OpenAI/gpt-6-luna-web-search

gpt-6-luna-web-search

Coba API GPT 6 Luna dari OpenAI untuk pencarian web, riset, dan jawaban berdasarkan sumber daring melalui API Flaq AI yang stabil dan terjangkau dengan respons streaming.

Web Search

Model Gpt 6 Luna Terkait

gpt-6-luna-text-to-texttext-to-text

gpt-6-luna-image-to-textimage-to-text

gpt-6-luna-web-searchweb-search

gpt-6-luna-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-6-luna-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);
    }
  }
}

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-6-luna-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)

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-6-luna-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
  }'

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga GPT 6 Luna Web Search

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$0.1000 per 1 juta token input	-	Standar
Token: output	$0.5000 per 1 juta token output	-	Standar

README

GPT 6 Luna Web Search API yang Cepat dan Hemat Biaya (Riset dan Penelusuran Web Cepat dari OpenAI)

GPT 6 Luna Web Search API di Flaq AI memadukan model GPT-6 yang hemat biaya dengan penelusuran web untuk menghasilkan jawaban yang mempertimbangkan sumber dan riset yang mengikuti perkembangan terkini. Dirancang untuk kueri pelanggan dalam jumlah besar, umpan berita, dan pemantauan pasar, integrasi API pencarian web ini membantu pengembang menemukan informasi publik, membandingkan sumber, dan merangkum temuan untuk ditinjau.

Fitur Utama GPT 6 Luna Web Search API

Penelusuran Berbasis Sumber Web: Temukan dan padukan informasi publik terkini untuk alat percakapan yang melayani pelanggan dan alur kerja riset.
Alur Kerja Pencarian yang Hemat Biaya: Gunakan GPT 6 Luna untuk kueri terfokus dalam jumlah besar saat efisiensi menjadi prioritas.
Sintesis Fakta yang Ringkas: Ubah beragam cuplikan hasil pencarian dan referensi daring menjadi ringkasan faktual yang jelas tanpa uraian yang tidak perlu.
Dukungan Konteks Multimodal: Lampirkan tangkapan layar atau dokumen referensi yang didukung bersama prompt pencarian untuk mengarahkan penelusuran berdasarkan materi visual atau teks tertentu.
Tindak Lanjut Berkelanjutan dalam Beberapa Giliran: Ajukan pertanyaan secara bertahap dan sempurnakan kueri pencarian melalui pesan berikutnya sambil mempertahankan konteks percakapan.
Keluaran Streaming dengan Latensi Rendah: Kirim hasil pencarian dan jawaban yang dirangkum secara bertahap melalui peristiwa yang dikirim server agar dapat segera ditampilkan secara interaktif.

Cara Menggunakan GPT 6 Luna Web Search API untuk Riset Web Cepat di Flaq AI

Masukan: Kueri pengguna atau topik riset yang dikirim dalam pesan percakapan, dengan opsi menyertakan gambar atau dokumen yang didukung.
Keluaran: Jawaban dan ringkasan singkat berdasarkan informasi publik yang ditemukan; pengguna sebaiknya memeriksa klaim penting dengan merujuk pada sumber aslinya.
Panjang Keluaran: Secara opsional, tetapkan jumlah maksimum token keluaran untuk ringkasan singkat dalam bentuk poin atau ikhtisar terperinci. Parameter ini tidak memiliki batas maksimum bawaan yang ditentukan; batas keluaran model tetap berlaku.
Streaming: Sampaikan sintesis hasil pencarian secara bertahap melalui peristiwa yang dikirim server agar langsung ditampilkan kepada pengguna.
Kemampuan: Penelusuran web cepat, pemeriksaan fakta terkini, penyempurnaan pencarian dalam beberapa giliran, dan penggabungan konteks multimodal melalui integrasi Flaq AI API.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi GPT 6 Luna Web Search API

Dukungan Pelanggan Waktu Nyata: Bekali bot layanan pelanggan dengan kemampuan mencari tarif pengiriman terkini, jam buka toko, kebijakan terbaru, dan pengumuman layanan publik.
Pemantauan Berita dan Peristiwa yang Sedang Tren: Rangkum berita terbaru, perkembangan peristiwa, dan topik populer dengan cepat untuk umpan media dan agregator sosial.
Pemeriksaan Harga dan Ketersediaan Produk: Periksa situs ritel publik dengan cepat untuk mengetahui harga, revisi produk, dan pengumuman persediaan.
Tanya Jawab Faktual yang Mempertimbangkan Sumber: Bantu platform pendidikan dan widget pencarian menjawab pertanyaan dengan sumber yang ditemukan dan dapat diperiksa oleh pembaca.
Peninjauan Pengumuman Pesaing: Rangkum pengumuman produk publik dan bandingkan perubahan ketika aplikasi mengirim permintaan pencarian baru.

Catatan Pastikan prompt, materi terlampir, dan tugas penelusuran mematuhi kebijakan penggunaan OpenAI, ketentuan Flaq AI, serta ketentuan layanan web yang berlaku. Jika terjadi kesalahan, persempit cakupan kueri, hapus istilah atau lampiran yang dibatasi, lalu coba lagi.

GPT 6 Luna Web Search Dibandingkan Pesaing: Analisis Perbandingan

GPT 6 Luna Web Search dibandingkan GPT 6 Sol Web Search
GPT 6 Sol Web Search cocok untuk alur kerja yang memerlukan perbandingan lebih panjang antar sumber publik. GPT 6 Luna Web Search ditujukan untuk kueri terfokus dalam jumlah lebih besar dengan pertimbangan biaya.
GPT 6 Luna Web Search dibandingkan GPT 5.6 Luna Web Search
GPT 5.6 Luna Web Search merupakan opsi terdahulu untuk jawaban yang didukung pencarian. GPT 6 Luna Web Search menghadirkan keluarga GPT-6 yang lebih baru untuk kueri riset terfokus; bandingkan relevansi sumber dan kualitas jawaban menggunakan kueri Anda sendiri sebelum beralih.
GPT 6 Luna Web Search dibandingkan Mesin Jawaban yang Mengutamakan Pencarian
Mesin jawaban yang mengutamakan pencarian sering mengembalikan cuplikan yang kaku dan banyak tautan kutipan. GPT 6 Luna Web Search memberikan sintesis bergaya percakapan yang sepenuhnya koheren dan disesuaikan langsung dengan format prompt pengguna serta instruksi sistem.
GPT 6 Luna Web Search dibandingkan Gemini Grounded Search
Model pencarian Gemini yang berbasis sumber dirancang di sekitar ekosistem pencarian Google. GPT 6 Luna Web Search menyediakan opsi pencarian berbasis OpenAI dengan konvensi chat completions bawaan, penanganan pesan dalam beberapa giliran, dan harga yang kompetitif di Flaq AI.