OpenAI/gpt-5.5-image-to-text

gpt-5.5-image-to-text

API OpenAI GPT 5.5 pour le raisonnement multimodal, les questions visuelles, l’OCR et la compréhension d’images. Stable et abordable pour les applications et équipes IA professionnelles.

Image Chat

Modèles Gpt 5.5 associés

gpt-5.5-text-to-texttext-to-text

gpt-5.5-image-to-textimage-to-text

gpt-5.5-web-searchweb-search

gpt-5.5-file-analysisfile-analysis

Documentation

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

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-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
  })
});

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-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)

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-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
  }'

Démarrer un nouveau chat

Envoyez un message pour commencer.

Tarifs de GPT 5.5 Image to Text

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$5.0000 par 1 M de jetons d’entrée	-	Standard
Jeton: output	$30.0000 par 1 M de jetons de sortie	-	Standard

README

API GPT 5.5 Image-to-Text rapide et abordable (un modèle OpenAI avancé pour le raisonnement complexe et le travail professionnel)

L'API GPT 5.5 Image-to-Text 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 image-to-text avec un contexte conversationnel flexible, des prompts d'analyse visuelle, 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 Image-to-Text

Compréhension visuelle de haute qualité : Analysez le contenu visuel, la mise en page, les objets, le texte, les graphiques et les détails de scène grâce au raisonnement multimodal du modèle.
Suivi précis des instructions visuelles : Posez des questions ciblées sur une image et recevez des réponses focalisées pour la revue, la classification, l'extraction ou la documentation.
Contrôles d'API flexibles : Utilisez le contexte conversationnel, les prompts d'analyse visuelle, les workflows d'outils pris en charge et les 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 image-to-text 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 Image-to-Text pour l'analyse visuelle sur Flaq AI

Entrée : Contenu image importé avec des instructions en langage naturel décrivant l'analyse, l'extraction ou la tâche de raisonnement à effectuer.
Sortie : Descriptions textuelles, détails extraits, raisonnement visuel ou résumés structurés à partir des images importées.
Configuration de route : Conçue pour les workflows ciblés de compréhension d'image avec prise en charge d'entrée image propre à la route.
Configuration : contexte conversationnel flexible, prompts d'analyse visuelle, workflows d'outils pris en charge et paramètres propres aux routes sur Flaq AI.
Capacités : Compréhension d'image, extraction de type OCR, QA visuelle, lecture de graphiques, inspection de produits et raisonnement multimodal via une intégration d'API OpenAI puissante, fiable et flexible.

Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration de l'API GPT 5.5 Image-to-Text

Revue de documents et captures d'écran : Extrayez les détails clés de captures d'écran, formulaires, reçus, diagrammes et captures d'interface sans transcription manuelle.
Analyse de produits et catalogues : Générez des descriptions de produits, identifiez des attributs et résumez les différences visuelles pour les workflows e-commerce.
Interprétation de graphiques et diagrammes : Transformez des données visuelles, graphiques et diagrammes d'architecture en explications textuelles claires pour les rapports et la planification.
QA d'actifs créatifs : Examinez les créations publicitaires, visuels sociaux, maquettes et exports de design pour la cohérence, les problèmes et les détails de contenu.
Workflows d'accessibilité : Produisez des descriptions d'images et des résumés visuels qui rendent les médias plus faciles à comprendre et à réutiliser.

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 Image-to-Text vs concurrents : analyse comparative

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.
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 image-to-text intégrées sur Flaq AI.
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.
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 image-to-text professionnels, surtout lorsque la fiabilité et le support de l'écosystème comptent.
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.