OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Essayez l’API GPT 6 Sol d’OpenAI pour la recherche web et en ligne et les réponses à jour via l’API stable et abordable de Flaq AI avec streaming.

Web Search

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-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
  })
});

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-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-sol-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 Sol Web Search

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

Recherche approfondie avec l’API GPT 6 Sol Web Search (recherche web fondée sur des preuves par OpenAI)

L’API GPT 6 Sol Web Search associe le raisonnement de GPT-6 Sol à la recherche web pour la recherche et l’analyse de marché sur Flaq AI. Cette intégration d’API de recherche web aide les développeurs et les équipes de recherche à explorer des sujets en évolution, à comparer des sources publiques et à préparer des synthèses à partir de messages de conversation. Les équipes doivent vérifier les affirmations importantes dans les sources originales avant de s’appuyer sur le résultat.

Principales fonctionnalités de l’API GPT 6 Sol Web Search

Synthèse web tenant compte des sources : Associez une recherche web actuelle au raisonnement de GPT 6 Sol pour organiser les résultats en synthèses à vérifier dans les sources originales.
Comparaison de plusieurs sources : Comparez des sources publiques pour repérer les points d’accord, les déclarations contradictoires et les évolutions récentes qui méritent un examen approfondi.
Requêtes de recherche multimodales : Joignez des images ou des documents de référence pris en charge à votre requête pour apporter des éléments visuels ou contextuels complémentaires.
Exploration en plusieurs échanges : Incluez les messages précédents pertinents pour affiner, approfondir ou réorienter une question de recherche au fil des requêtes.
Restitution structurée des connaissances : Organisez les données web non structurées en synthèses destinées aux décideurs, tableaux comparatifs, frises chronologiques ou analyses détaillées de la concurrence.
Sortie en flux en temps réel : Diffusez progressivement des synthèses analytiques fondées sur les recherches via des événements envoyés par le serveur pour alimenter des outils de recherche interactifs.

Utiliser l’API GPT 6 Sol Web Search pour une recherche approfondie sur Flaq AI

Entrée : Un sujet de recherche ou une question analytique soumis par des messages de conversation, éventuellement accompagnés d’images et de documents pris en charge pour apporter du contexte.
Sortie : Des synthèses de recherche et des comparaisons fondées sur les informations publiques récupérées et les éventuelles pièces jointes fournies.
Longueur de sortie : Définissez, si nécessaire, un nombre maximal de tokens de sortie pour de courtes mises à jour ou des synthèses détaillées. Aucun maximum par défaut n’est spécifié pour ce paramètre ; les limites de sortie du modèle restent applicables.
Diffusion en flux : Recevez la réponse de recherche générée de manière incrémentale pour la présenter immédiatement à l’utilisateur.
Capacités : Recherche web, comparaison de sources, synthèse de recherches et exploration de questions multimodales grâce à l’intégration de l’API Flaq AI.

Principaux cas d’utilisation de l’intégration de l’API GPT 6 Sol Web Search

Veille concurrentielle et études de marché : Suivez les lancements de produits concurrents, les changements de prix, les annonces publiques et les tendances de marché dans les secteurs du monde entier.
Suivi réglementaire et juridique : Résumez les annonces publiques et comparez les sources pour repérer les changements nécessitant l’examen d’un spécialiste.
Veille technique et scientifique : Recueillez les dernières avancées scientifiques, nouveautés techniques et mises à jour de documentation, puis synthétisez-les en notes exploitables.
Vérification des faits et vérifications préalables : Comparez les affirmations d’entreprises, les articles de presse ou les déclarations de dirigeants aux sources récupérées et aux notes de vérification préalable jointes afin de poursuivre leur validation.
Assistants de recherche interactifs : Créez des assistants de recherche autonomes qui élaborent des stratégies de recherche en plusieurs étapes, résument les résultats et répondent aux questions de suivi.

Remarque Veillez à ce que les instructions, les ressources jointes et les tâches de recherche respectent les politiques d’utilisation d’OpenAI, les conditions de Flaq AI et les conditions d’utilisation des services web concernés. En cas d’erreur, réduisez le périmètre de la requête, supprimez les termes ou pièces jointes soumis à restriction, puis réessayez.

GPT 6 Sol Web Search face à la concurrence : analyse comparative

GPT 6 Sol Web Search et GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra est le choix phare d’OpenAI pour ses tâches de raisonnement les plus exigeantes. GPT 6 Sol Web Search équilibre les capacités de recherche et le coût pour les processus récurrents en production.
GPT 6 Sol Web Search et GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search convient aux requêtes à grand volume sensibles au coût. GPT 6 Sol Web Search est une option lorsque le processus exige des comparaisons plus longues et un examen plus approfondi des sources contradictoires.
GPT 6 Sol Web Search et les moteurs de réponse axés sur la recherche
Les moteurs de réponse axés sur la recherche privilégient souvent les liens et les réponses courtes. GPT 6 Sol Web Search peut organiser les éléments récupérés en explications et comparaisons plus développées, adaptées à la question de l’utilisateur.
GPT 6 Sol Web Search et la recherche ancrée dans les sources de Gemini
Les modèles de recherche ancrée dans les sources de Gemini sont conçus pour les intégrations à l’écosystème Google et les outils web natifs. GPT 6 Sol Web Search offre une solution de recherche native OpenAI avec une prise en charge solide des contextes mêlant texte, images et documents via l’API unifiée de complétion de conversations de Flaq AI.