OpenAI/gpt-5.6-sol-image-to-text

gpt-5.6-sol-image-to-text

Essayez gratuitement GPT 5.6 Sol Image-to-Text pour le raisonnement visuel avancé, l’OCR, l’analyse de graphiques et les workflows multimodaux stables.

Image Chat

Modèles Gpt 5.6 Sol associés

gpt-5.6-sol-text-to-texttext-to-text

gpt-5.6-sol-image-to-textimage-to-text

gpt-5.6-sol-file-analysisfile-analysis

gpt-5.6-sol-web-searchweb-search

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-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-5.6-sol-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-5.6-sol-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 5.6 Sol 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 5.6 Sol Image-to-Text avancée et prête pour la production (analyse visuelle phare d'OpenAI)

L'API GPT 5.6 Sol Image-to-Text sur Flaq AI combine le raisonnement du modèle GPT-5.6 phare d'OpenAI avec une compréhension visuelle ciblée. Cette intégration d'API visuelle prête pour la production permet aux développeurs d'analyser des images, des mises en page, du texte visible, des graphiques, des objets et des détails de scènes à partir d'instructions en langage naturel. Grâce aux consignes textuelles facultatives, au contexte conversationnel et aux réponses en streaming, les équipes peuvent transformer des entrées visuelles complexes en descriptions claires et en informations structurées sans maintenir une infrastructure visuelle distincte.

Fonctionnalités principales de l'API GPT 5.6 Sol Image-to-Text

Raisonnement visuel phare : Analysez du contenu visuel complexe avec les capacités de raisonnement avancées du modèle GPT-5.6 le plus performant d'OpenAI.
Compréhension détaillée des scènes : Identifiez les objets, les relations, les mises en page et le contexte visuel pour les workflows de révision, de documentation et de décision.
Extraction de texte et de données : Lisez le texte visible, les tableaux, les graphiques, les libellés et les éléments d'interface dans les images compatibles.
Réponse précise aux questions visuelles : Posez des questions ciblées et recevez des réponses précises fondées sur l'image fournie.
Analyse tenant compte de la conversation : Affinez les questions et explorez les détails visuels au fil des messages de suivi tout en conservant le contexte utile.
Intégration d'API en streaming : Renvoyez progressivement l'analyse visuelle via un workflow stable de chat completion.

Comment utiliser l'API GPT 5.6 Sol Image-to-Text sur Flaq AI

Entrée : Une image compatible accompagnée d'instructions facultatives en langage naturel décrivant la tâche d'analyse ou d'extraction.
Sortie : Descriptions textuelles, détails extraits, raisonnement visuel ou résumés structurés fondés sur l'image.
Configuration de la route : Conçue pour une compréhension ciblée des images avec entrée visuelle et prise en charge du suivi conversationnel.
Configuration : Utilisez les contrôles compatibles de contexte et de longueur de sortie pour définir la profondeur et le format de la réponse.
Capacités : Compréhension d'images, extraction de texte visible, interprétation de graphiques, QA visuelle, inspection de produits et raisonnement multimodal grâce à l'intégration de l'API OpenAI.

Meilleurs cas d'usage pour intégrer l'API GPT 5.6 Sol Image-to-Text

Révision de schémas techniques : Expliquez des schémas d'architecture, des workflows, des plans et des documents visuels complexes.
Analyse de documents et de captures d'écran : Extrayez des détails de formulaires, de rapports, de captures d'interface et d'autres supports fondés sur des images.
Interprétation de graphiques et de données : Transformez des graphiques, des tableaux de bord et des indicateurs visualisés en analyses écrites claires.
Inspection de produits et de créations : Examinez les images de produits, les ressources de campagnes et les exports de conception pour leurs attributs, leur cohérence et leurs problèmes.
Workflows d'accessibilité : Produisez des descriptions détaillées et des résumés d'images pour des expériences de contenu accessibles.

Remarque Veillez à ce que vos prompts et images importées 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 Image-to-Text face à ses concurrents : analyse comparative

GPT 5.6 Sol face à GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra offre une analyse visuelle équilibrée pour les charges de production soucieuses des coûts. GPT 5.6 Sol est destiné aux tâches les plus exigeantes de raisonnement sur les images et de révision professionnelle.
GPT 5.6 Sol face à GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna privilégie une compréhension rapide et efficace des images à grande échelle. GPT 5.6 Sol favorise un raisonnement plus approfondi lorsque le contexte visuel complexe importe davantage que le débit maximal.
GPT 5.6 Sol face à GPT 5.5 Image-to-Text
GPT 5.5 offre une analyse visuelle fiable pour les workflows OpenAI existants. GPT 5.6 Sol apporte le positionnement phare de GPT-5.6 aux applications image-to-text sur Flaq AI.
GPT 5.6 Sol face aux workflows visuels de Claude
Les modèles Claude fournissent une analyse multimodale rigoureuse dans l'écosystème Anthropic. GPT 5.6 Sol propose une voie avancée et native d'OpenAI pour le raisonnement visuel et l'analyse structurée d'images.
GPT 5.6 Sol face aux modèles visuels Gemini
Les modèles Gemini s'intègrent naturellement aux systèmes multimodaux centrés sur Google. GPT 5.6 Sol est conçu pour les équipes qui préfèrent le raisonnement GPT phare et une intégration dans le style OpenAI.