OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Prueba la API de GPT 6 Sol de OpenAI para buscar en la web, investigar en línea y responder con información actual mediante 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-sol-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
  })
});

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-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-sol-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 Sol Web Search

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

Investigación en profundidad con la API GPT 6 Sol Web Search (búsqueda web basada en evidencias de OpenAI)

La API GPT 6 Sol Web Search combina el razonamiento de GPT-6 Sol con la búsqueda web para la investigación y el análisis de mercados en Flaq AI. Esta integración de la API de búsqueda web ayuda a desarrolladores y equipos de investigación a estudiar temas cambiantes, comparar fuentes públicas y preparar informes a partir de mensajes de conversación. Los equipos deben contrastar las afirmaciones importantes con las fuentes originales antes de confiar en el resultado.

Funciones principales de la API GPT 6 Sol Web Search

Síntesis web que tiene en cuenta las fuentes: Combine la búsqueda web actual con el razonamiento de GPT 6 Sol para organizar los hallazgos en informes que puedan contrastarse con las fuentes originales.
Comparación de múltiples fuentes: Compare fuentes públicas para identificar coincidencias, afirmaciones contradictorias y novedades que requieran un examen más detenido.
Consultas de investigación multimodales: Adjunte imágenes o documentos de referencia compatibles a su consulta de búsqueda para aportar evidencias visuales o contextuales complementarias.
Exploración en varios turnos: Incluya mensajes anteriores relevantes al precisar, ampliar o reorientar una pregunta de investigación a lo largo de varias solicitudes.
Presentación estructurada del conocimiento: Organice datos web no estructurados en resúmenes ejecutivos, tablas comparativas, líneas de tiempo o análisis detallados de la competencia.
Salida en tiempo real mediante streaming: Transmita progresivamente resúmenes analíticos fundamentados en búsquedas mediante eventos enviados por el servidor para impulsar herramientas de investigación interactivas.

Cómo utilizar la API GPT 6 Sol Web Search para investigar en profundidad en Flaq AI

Entrada: Un tema de investigación o una consulta analítica enviados mediante mensajes de conversación, acompañados opcionalmente de imágenes y documentos compatibles para aportar contexto adicional.
Salida: Resúmenes de investigación y comparaciones basados en la información pública recuperada y en los archivos adjuntos proporcionados.
Longitud de salida: Establezca opcionalmente un número máximo de tokens de salida para actualizaciones breves o resúmenes de investigación detallados. No se especifica un máximo predeterminado para este parámetro; los límites de salida del modelo siguen vigentes.
Streaming: Reciba la respuesta de investigación generada de forma incremental para mostrarla inmediatamente al usuario.
Capacidades: Búsqueda web, comparación de fuentes, síntesis de investigaciones y exploración de consultas multimodales mediante la integración de la API de Flaq AI.

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

Panorama competitivo y estudios de mercado: Siga lanzamientos de productos de la competencia, cambios de precios, anuncios públicos y tendencias de mercado en sectores de todo el mundo.
Seguimiento normativo y jurídico: Resuma anuncios públicos y compare fuentes para identificar cambios que requieran una revisión experta.
Búsqueda de literatura técnica y científica: Recopile avances científicos recientes, novedades técnicas y actualizaciones de documentación, y sintetícelos en notas prácticas.
Verificación de hechos y procesos de diligencia debida: Compare afirmaciones empresariales, cobertura de prensa o declaraciones de directivos con las fuentes recuperadas y los informes de diligencia debida adjuntos para continuar su verificación.
Asistentes de investigación interactivos: Cree asistentes autónomos de investigación que formulen estrategias de búsqueda de varios pasos, resuman hallazgos y respondan a consultas de seguimiento.

Nota Asegúrese de que las instrucciones, los recursos adjuntos y las tareas de búsqueda cumplan las políticas de uso de OpenAI, las condiciones de Flaq AI y las condiciones de servicio web aplicables. Si se produce un error, reduzca el alcance de la consulta, elimine términos o archivos adjuntos restringidos y vuelva a intentarlo.

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

GPT 6 Sol Web Search frente a GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra es la opción insignia de OpenAI para sus tareas de razonamiento más exigentes. GPT 6 Sol Web Search ofrece un equilibrio entre capacidad de investigación y coste para flujos de trabajo recurrentes en producción.
GPT 6 Sol Web Search frente a GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search se adapta a consultas de gran volumen sensibles al coste. GPT 6 Sol Web Search es una opción cuando el flujo de trabajo exige comparaciones más extensas y un examen más detenido de fuentes contradictorias.
GPT 6 Sol Web Search frente a motores de respuesta centrados en la búsqueda
Los motores de respuesta centrados en la búsqueda suelen priorizar enlaces y respuestas breves. GPT 6 Sol Web Search puede organizar el material recuperado en explicaciones y comparaciones más amplias, adaptadas a la pregunta del usuario.
GPT 6 Sol Web Search frente a la búsqueda fundamentada de Gemini
Los modelos de búsqueda fundamentada de Gemini están diseñados para integraciones en el ecosistema de Google y herramientas web nativas. GPT 6 Sol Web Search ofrece una solución de búsqueda nativa de OpenAI con un sólido soporte para contextos que combinan texto, imágenes y documentos mediante la API unificada de compleciones de chat de Flaq AI.