API OpenAI GPT 5.5 pour le raisonnement documentaire approfondi sur PDF, rapports, contrats et feuilles de calcul. Stable et abordable pour les workflows d’analyse professionnels.
Modèles Gpt 5.5 associés
Exemples d'API
Exemple d'envoi
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-5.5-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
})
});
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('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\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);
}
}
}
Exemple d'envoi
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-5.5-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)
Exemple d'envoi
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-5.5-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
}'
Tarifs de GPT 5.5 File Analysis
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
Modèles associés
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API GPT 5.5 File Analysis rapide et abordable (un modèle OpenAI avancé pour le raisonnement complexe et le travail professionnel)
L'API GPT 5.5 File Analysis sur Flaq AI fournit un accès à l'API OpenAI pour les workflows exigeants de développement, de recherche et métier qui nécessitent un raisonnement fiable et une sortie prête pour la production. Cette intégration d'API OpenAI puissante, fiable et flexible aide les développeurs à créer des expériences d'analyse de fichiers avec un contexte conversationnel flexible, des prompts adaptés aux documents, des workflows d'outils pris en charge et des paramètres propres aux routes sur Flaq AI. Conçue pour les charges de production, elle donne aux équipes un moyen stable d'ajouter des capacités IA avancées sans gérer l'infrastructure des modèles ni écrire de plomberie propre au fournisseur à partir de zéro.
Fonctionnalités clés de l'API GPT 5.5 File Analysis
- Compréhension de documents multi-fichiers : Analysez des fichiers importés dans un même workflow et reliez les détails entre rapports, briefs, spécifications et dossiers.
- Raisonnement fichier à long contexte : Préservez les détails des documents sur des entrées plus larges tout en produisant des résumés clairs, des comparaisons et des recommandations de prochaines étapes.
- Contrôles d'API flexibles : Utilisez le contexte conversationnel, des prompts adaptés aux documents, des workflows d'outils pris en charge et des paramètres propres aux routes sur Flaq AI pour guider les demandes simples, l'analyse approfondie et l'automatisation en production.
- Prise en charge des outils de production : Connectez les workflows d'outils pris en charge, la récupération, l'automatisation et les fonctionnalités applicatives avancées sans exposer les paramètres bas niveau du fournisseur.
- Intégration rentable : Créez des fonctionnalités d'analyse de fichiers via Flaq AI avec un routage clair, des pages de modèle stables, et une messagerie API durable pour les workflows de production.
- Workflow convivial pour les développeurs : Utilisez des instructions en langage naturel, des prompts structurés et des entrées propres aux routes pour passer rapidement du prototype à la production.
Comment utiliser l'API GPT 5.5 File Analysis pour l'analyse de documents sur Flaq AI
- Entrée : Fichiers importés avec des instructions en langage naturel pour l'extraction, le résumé, la comparaison ou le raisonnement.
- Sortie : Résumés de documents, insights extraits, comparaisons, tableaux, décisions ou analyse structurée à partir des fichiers importés.
- Configuration de route : Conçue pour les workflows d'analyse multi-documents avec prise en charge des fichiers en entrée et contexte de suivi flexible intégré.
- Configuration : contexte conversationnel flexible, prompts adaptés aux documents, workflows d'outils pris en charge et paramètres propres aux routes sur Flaq AI.
- Capacités : Analyse de PDF et de documents, raisonnement de type tableur, revue de contrats, résumé de rapports et comparaison multi-fichiers via une intégration d'API OpenAI puissante, fiable et flexible.
Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration de l'API GPT 5.5 File Analysis
- Résumés de rapports de recherche : Condensez de longs rapports, livres blancs et documents de briefing en enseignements prêts pour les dirigeants à utiliser.
- Revue de contrats et politiques : Comparez les clauses, signalez les obligations importantes et résumez les risques pour les équipes juridiques, finance ou opérations.
- Analyse de données et tableurs : Inspectez des fichiers structurés, trouvez des tendances et expliquez des tableaux en langage clair pour les utilisateurs métier.
- Traitement de bases de connaissances : Transformez des manuels, docs et articles de support importés en réponses consultables et résumés réutilisables structurés.
- Comparaison multi-documents : Comparez versions, propositions, exigences ou documents fournisseurs avec des critères cohérents et une sortie propre.
Note Veuillez vous assurer que vos prompts, fichiers importés et workflows applicatifs respectent les consignes de sécurité et d'utilisation d'OpenAI. En cas d'erreur, vérifiez que l'entrée ne contient pas de contenu restreint, simplifiez la demande, puis réessayez.
GPT 5.5 File Analysis vs concurrents : analyse comparative
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GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 est solide pour le raisonnement prudent sur de longs horizons et les workflows d'agent de style Claude. GPT 5.5 offre un comportement natif OpenAI, un large outillage applicatif et un parcours d'API familier pour les équipes qui construisent déjà dans l'écosystème OpenAI.
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GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 vise un équilibre rapide entre intelligence et latence. GPT 5.5 est un choix solide lorsque les développeurs veulent le comportement des modèles OpenAI, des workflows de chat flexibles et des capacités d'analyse de fichiers intégrées sur Flaq AI.
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GPT 5.5 vs. Gemini Les modèles Gemini sont attractifs pour les cas d'usage multimodaux natifs de Google et proches de Workspace. GPT 5.5 se différencie par un raisonnement de style OpenAI, une qualité textuelle fiable et une intégration adaptée à la production.
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GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner est apprécié pour les expérimentations de raisonnement abordables. GPT 5.5 fournit une expérience d'API gérée pour les workflows professionnels d'analyse de fichiers, surtout lorsque la fiabilité et le support de l'écosystème comptent.
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GPT 5.5 vs. Llama Les modèles Llama offrent aux équipes flexibilité open-model et contrôle du déploiement. GPT 5.5 supprime la charge d'infrastructure et fournit une API évolutive aux développeurs qui ont besoin d'une intégration rapide et d'une qualité de sortie cohérente.