OpenAI/gpt-5.5-text-to-text

gpt-5.5-text-to-text

API OpenAI GPT 5.5 untuk LLM lanjutan, penalaran, bantuan coding, analisis, dan penulisan bisnis. Stabil dan terjangkau untuk workflow produksi yang menuntut. Dirancang untuk uji gratis dan workflow API yang stabil.

Text Chat

Model Gpt 5.5 Terkait

gpt-5.5-text-to-texttext-to-text

gpt-5.5-image-to-textimage-to-text

gpt-5.5-web-searchweb-search

gpt-5.5-file-analysisfile-analysis

Dokumentasi

Contoh API

JavaScriptPythoncURL

Contoh Pengiriman

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-5.5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
      }
    ],
    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);
    }
  }
}

Contoh Pengiriman

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-5.5-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)

Contoh Pengiriman

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-5.5-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise product update for a developer audience."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga GPT 5.5 Text to Text

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$5.0000 per 1 juta token input	-	Standar
Token: output	$30.0000 per 1 juta token output	-	Standar

README

GPT 5.5 Text-to-Text API Cepat dan Terjangkau (model OpenAI tingkat lanjut untuk penalaran kompleks dan pekerjaan profesional)

GPT 5.5 Text-to-Text API di Flaq AI menyediakan akses OpenAI API untuk workflow developer, riset, dan bisnis yang menuntut penalaran andal serta output siap produksi. Integrasi OpenAI API yang kuat, andal, dan fleksibel ini membantu developer membangun pengalaman text-to-text dengan konteks percakapan fleksibel, prompting sadar tugas, workflow tool yang didukung, dan pengaturan khusus route di Flaq AI. Dibangun untuk workload produksi, API ini memberi tim cara stabil untuk menambahkan kemampuan AI tingkat lanjut tanpa mengelola infrastruktur model atau menulis plumbing khusus provider dari awal.

Fitur Utama GPT 5.5 Text-to-Text API

Penalaran Teks Tingkat Lanjut: Tangani prompt kompleks, instruksi multi-langkah, tugas kode, dan workflow penulisan profesional dengan pemahaman bahasa yang andal.
Output Sadar Percakapan: Pertahankan konteks sebelumnya yang berguna di chat multi-turn agar tim dapat menyempurnakan draf, keputusan, penjelasan kode, dan catatan riset.
Kontrol API Fleksibel: Gunakan konteks percakapan, prompting sadar tugas, workflow tool yang didukung, dan pengaturan khusus route di Flaq AI untuk mengarahkan permintaan sederhana, analisis mendalam, dan otomatisasi produksi.
Dukungan Tool Produksi: Hubungkan workflow tool yang didukung, retrieval, otomatisasi, dan fitur aplikasi tingkat lanjut tanpa menampilkan pengaturan provider level rendah.
Integrasi Hemat Biaya: Bangun fitur text-to-text melalui Flaq AI dengan routing jelas, halaman model stabil, dan pesan API yang tahan lama untuk workflow produksi.
Workflow Ramah Developer: Gunakan instruksi bahasa alami, prompt terstruktur, dan input khusus route untuk bergerak cepat dari prototipe ke produksi.

Cara Menggunakan GPT 5.5 Text-to-Text API untuk Pembuatan Teks di Flaq AI

Input: Prompt bahasa alami, instruksi sistem, konteks percakapan, dan kebutuhan tugas terstruktur.
Output: Respons teks berkualitas tinggi yang dikirim melalui integrasi chat API stabil di Flaq AI.
Konfigurasi Route: Dirancang untuk workflow teks percakapan dengan konteks fleksibel dan dukungan tindak lanjut.
Konfigurasi: konteks percakapan fleksibel, prompting sadar tugas, workflow tool yang didukung, dan pengaturan khusus route di Flaq AI.
Kemampuan: Penalaran panjang, bantuan coding, ringkasan, penulisan multibahasa, perencanaan output terstruktur, dan bantuan percakapan melalui integrasi OpenAI API yang kuat, andal, dan fleksibel.

Use Case Terbaik untuk Integrasi GPT 5.5 Text-to-Text API

Produktivitas Developer: Buat draf kode, jelaskan sistem, review ide implementasi, dan percepat workflow engineering melalui chat API yang dapat diandalkan.
Penulisan & Analisis Bisnis: Buat brief, laporan, ringkasan, email, dan dokumen strategis dengan tone konsisten serta struktur jelas.
Riset & Knowledge Work: Analisis materi sumber yang kompleks, bandingkan opsi, dan hasilkan sintesis untuk tim produk, pasar, dan operasi.
Otomatisasi Customer Support: Jalankan asisten support yang membantu menjawab pertanyaan, mengikuti kebijakan, dan mempertahankan gaya percakapan alami.
Produksi Konten Multibahasa: Buat dan adaptasi konten lintas bahasa sambil menjaga makna, format, dan brand voice tetap selaras.

Note Pastikan prompt, file yang diunggah, dan workflow aplikasi Anda mematuhi panduan keamanan dan penggunaan OpenAI. Jika terjadi error, tinjau input untuk konten yang dibatasi, sederhanakan permintaan, lalu coba lagi.

GPT 5.5 Text-to-Text vs Kompetitor: Analisis Perbandingan

GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 kuat untuk penalaran jangka panjang yang cermat dan workflow agent bergaya Claude. GPT 5.5 menawarkan perilaku native OpenAI, tooling aplikasi luas, dan jalur API yang familiar untuk tim yang sudah membangun di ekosistem OpenAI.
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 berfokus pada keseimbangan cepat antara kecerdasan dan latency. GPT 5.5 adalah pilihan kuat saat developer menginginkan perilaku model OpenAI, workflow chat fleksibel, dan kemampuan text-to-text terintegrasi di Flaq AI.
GPT 5.5 vs. Gemini Model Gemini menarik untuk use case multimodal native Google dan yang dekat dengan workspace. GPT 5.5 membedakan diri dengan penalaran bergaya OpenAI, kualitas teks andal, dan integrasi ramah produksi.
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner dihargai untuk eksperimen penalaran terjangkau. GPT 5.5 menyediakan pengalaman API terkelola untuk workflow text-to-text profesional, terutama saat keandalan dan dukungan ekosistem penting.
GPT 5.5 vs. Llama Model Llama memberi tim fleksibilitas open-model dan kontrol deployment. GPT 5.5 menghapus beban infrastruktur dan menyediakan API skalabel bagi developer yang membutuhkan integrasi cepat serta kualitas output konsisten.