# GPT 6 Sol API

Référence complète de l’API des modèles LLM GPT 6 Sol d’OpenAI.

## Variantes du modèle

Cette API prend en charge quatre variantes du modèle :

| Modèle | ID | Description |
|-------|----|-------------|
| **GPT 6 Sol Text to Text** | `gpt-6-sol-text-to-text` | Raisonnement et rédaction de textes à usage général |
| **GPT 6 Sol Image to Text** | `gpt-6-sol-image-to-text` | Compréhension d’images à partir d’instructions textuelles |
| **GPT 6 Sol Web Search** | `gpt-6-sol-web-search` | Flux de travail LLM textuel avec recherche web |
| **GPT 6 Sol File Analysis** | `gpt-6-sol-file-analysis` | Analyse de fichiers à partir d’instructions textuelles |

## Comparaison rapide

| Fonctionnalité | Texte vers texte | Image vers texte | Recherche web | Analyse de fichiers |
|---------|--------------|---------------|------------|---------------|
| Entrée texte | Obligatoire ✅ | Facultatif | Obligatoire ✅ | Facultatif |
| Entrée image | Non pris en charge ❌ | Facultatif | Facultatif | Facultatif |
| Entrée fichier | Non pris en charge ❌ | Non pris en charge ❌ | Facultatif | Facultatif |
| Réponse en streaming | SSE | SSE | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Facultatif | Facultatif | Facultatif | Facultatif |

## GPT 6 Sol Text to Text

### Point de terminaison

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Paramètres de la requête

#### Obligatoire

| Paramètre | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Doit être `"gpt-6-sol-text-to-text"` |
| `messages` | array | Messages ordonnés. Consultez LLM API pour la structure des messages. |
| `stream` | boolean | `true` pour SSE, `false` pour une réponse JSON unique. |

#### Contenus de message pris en charge

| Champ | Texte | Fichier | Image |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obligatoire ✅ | Non pris en charge ❌ | Non pris en charge ❌ |

#### Facultatif

| Paramètre | Type | Plage | Description |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Nombre maximal de tokens de sortie. Aucun maximum par défaut. |

### Exemple de requête

```javascript
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 6 Sol Image to Text

### Point de terminaison

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Paramètres de la requête

#### Obligatoire

| Paramètre | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Doit être `"gpt-6-sol-image-to-text"` |
| `messages` | array | Messages ordonnés. Consultez LLM API et Pièces jointes aux messages. |
| `stream` | boolean | `true` pour SSE, `false` pour une réponse JSON unique. |

#### Contenus de message pris en charge

| Champ | Texte | Fichier | Image |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Facultatif | Non pris en charge ❌ | Facultatif |

#### Facultatif

| Paramètre | Type | Plage | Description |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Nombre maximal de tokens de sortie. Aucun maximum par défaut. |

### Exemple de requête

```javascript
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
  })
});
```

## GPT 6 Sol Web Search

### Point de terminaison

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Paramètres de la requête

#### Obligatoire

| Paramètre | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Doit être `"gpt-6-sol-web-search"` |
| `messages` | array | Messages ordonnés. Consultez LLM API et Pièces jointes aux messages. |
| `stream` | boolean | `true` pour SSE, `false` pour une réponse JSON unique. |

#### Contenus de message pris en charge

| Champ | Texte | Fichier | Image |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obligatoire ✅ | Facultatif | Facultatif |

#### Facultatif

| Paramètre | Type | Plage | Description |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Nombre maximal de tokens de sortie. Aucun maximum par défaut. |

### Exemple de requête

```javascript
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 recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 6 Sol File Analysis

### Point de terminaison

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Paramètres de la requête

#### Obligatoire

| Paramètre | Type | Description |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Doit être `"gpt-6-sol-file-analysis"` |
| `messages` | array | Messages ordonnés. Consultez LLM API et Pièces jointes aux messages. |
| `stream` | boolean | `true` pour SSE, `false` pour une réponse JSON unique. |

#### Contenus de message pris en charge

| Champ | Texte | Fichier | Image |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Facultatif | Facultatif | Facultatif |

#### Facultatif

| Paramètre | Type | Plage | Description |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Nombre maximal de tokens de sortie. Aucun maximum par défaut. |

### Exemple de requête

```javascript
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 document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## Format de la réponse

Les modèles LLM GPT 6 Sol renvoient des réponses de complétion compatibles avec OpenAI. Avec `stream: true`, la réponse utilise Server-Sent Events ; avec `stream: false`, elle consiste en un objet JSON unique.

### Réponse réussie

```text
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-sol-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-sol-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-sol-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-sol-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]
```

### Réponse d’erreur

```text
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
```

## Bonnes pratiques

1. **Gardez des messages structurés :** Utilisez `messages[]` pour l’historique de conversation au lieu de regrouper tout le contexte dans un seul prompt.
2. **Joignez les fichiers et images aux messages :** Placez les éléments `image_url` et `file` dans le message qui les introduit.
3. **Analysez les événements SSE :** Ajoutez `choices[0].delta.content` au contenu pour un affichage progressif et considérez `data: [DONE]` comme une fin réussie.
4. **Envoyez uniquement des entrées prises en charge :** Adaptez les éléments texte, image et fichier à la variante du modèle sélectionnée.
5. **Stockez l’état de la requête localement :** Les fragments incluent un `id` de complétion, mais les clients doivent tout de même les acheminer via l’état de la requête active.