OpenAI/gpt-6.1-sol-text-to-text

gpt-6.1-sol-text-to-text

Essayez l’API GPT 6.1 Sol d’OpenAI pour la rédaction, le code, la conversation et l’analyse de texte via l’API stable et abordable de Flaq AI avec réponses en streaming pour les apps.

Text Chat

Modèles Gpt 6.1 Sol 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-6.1-sol-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

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(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\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-6.1-sol-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
            }
        ],
        '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-6.1-sol-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise product update for a developer audience."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Tarifs de GPT 6.1 Sol Text to Text

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$2.0000 par 1 M de jetons d’entrée	-	Standard
Jeton: output	$10.0000 par 1 M de jetons de sortie	-	Standard

README

API GPT 6.1 Sol Text-to-Text (intégration OpenAI pour le chat et la rédaction)

L’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text permet de générer du texte à partir de messages pour les outils de rédaction, les produits conversationnels et les processus métier sur Flaq AI. Envoyez une tâche et les textes qui l’accompagnent pour demander un brouillon, une explication, un résumé ou une réponse complémentaire. Grâce à la diffusion en continu et à une limite réglable de tokens de sortie, les développeurs peuvent définir la manière dont le texte généré est renvoyé et intégrer GPT 6.1 Sol à l’expérience de leur application.

Principales fonctionnalités de l’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Rédaction guidée par les instructions : Précisez l’objectif, le public et la structure souhaitée pour générer des brouillons qui peuvent être relus et affinés au sein de votre produit.
Conversations à plusieurs tours : Fournissez l’historique pertinent des messages pour permettre les questions complémentaires et les révisions dans le cadre de la même tâche.
Diffusion progressive du texte : Diffusez les réponses en continu dans les fenêtres de chat et les interfaces d’édition au fil de leur génération.
Contrôle de la longueur de sortie : Associez une limite de tokens de sortie à des instructions demandant une réponse concise ou détaillée pour maîtriser l’étendue de la réponse.
Processus de transformation de texte : Demandez des résumés, une réorganisation des notes ou une reformulation des contenus fournis via la même API fondée sur les messages.
Route dédiée au texte : Intégrez la génération de texte lorsque la requête ne nécessite ni image en entrée, ni documents joints, ni recherche web.

Utiliser l’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text pour générer du texte sur Flaq AI

Entrée : Instructions textuelles, passages complémentaires et messages pertinents de la conversation.
Sortie : Texte généré, livré sous forme de réponse complète ou diffusé progressivement.
Réglages : Limite facultative de tokens de sortie, choix de la diffusion en continu et instructions sur le ton et la structure.
Capacités : Rédaction, reformulation, réponses conversationnelles aux questions, résumé et explication des textes fournis.

Principaux cas d’usage de l’intégration de l’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Outils de rédaction intégrés aux produits : Aidez les utilisateurs à transformer un brief sommaire en plan ou en brouillon, puis à le réviser par des demandes complémentaires.
Brouillons pour le service client : Associez la question d’un client à des informations produit validées pour préparer une réponse à relire.
Synthèses pour les équipes : Transformez les notes fournies en points d’avancement, comptes rendus de réunion et listes des prochaines étapes.
Apprentissage interactif : Proposez des explications que les utilisateurs peuvent approfondir au fil de la conversation.
Automatisation des textes d’application : Générez des contenus écrits récurrents à partir du contexte fourni par votre application.

Remarque Incluez les informations nécessaires pour répondre à la demande et vérifiez les faits avant publication. Choisissez une route dédiée aux images, aux fichiers ou à la recherche web lorsque ces entrées sont au cœur de la tâche.

GPT 6.1 Sol Text-to-Text face aux alternatives : analyse comparative

GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Les deux proposent des messages textuels, la diffusion en continu et des réglages de longueur de sortie sur Flaq AI. Testez des instructions représentatives pour déterminer quelles réponses correspondent le mieux à vos besoins de rédaction et de conversation.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text ajoute une entrée visuelle pour les questions portant sur des images. La route Text-to-Text se concentre sur les contenus déjà exprimés dans les messages.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis accepte des documents téléversés pour une analyse fondée sur les sources. Text-to-Text convient lorsque les extraits pertinents figurent déjà dans la conversation.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Web Search Web Search est configuré pour la recherche en ligne. Text-to-Text n’active pas la recherche web et utilise le contexte de la tâche fourni dans les messages.