OpenAI/gpt-6-astra-file-analysis

gpt-6-astra-file-analysis

Essayez l'API GPT 6 Astra d'OpenAI : logique documentaire complexe, examen de preuves et analyse professionnelle via l'API stable et abordable de Flaq AI pour équipes.

File Analysis

Modèles Gpt 6 Astra 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-astra-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-6-astra-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-6-astra-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 6 Astra File Analysis

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Jeton: input	$10.0000 par 1 M de jetons d’entrée	-	Standard
Jeton: output	$50.0000 par 1 M de jetons de sortie	-	Standard

README

Raisonnement documentaire avec GPT 6 Astra File Analysis API (analyse professionnelle de fichiers d’OpenAI)

GPT 6 Astra File Analysis API applique le raisonnement du modèle phare GPT-6 Astra d’OpenAI aux documents complexes, à l’examen des éléments probants et à l’analyse professionnelle de fichiers sur Flaq AI. Cette intégration d’API d’analyse de fichiers aide les développeurs et les équipes spécialisées à extraire des informations, à confronter des affirmations aux sources et à synthétiser des résultats à partir de documents et d’images pris en charge ainsi que de consignes textuelles facultatives.

Principales fonctionnalités de GPT 6 Astra File Analysis API

Raisonnement documentaire de pointe : Lisez des rapports denses, des spécifications et des dossiers professionnels avec le modèle GPT phare actuel d’OpenAI.
Extraction d’informations : Extrayez des exigences, des entités, des obligations et des résultats structurés de fichiers pris en charge pour en faire du texte exploitable.
Vérification des éléments probants : Comparez les affirmations, les versions et les pièces justificatives pour que les personnes chargées de l’examen voient ce que disent réellement les documents.
Contexte mixte de fichiers et d’images : Combinez des documents pris en charge avec une image lorsque l’examen comprend une capture d’écran, une figure ou une page photographiée.
Synthèse professionnelle : Condensez des contenus provenant de plusieurs sources en notes de synthèse, notes comparatives et résumés utiles à la décision.
Analyse de fichiers en streaming : Renvoyez progressivement les résultats documentaires via une API de chat Flaq AI stable et abordable.

Utiliser GPT 6 Astra File Analysis API pour le raisonnement documentaire sur Flaq AI

Entrée : Des documents et des images pris en charge, ainsi que des messages de conversation facultatifs définissant la tâche d’extraction, de comparaison ou d’examen.
Sortie : Des résumés textuels, des détails extraits, des notes sur les éléments probants et une analyse documentaire structurée.
Longueur de sortie : Utilisez les contrôles du nombre maximal de tokens de sortie pour des extraits courts ou des examens plus longs.
Streaming : Recevez l’analyse au fur et à mesure de sa génération.
Capacités : Raisonnement documentaire, extraction d’informations, vérification des éléments probants et synthèse professionnelle via l’intégration GPT 6 Astra File Analysis API.

Principaux cas d’usage de l’intégration GPT 6 Astra File Analysis API

Examen des contrats et des politiques : Organisez les clauses, obligations et exceptions de dossiers juridiques ou de conformité pour les personnes chargées de leur examen.
Vérifications préalables sur plusieurs documents : Comparez des propositions, des versions et des fichiers justificatifs à l’aide d’un ensemble commun de questions.
Analyse de spécifications techniques : Lisez des manuels, des exigences et des descriptions d’architecture, puis produisez des notes utiles à la mise en œuvre.
Dossiers de preuves : Vérifiez si les affirmations d’une note concordent avec les rapports, tableaux et éléments visuels joints.
Synthèse de dossiers de recherche : Transformez des articles scientifiques, des annexes et des fichiers associés en une seule note de synthèse structurée.

Remarque Téléversez uniquement des fichiers et des consignes conformes aux politiques d’utilisation d’OpenAI, aux conditions de Flaq AI et à vos règles de traitement des données. En cas d’erreur, recherchez les contenus non pris en charge ou soumis à restriction, simplifiez la consigne et réessayez.

GPT 6 Astra File Analysis face à ses concurrents : analyse comparative

GPT 6 Astra face à GPT 5.6 Sol File Analysis
GPT 5.6 Sol File Analysis est le précédent modèle phare d’OpenAI pour l’analyse de documents sur Flaq AI. GPT 6 Astra est le modèle phare actuel lorsque le raisonnement sur les fichiers, l’extraction et l’examen des éléments probants nécessitent la génération GPT la plus récente.
GPT 6 Astra face à Claude Fable 5.1 File Analysis
Claude Fable 5.1 File Analysis est particulièrement performant sur les graphiques, tableaux et diagrammes intégrés aux PDF. GPT 6 Astra File Analysis API est l’option phare d’OpenAI pour le raisonnement sur des documents complexes, l’extraction et la synthèse entre fichiers.
GPT 6 Astra face à Claude Fable 5 File Analysis
Claude Fable 5 reste un modèle performant d’Anthropic pour l’analyse de documents pour les équipes utilisant déjà cette génération. GPT 6 Astra représente le niveau phare plus récent d’OpenAI pour l’analyse de fichiers sur Flaq AI.
GPT 6 Astra face à Gemini File Understanding
Les flux de travail Gemini sur les fichiers conviennent aux environnements multimodaux centrés sur Google. GPT 6 Astra File Analysis API s’adresse aux équipes souhaitant bénéficier du raisonnement documentaire de pointe d’OpenAI via une intégration de chat gérée.