que Flaq AI ofrece una integración API fiable y rentable.

Funciones principales de la API GPT 6 Sol Image-to-Text

Razonamiento visual avanzado: Analiza la jerarquía de las escenas, las relaciones espaciales, las anomalías visuales y los detalles sutiles con la gama de modelos GPT-6 de alta capacidad de OpenAI.
Interpretación de gráficos, gráficas y diagramas: Interpreta esquemas técnicos, gráficas matemáticas, paneles financieros y esquemas de arquitectura con gran precisión.
Preguntas y respuestas visuales con contexto: Envía consultas complejas de múltiples niveles sobre una imagen y recibe explicaciones textuales fundamentadas en la evidencia visual.
Extracción de datos y texto: Identifica texto visible, puntos de datos, campos de formularios y elementos de interfaz en capturas de pantalla o fotografías para su revisión.
Indicaciones flexibles en lenguaje natural: Orienta el análisis visual con instrucciones específicas sobre los criterios de formato, el enfoque temático o la profundidad de la inspección.
Salida en streaming en tiempo real: Recibe observaciones visuales y resúmenes analíticos de forma incremental mediante eventos enviados por el servidor para ofrecer interfaces ágiles.

Cómo usar la API GPT 6 Sol Image-to-Text para análisis visual en Flaq AI

Entrada: Mensajes de conversación que contienen una imagen compatible, con preguntas de texto o instrucciones de análisis opcionales.
Salida: Descripciones textuales estructuradas, extracciones de datos, explicaciones visuales y respuestas basadas en la imagen proporcionada.
Longitud de salida: Establece opcionalmente un número máximo de tokens de salida para etiquetas breves o análisis detallados. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; los límites de salida del modelo siguen siendo aplicables.
Transmisión en streaming: Recibe progresivamente el análisis visual generado para crear experiencias de usuario fluidas e interactivas.
Capacidades: Comprensión visual, interpretación de datos gráficos, análisis de interfaces y preguntas y respuestas visuales guiadas por instrucciones mediante la integración API de Flaq AI.

Mejores casos de uso de la integración de la API GPT 6 Sol Image-to-Text

Revisión de diagramas y esquemas técnicos: Descifra planos arquitectónicos, topologías de red, esquemas de ingeniería y diagramas de flujo proporcionados como archivos de imagen.
Auditoría de paneles y gráficos empresariales: Convierte cifras financieras, paneles de indicadores y gráficos de tendencias en resúmenes ejecutivos y conclusiones prácticas.
Control de calidad de interfaces y capturas de pantalla: Inspecciona capturas de pantalla de software para verificar los textos de la interfaz, la alineación del diseño, la coherencia del tema y las transiciones de estado de la interfaz.
Inspección de campo y documentación: Analiza fotografías de campo, imágenes de equipos y registros de laboratorio para generar informes de estado estructurados.
Accesibilidad visual y catalogación: Produce texto alternativo detallado y rico en contexto, así como metadatos descriptivos, para extensas bibliotecas de recursos multimedia digitales.

Nota Asegúrate de que tus entradas visuales y mensajes de prompt cumplan las políticas de seguridad y uso de OpenAI y las condiciones de Flaq AI. Si se produce un error, comprueba si la imagen tiene características no compatibles o elementos restringidos, precisa el prompt e inténtalo de nuevo.

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

GPT 6 Sol Image-to-Text frente a GPT 6 Astra Image-to-Text
GPT 6 Astra es el modelo insignia de OpenAI para sus tareas de razonamiento más difíciles. GPT 6 Sol Image-to-Text ofrece una opción de análisis de imágenes que equilibra la capacidad del modelo y el coste para los flujos de trabajo en producción.
GPT 6 Sol Image-to-Text frente a GPT 6 Luna Image-to-Text
GPT 6 Luna Image-to-Text resulta adecuado para tareas visuales de gran volumen sensibles al coste. GPT 6 Sol Image-to-Text es una opción para los equipos que trabajan con diagramas detallados y preguntas visuales de varios pasos.
GPT 6 Sol Image-to-Text frente a Claude Opus 5.5
Claude Opus 5.5 ofrece sólidas capacidades multimodales, especialmente en análisis centrados en documentos y con uso intensivo de PDF. GPT 6 Sol Image-to-Text está específicamente optimizado para la inspección rápida centrada en imágenes, la interpretación de gráficos y las preguntas y respuestas visuales conversacionales en integraciones estándar de API de chat.
GPT 6 Sol Image-to-Text frente a motores OCR especializados
Las herramientas OCR especializadas suelen utilizarse para transcribir texto y extraer campos. GPT 6 Sol Image-to-Text también admite preguntas sobre el contexto visual circundante, incluidos gráficos, disposición y relaciones entre elementos visibles.