OpenAI/gpt-5.5-web-search

gpt-5.5-web-search

API OpenAI GPT 5.5 Web Search pour la recherche ancrée, les réponses actuelles et les notes de marché. Stable et abordable pour la production à grande échelle. Conçu pour les tests gratuits et les workflows API stables.

Web Search

Modèles Gpt 5.5 associés

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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-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
  })
});

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-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)

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-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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Tarifs de GPT 5.5 Web Search

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 Web Search rapide et abordable (un modèle OpenAI avancé pour le raisonnement complexe et le travail professionnel)

L'API GPT 5.5 Web Search 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 de recherche web avec un contexte conversationnel flexible, des prompts adaptés à la recherche, 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 à chaque fournisseur.

Fonctionnalités clés de l'API GPT 5.5 Web Search

Ancrage de recherche en temps réel : Reliez le raisonnement du modèle à des informations web fraîches afin que les réponses puissent refléter les événements récents, les produits et les évolutions du marché.
Résumé prêt pour la recherche : Transformez le contexte web récupéré en comparaisons concises, briefs et résumés exploitables pour les équipes métier ou techniques.
Contrôles d'API flexibles : Utilisez le contexte conversationnel, des prompts adaptés à la recherche, 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 de recherche web 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 Web Search pour la recherche web en temps réel sur Flaq AI

Entrée : Questions de recherche en langage naturel, prompts sur l'actualité, tâches centrées sur un domaine et contexte conversationnel facultatif.
Sortie : Réponses et résumés frais, tenant compte des sources, générés avec la prise en charge de la recherche web via Flaq AI.
Configuration de route : Conçue pour les workflows de recherche avec recherche activée, contexte de suivi et recherche d'informations actuelles intégrés.
Configuration : contexte conversationnel flexible, prompts adaptés à la recherche, workflows d'outils pris en charge et paramètres propres aux routes sur Flaq AI.
Capacités : Recherche d'informations actuelles, étude de marché, vérification des faits, analyse concurrentielle et workflows de recherche tenant compte des sources via une intégration d'API OpenAI puissante, fiable et flexible.

Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration de l'API GPT 5.5 Web Search

Étude de marché et concurrents : Suivez les lancements de produits, changements de fonctionnalités, positionnements et mises à jour publiques avec un workflow IA activé par la recherche.
Résumés d'actualité : Générez des résumés opportuns d'actualités, de changements réglementaires, d'activités de financement et d'évolutions sectorielles.
SEO et planification de contenu : Analysez les résultats de recherche en direct, comparez la couverture des sujets et rédigez des plans de contenu informés pour les équipes de publication.
Vérification des faits et validation : Vérifiez les affirmations, comparez les sources et réduisez le risque de réponses obsolètes dans les applications riches en connaissances.
Intelligence commerciale et comptes : Collectez les mises à jour publiques d'entreprises, les changements de direction et le contexte métier pertinent avant la prospection.

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 Web Search 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 de recherche web 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 professionnels de recherche web, 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.