OpenAI/gpt-5.6-sol-file-analysis

gpt-5.6-sol-file-analysis

Essayez gratuitement GPT 5.6 Sol pour le raisonnement sur plusieurs fichiers, l’extraction, la comparaison, les résumés et les workflows professionnels stables.

File Analysis

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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-sol-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-5.6-sol-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-5.6-sol-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
  }'

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Tarifs de GPT 5.6 Sol File Analysis

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 5.6 Sol File Analysis avancée et prête pour la production (raisonnement documentaire phare d'OpenAI)

L'API GPT 5.6 Sol File Analysis sur Flaq AI applique le raisonnement du modèle GPT-5.6 phare d'OpenAI aux workflows centrés sur les documents. Cette intégration d'API prête pour la production permet aux développeurs d'associer des instructions en langage naturel à plusieurs fichiers compatibles et à un contexte visuel facultatif pour l'extraction, la comparaison, le résumé et l'analyse détaillée. Grâce aux suivis conversationnels et aux réponses en streaming, les équipes peuvent transformer des sources complexes en informations structurées sans créer d'infrastructure distincte de traitement des documents.

Fonctionnalités principales de l'API GPT 5.6 Sol File Analysis

Raisonnement documentaire phare : Analysez des sources exigeantes avec le modèle GPT-5.6 le plus performant d'OpenAI pour un travail professionnel approfondi sur les connaissances.
Compréhension de plusieurs fichiers : Reliez les informations entre des rapports, spécifications, archives et autres documents compatibles dans un même workflow.
Comparaison entre documents : Identifiez les différences, relations, preuves et incohérences dans plusieurs sources importées.
Analyse de fichiers tenant compte des images : Ajoutez un contexte visuel compatible lorsqu'une tâche documentaire comprend des supports visuels, des captures d'écran ou des schémas.
Extraction structurée d'informations : Produisez des résumés, tableaux, résultats et sorties organisées à partir de contenus de fichiers complexes.
Intégration d'API en streaming : Renvoyez progressivement l'analyse documentaire via un workflow stable de chat completion.

Comment utiliser l'API GPT 5.6 Sol File Analysis sur Flaq AI

Entrée : Fichiers compatibles, contexte visuel facultatif et instructions en langage naturel pour l'extraction, la comparaison ou le raisonnement.
Sortie : Résumés de documents, informations extraites, comparaisons, tableaux, explications et analyses structurées.
Workflow de fichiers : Envoyez un ou plusieurs fichiers avec le contenu du message, puis utilisez des prompts de suivi pour affiner l'analyse.
Configuration : Utilisez les contrôles compatibles de contexte et de longueur de sortie pour adapter la réponse à chaque tâche documentaire.
Capacités : Analyse de documents, comparaison entre fichiers, révision technique, extraction d'informations, raisonnement avec contexte visuel et synthèse de connaissances grâce à l'intégration de l'API OpenAI.

Meilleurs cas d'usage pour intégrer l'API GPT 5.6 Sol File Analysis

Révision de recherches complexes : Synthétisez de longs rapports, articles et ensembles de sources en résultats prêts à éclairer les décisions.
Analyse de contrats et de politiques : Comparez les clauses, organisez les obligations et faites ressortir les détails importants pour une révision professionnelle.
Documentation technique : Analysez les spécifications, exigences, manuels et supports d'architecture pour les équipes d'ingénierie.
Révision de fichiers riches en données : Expliquez les tableaux, les contenus structurés et les relations dans des documents professionnels ou de recherche.
Diligence raisonnable multidocument : Évaluez les propositions, versions et supports selon des critères cohérents.

Remarque Veillez à ce que vos prompts, fichiers importés et workflows d'application respectent les consignes de sécurité et d'utilisation d'OpenAI. En cas d'erreur, vérifiez que les entrées ne contiennent pas de contenu restreint ou non pris en charge, simplifiez la requête et réessayez.

GPT 5.6 Sol File Analysis face à ses concurrents : analyse comparative

GPT 5.6 Sol face à GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra équilibre une solide analyse documentaire et des coûts d'exploitation inférieurs. GPT 5.6 Sol est destiné aux charges les plus complexes de raisonnement sur les fichiers et de synthèse professionnelle.
GPT 5.6 Sol face à GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna se concentre sur le traitement rapide et rentable des documents. GPT 5.6 Sol favorise une plus grande profondeur de raisonnement pour les analyses denses et multisources.
GPT 5.6 Sol face à GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 prend en charge une analyse fiable des fichiers pour les workflows OpenAI établis. GPT 5.6 Sol apporte le positionnement phare de GPT-5.6 aux applications documentaires avancées.
GPT 5.6 Sol face à Claude File Analysis
Les modèles Claude offrent un solide raisonnement documentaire dans l'écosystème Anthropic. GPT 5.6 Sol propose une voie OpenAI phare pour l'analyse complexe de fichiers et la synthèse structurée.
GPT 5.6 Sol face aux pipelines documentaires à modèles ouverts
Les modèles ouverts offrent un contrôle du déploiement, mais nécessitent une infrastructure supplémentaire de serving et de traitement des documents. GPT 5.6 Sol fournit une analyse gérée via le workflow d'API de production de Flaq AI.