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

gpt-5.6-terra-image-to-text

Essayez gratuitement GPT 5.6 Terra Image-to-Text pour la compréhension visuelle, l’OCR, l’analyse de graphiques et des workflows rentables.

Image Chat

Modèles Gpt 5.6 Terra associés

gpt-5.6-terra-text-to-texttext-to-text

gpt-5.6-terra-image-to-textimage-to-text

gpt-5.6-terra-file-analysisfile-analysis

gpt-5.6-terra-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-terra-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-terra-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-terra-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 Terra Image to Text

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$2.5000 par 1 M de jetons d’entrée	-	Standard
Jeton: output	$15.0000 par 1 M de jetons de sortie	-	Standard

README

API image-vers-texte GPT 5.6 Terra équilibrée et économique (analyse visuelle OpenAI)

L'API image-vers-texte GPT 5.6 Terra sur Flaq AI apporte le raisonnement équilibré de GPT-5.6 aux workflows pratiques d'analyse visuelle. Cette intégration visuelle OpenAI économique aide les développeurs à comprendre les images, mises en page, textes visibles, graphiques, produits et détails de scènes grâce à des instructions en langage naturel. Avec des indications textuelles facultatives, un contexte conversationnel et des réponses en streaming, les équipes peuvent créer des fonctions image-vers-texte évolutives associant solides capacités professionnelles et utilisation efficace en production.

Fonctionnalités principales de l'API image-vers-texte GPT 5.6 Terra

Compréhension visuelle équilibrée : Analysez le contenu et les relations des images avec un équilibre pratique entre raisonnement multimodal et coût d'exploitation.
Questions ciblées sur les images : Posez des questions précises sur une image fournie et recevez des réponses claires et adaptées à la tâche.
Extraction du texte et de la mise en page : Lisez le texte visible, les tableaux, les libellés, les éléments d'interface et la structure documentaire des images prises en charge.
Interprétation de graphiques et schémas : Convertissez les données visualisées et schémas techniques en explications écrites compréhensibles.
Analyse tenant compte de la conversation : Affinez les questions visuelles par des messages de suivi tout en préservant le contexte utile.
Intégration API en streaming : Renvoyez progressivement l'analyse d'image via un workflow stable de complétion de chat.

Comment utiliser l'API image-vers-texte GPT 5.6 Terra sur Flaq AI

Entrée : Une image prise en charge avec des 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 suivi conversationnel.
Configuration : Utilisez les contrôles de contexte et de longueur de sortie pris en charge pour adapter la réponse à chaque tâche visuelle.
Capacités : Compréhension d'image, extraction du texte visible, lecture de graphiques, QA visuelle, analyse de produits et raisonnement multimodal via l'intégration de l'API OpenAI.

Meilleurs cas d'usage de l'intégration de l'API image-vers-texte GPT 5.6 Terra

Examen de documents et captures d'écran : Extrayez des détails de formulaires, rapports, reçus, captures d'interfaces et dossiers sous forme d'images.
Analyse de produits et catalogues : Identifiez des attributs, générez des descriptions et comparez des visuels de produits pour les workflows commerciaux.
Résumés de graphiques et tableaux de bord : Transformez les données visuelles et tableaux de bord professionnels en explications textuelles claires.
QA des ressources créatives : Examinez les images de campagne, maquettes et exports de conception pour vérifier les détails et la cohérence du contenu.
Contenu accessible : Produisez des descriptions et résumés d'images qui facilitent la compréhension et la réutilisation des médias visuels.

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 Terra image-vers-texte face aux concurrents : analyse comparative

GPT 5.6 Terra face à GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol cible les tâches de raisonnement visuel les plus exigeantes au niveau phare. GPT 5.6 Terra propose une option équilibrée pour l'analyse professionnelle et évolutive d'images.
GPT 5.6 Terra face à GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna met l'accent sur la vitesse maximale et la rentabilité pour la compréhension d'images à grande échelle. GPT 5.6 Terra équilibre efficacité et besoins d'analyse quotidienne plus poussés.
GPT 5.6 Terra face à GPT 5.5 Image-to-Text
GPT 5.5 offre une analyse visuelle fiable pour les applications établies. GPT 5.6 Terra propose une voie économique vers la nouvelle famille GPT-5.6.
GPT 5.6 Terra face aux workflows visuels Claude
Les modèles Claude prennent en charge l'analyse multimodale détaillée dans l'écosystème Anthropic. GPT 5.6 Terra offre aux équipes une option native OpenAI équilibrée pour les workflows visuels en production.
GPT 5.6 Terra face aux modèles visuels Gemini
Les modèles Gemini s'intègrent naturellement aux produits centrés sur Google. GPT 5.6 Terra est conçu pour les équipes préférant le raisonnement visuel et l'intégration d'API de style OpenAI.