OpenAI/gpt-6-astra-web-search

gpt-6-astra-web-search

Essayez l'API GPT 6 Astra d'OpenAI pour recherches complexes, recherche web et analyse sur preuves via l'API stable et abordable de Flaq AI avec réponses en streaming.

Web Search

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-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    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-6-astra-web-search',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
            }
        ],
        '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-astra-web-search",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Tarifs de GPT 6 Astra Web Search

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

Recherche approfondie avec GPT 6 Astra Web Search API (analyse fondée sur des éléments probants d’OpenAI)

GPT 6 Astra Web Search API associe le raisonnement du modèle phare GPT-6 Astra d’OpenAI à la récupération d’informations sur le Web pour mener des recherches complexes sur Flaq AI. Cette intégration d’API de recherche Web aide les développeurs et les équipes professionnelles à étudier des questions d’actualité, à comparer des sources publiques et à synthétiser des réponses fondées sur des éléments probants à partir des messages de conversation.

Principales fonctionnalités de GPT 6 Astra Web Search API

Raisonnement de pointe pour la recherche : Appliquez GPT-6 Astra aux investigations nécessitant des informations publiques actuelles et une synthèse rigoureuse, au-delà de la consultation d’un seul lien.
Comparaison des sources : Mettez les contenus récupérés en regard pour que les équipes repèrent les concordances, les contradictions et les lacunes avant d’agir.
Synthèse fondée sur des éléments probants : Transformez des résultats Web dispersés en notes de synthèse, options et analyses structurées à soumettre à un examen professionnel.
Contexte de recherche mixte : Ajoutez des images ou des documents pris en charge lorsqu’une question de recherche dépend d’une capture d’écran, d’une note de synthèse ou d’un fichier source.
Approfondissement tenant compte de la conversation : Précisez, élargissez ou réorientez une investigation au fil des messages suivants sans perdre la question initiale.
Résultats de recherche en streaming : Fournissez progressivement du texte étayé par la recherche via un flux d’API Flaq AI stable et économique.

Utiliser GPT 6 Astra Web Search API pour la recherche approfondie sur Flaq AI

Entrée : Une question de recherche dans les messages de conversation, accompagnée éventuellement d’images et de documents pris en charge lorsqu’un contexte supplémentaire est utile.
Sortie : Des réponses textuelles, des comparaisons et des notes de recherche fondées sur les informations publiques récupérées ainsi que sur le contexte joint.
Longueur de sortie : Définissez un budget maximal de tokens de sortie pour des mises à jour brèves ou des synthèses plus longues.
Streaming : Recevez la réponse progressivement.
Capacités : Recherche d’informations actuelles, comparaison de sources, synthèse fondée sur des éléments probants et approfondissement des investigations via l’intégration GPT 6 Astra Web Search API.

Principaux cas d’usage de l’intégration GPT 6 Astra Web Search API

Veille de marché et concurrentielle : Étudiez les évolutions publiques des produits, leur positionnement et les tendances du secteur, puis joignez une note de synthèse ou une capture d’écran si la question est précise.
Veille technique et scientifique : Rassemblez de la documentation récente, des articles scientifiques et des ressources de fournisseurs, puis condensez les résultats en une note de recherche exploitable.
Analyse des politiques et de l’actualité : Suivez les évolutions des événements publics et comparez la façon dont différentes sources décrivent un même événement.
Appui aux vérifications préalables : Confrontez les affirmations publiques aux contenus récupérés et aux éléments téléversés dont dispose déjà la personne chargée de l’examen.
Assistants de recherche : Créez des assistants qui approfondissent une question actuelle par étapes, conservent le contexte et renvoient des synthèses utiles à la décision plutôt que de simples listes de liens.

Remarque Veillez à ce que les consignes, les pièces jointes et les tâches de recherche respectent les politiques d’utilisation d’OpenAI, les conditions de Flaq AI et les règles applicables des sites Web. Si une requête échoue, précisez la question, retirez les contenus soumis à restriction et réessayez.

GPT 6 Astra Web Search face à ses concurrents : analyse comparative

GPT 6 Astra face à GPT 5.6 Sol Web Search
GPT 5.6 Sol Web Search est l’API de recherche du précédent modèle phare d’OpenAI sur Flaq AI. GPT 6 Astra est le modèle phare actuel lorsque l’investigation nécessite le raisonnement GPT le plus récent en complément de la récupération d’informations sur le Web.
GPT 6 Astra face à Claude Fable 5.1 Web Search
Claude Fable 5.1 Web Search sur Flaq AI est une option de recherche exclusivement textuelle. GPT 6 Astra Web Search peut inclure des images et des documents pris en charge avec la question, ce qui compte lorsque l’investigation part d’une capture d’écran, d’une note ou d’un fichier source.
GPT 6 Astra face à Gemini Grounded Search
Les flux de recherche Gemini s’intègrent naturellement aux produits centrés sur Google. GPT 6 Astra Web Search API est l’option phare d’OpenAI pour les équipes souhaitant effectuer des recherches actualisées et comparer des sources via Flaq AI.
GPT 6 Astra face aux moteurs de réponse centrés sur la recherche
Les moteurs centrés sur la recherche privilégient des réponses Web rapides et des résumés mettant les liens en avant. GPT 6 Astra Web Search met l’accent sur un raisonnement de pointe appliqué aux contenus récupérés, ce qui convient mieux lorsque le produit nécessite une synthèse et des approfondissements plutôt qu’un champ de recherche autonome.