OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Essayez l’API GPT 6 Sol d’OpenAI pour analyser les fichiers, résumer les documents et les interroger via l’API stable et abordable de Flaq AI, avec réponses en streaming.

File Analysis

Modèles Gpt 6 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-sol-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
  })
});

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-sol-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-sol-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 Sol File Analysis

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

Raisonnement documentaire avec l’API GPT 6 Sol File Analysis (examen professionnel de fichiers et de preuves par OpenAI)

L’API GPT 6 Sol File Analysis applique les capacités de raisonnement de GPT-6 Sol d’OpenAI à la documentation dense, à la synthèse de plusieurs fichiers et à l’examen de preuves sur Flaq AI. Cette intégration d’API d’analyse de fichiers aide les ingénieurs logiciels, les analystes juridiques et les équipes d’entreprise à extraire des détails, à comparer des affirmations aux fichiers sources et à préparer des synthèses à partir de fichiers pris en charge, d’images et d’instructions en langage naturel pour un examen ultérieur.

Principales fonctionnalités de l’API GPT 6 Sol File Analysis

Raisonnement documentaire professionnel : Explorez de longs contrats, manuels techniques, documents financiers réglementaires et articles scientifiques grâce au niveau GPT-6 hautement performant d’OpenAI.
Extraction d’informations et de champs : Identifiez les clauses, spécifications techniques, obligations et données tabulaires, puis vérifiez les détails extraits dans la source.
Examen des preuves entre documents : Comparez les affirmations présentes dans les fichiers joints pour signaler d’éventuelles incohérences, révisions de version et clauses contractuelles manquantes à examiner.
Contexte multimodal de documents et d’images : Associez les documents texte téléversés à des schémas, pages numérisées ou captures d’écran jointes pour une analyse contextuelle complète.
Synthèse orientée vers la vérification : Condensez une documentation volumineuse en synthèses destinées aux décideurs, tableaux comparatifs ou listes de contrôle que les équipes peuvent vérifier dans les fichiers sources.
Restitution progressive en flux : Diffusez progressivement des analyses et des examens détaillés de fichiers via des événements envoyés par le serveur pour une expérience utilisateur réactive.

Utiliser l’API GPT 6 Sol File Analysis pour le raisonnement documentaire sur Flaq AI

Entrée : Des messages de conversation avec, en option, des documents ou images pris en charge et des instructions d’examen, d’extraction ou de comparaison.
Sortie : Des synthèses structurées, des champs extraits, des listes de contrôle de conformité et des analyses comparatives fondés sur les fichiers fournis.
Longueur de sortie : Définissez, si nécessaire, un nombre maximal de tokens de sortie pour de courts extraits ou des examens documentaires détaillés. Aucun maximum par défaut n’est spécifié pour ce paramètre ; les limites de sortie du modèle restent applicables.
Diffusion en flux : Recevez progressivement les évaluations documentaires générées pour préserver la réactivité des applications interactives.
Capacités : Raisonnement documentaire, comparaison de plusieurs fichiers, extraction sémantique de données et examen fondé sur les sources grâce à l’intégration de l’API Flaq AI.

Principaux cas d’utilisation de l’intégration de l’API GPT 6 Sol File Analysis

Audit de contrats et de politiques : Extrayez les engagements essentiels, responsabilités, dates d’expiration et conditions de renouvellement des accords d’entreprise pour les équipes juridiques et de conformité.
Vérifications préalables d’entreprise : Comparez les informations communiquées par les fournisseurs, les présentations commerciales et les états financiers afin de signaler les divergences à vérifier.
Examen de spécifications techniques et d’appels d’offres : Analysez les plans d’architecture, les dossiers d’appels d’offres et les normes d’ingénierie pour définir les exigences de mise en œuvre.
Analyse d’états financiers et de rapports : Synthétisez les résultats trimestriels, rapports d’audit et prospectus d’investissement sous forme de tableaux standardisés.
Synthèse d’articles scientifiques et de littérature : Regroupez des articles universitaires, livres blancs et annexes techniques provenant de plusieurs sources en notes de synthèse unifiées.

Remarque Veuillez téléverser uniquement des documents, images et instructions conformes aux politiques de sécurité et d’utilisation d’OpenAI, aux conditions de Flaq AI et aux normes de confidentialité des données applicables dans votre organisation. En cas d’erreur, vérifiez que les formats des fichiers sont pris en charge, supprimez le contenu soumis à restriction, puis réessayez.

GPT 6 Sol File Analysis face à la concurrence : analyse comparative

GPT 6 Sol File Analysis et GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra est le modèle phare d’OpenAI pour ses tâches de raisonnement les plus difficiles. GPT 6 Sol File Analysis équilibre les capacités du modèle et le coût pour les processus d’examen documentaire en entreprise.
GPT 6 Sol File Analysis et GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis vise les tâches documentaires à grand volume sensibles au coût. GPT 6 Sol File Analysis convient aux processus nécessitant des comparaisons détaillées de textes juridiques ou techniques.
GPT 6 Sol File Analysis et Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis prend en charge l’examen de documents et d’images dans l’écosystème Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis offre une option fondée sur OpenAI pour les questions relatives aux documents techniques, l’extraction et l’intégration conversationnelle sur Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis et la compréhension de fichiers de Gemini
Les modèles de traitement de fichiers de Gemini conviennent aux processus construits autour des outils multimodaux de Google. GPT 6 Sol File Analysis offre une option fondée sur OpenAI aux équipes qui souhaitent du texte structuré guidé par des instructions et un accès unifié à l’API de conversation sur Flaq AI.