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gpt-5.6-luna-web-search

Essayez gratuitement GPT 5.6 Luna Web Search pour la recherche actuelle rapide, la veille, la validation, les réponses fondées et les workflows économiques à grand volume.

Web Search

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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-5.6-luna-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-5.6-luna-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-5.6-luna-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 5.6 Luna Web Search

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$1.0000 par 1 M de jetons d’entrée	-	Standard
Jeton: output	$6.0000 par 1 M de jetons de sortie	-	Standard

README

API de recherche web GPT 5.6 Luna rapide et abordable (intégration de recherche OpenAI efficace)

L’API de recherche web GPT 5.6 Luna sur Flaq AI associe le modèle GPT-5.6 le plus rapide d’OpenAI à l’accès aux informations publiques actuelles du web. Cette intégration de recherche rentable aide à créer des workflows réactifs de recherche, surveillance, validation et contenu qui nécessitent un contexte récent à grande échelle. Avec le suivi conversationnel et les entrées multimodales pertinentes, Luna permet d’ajouter des réponses fondées sur la recherche sans assembler d’infrastructure de récupération distincte.

Fonctionnalités clés de l’API de recherche web GPT 5.6 Luna

Réponses rapides fondées sur la recherche : Associez la recherche web au modèle GPT-5.6 le plus rapide d’OpenAI pour des workflows réactifs d’information actuelle.
Recherche web à grand volume : Prenez en charge les tâches récurrentes de surveillance, validation et résumé avec une forte efficacité opérationnelle.
Recherche d’informations actuelles : Fondez les réponses sur des informations publiques récentes pour les questions et mises à jour sensibles au temps.
Contexte de recherche multimodal : Ajoutez des images ou fichiers pris en charge lorsqu’une recherche nécessite un contexte visuel ou documentaire supplémentaire.
Suivi tenant compte de la conversation : Affinez les questions et poursuivez l’exploration des résultats en conservant le contexte antérieur utile.
Intégration API en streaming : Transmettez progressivement les réponses fondées sur la recherche via un workflow stable de chat completion.

Comment utiliser l’API de recherche web GPT 5.6 Luna sur Flaq AI

Entrée : Questions de recherche en langage naturel avec images, fichiers et contexte conversationnel pris en charge facultatifs.
Sortie : Réponses et résumés actuels fondés sur la recherche, générés par le workflow de chat avec accès web de Flaq AI.
Configuration de la route : Conçue pour la recherche rapide d’informations actuelles, la surveillance et le suivi contextuel.
Configuration : Utilisez les contrôles de contexte et de longueur de sortie pris en charge pour guider la portée de chaque réponse.
Capacités : Recherche web, résumés de l’actualité, surveillance du marché, vérification des faits et assistance évolutive fondée sur la recherche via l’API OpenAI.

Meilleurs cas d’usage pour intégrer l’API de recherche web GPT 5.6 Luna

Surveillance automatisée du marché : Suivez les mises à jour publiques des produits, concurrents et secteurs dans des workflows récurrents.
Résumés d’actualités et de tendances : Produisez des aperçus opportuns de l’actualité et des sujets émergents pour les équipes de contenu ou métier.
Validation rapide des faits : Vérifiez les affirmations publiques et réduisez le risque d’informations obsolètes dans les applications de connaissance à grand volume.
Pipelines de recherche de contenu : Recueillez le contexte actuel d’un sujet et générez des notes de recherche concises pour les équipes éditoriales.
Veille commerciale à grande échelle : Collectez le contexte récent des entreprises et marchés avant la prospection, la priorisation et l’examen des comptes.

Remarque Veillez à ce que vos prompts, entrées importées et workflows applicatifs respectent les consignes de sécurité et d’utilisation d’OpenAI. En cas d’erreur, vérifiez que les entrées ne contiennent pas de contenu restreint, simplifiez la demande et réessayez.

GPT 5.6 Luna Web Search face aux concurrents : analyse comparative

GPT 5.6 Luna face à GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol est conçu pour les enquêtes complexes nécessitant une profondeur de raisonnement de niveau phare. GPT 5.6 Luna privilégie une recherche web plus rapide et rentable à grande échelle.
GPT 5.6 Luna face à GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra équilibre un solide raisonnement professionnel de recherche et le coût. GPT 5.6 Luna met plus directement l’accent sur la vitesse et l’efficacité à haut débit.
GPT 5.6 Luna face à GPT 5.5 Web Search
GPT 5.5 prend en charge des workflows fiables fondés sur la recherche pour les applications professionnelles. GPT 5.6 Luna offre une option plus rapide et rentable pour les tâches récurrentes d’information actuelle.
GPT 5.6 Luna face aux workflows de recherche Gemini
Les expériences de recherche Gemini s’accordent naturellement à l’écosystème Google. GPT 5.6 Luna offre une voie efficace et native d’OpenAI pour la recherche web évolutive.
GPT 5.6 Luna face aux pipelines de recherche traditionnels
Les pipelines traditionnels exigent des composants distincts de récupération, classement et synthèse. GPT 5.6 Luna réunit l’assistance fondée sur la recherche dans un workflow API Flaq AI géré.