OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Coba API GPT 6 Sol dari OpenAI untuk analisis file, ringkasan dokumen, dan pertanyaan lintas file melalui API Flaq AI yang stabil dan terjangkau dengan respons streaming.

File Analysis

Model Gpt 6 Sol Terkait

gpt-6-sol-text-to-texttext-to-text

gpt-6-sol-image-to-textimage-to-text

gpt-6-sol-web-searchweb-search

gpt-6-sol-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-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);
    }
  }
}

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-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)

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-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
  }'

Mulai chat baru

Kirim pesan untuk memulai.

Harga GPT 6 Sol File Analysis

Parameter	Harga	Harga asli	Diskon

Token: input	$2.0000 per 1 juta token input	-	Standar
Token: output	$10.0000 per 1 juta token output	-	Standar

README

Penalaran Dokumen dengan GPT 6 Sol File Analysis API (Tinjauan Berkas dan Bukti Profesional OpenAI)

GPT 6 Sol File Analysis API menerapkan kemampuan penalaran GPT-6 Sol dari OpenAI pada dokumentasi padat, sintesis berbagai berkas, dan tinjauan bukti di Flaq AI. Integrasi API analisis berkas ini membantu insinyur perangkat lunak, analis hukum, dan tim perusahaan mengekstrak detail, membandingkan klaim dengan berkas sumber, serta menyusun ringkasan dari berkas yang didukung, gambar, dan instruksi bahasa alami untuk tinjauan lebih lanjut.

Fitur Utama GPT 6 Sol File Analysis API

Penalaran Dokumen Profesional: Telusuri kontrak panjang, panduan teknis, dokumen pelaporan keuangan, dan makalah penelitian dengan kelas GPT-6 berkemampuan tinggi dari OpenAI.
Ekstraksi Informasi dan Kolom Data: Identifikasi klausul, spesifikasi teknis, kewajiban, dan data tabel, lalu periksa detail yang diekstrak berdasarkan sumbernya.
Tinjauan Bukti Lintas Dokumen: Bandingkan klaim di berbagai berkas terlampir untuk menandai potensi ketidakkonsistenan, revisi versi, dan ketentuan kontrak yang hilang agar dapat ditinjau.
Konteks Dokumen dan Gambar Multimodal: Gabungkan dokumen teks yang diunggah dengan diagram, halaman hasil pemindaian, atau lampiran tangkapan layar untuk analisis kontekstual menyeluruh.
Sintesis untuk Mendukung Tinjauan: Ringkas dokumentasi yang luas menjadi ringkasan eksekutif, tabel perbandingan, atau daftar periksa yang dapat diverifikasi tim berdasarkan berkas sumber.
Penyampaian Streaming Bertahap: Alirkan wawasan analitis dan tinjauan berkas terperinci secara bertahap melalui server-sent events untuk pengalaman pengguna yang responsif.

Cara Menggunakan GPT 6 Sol File Analysis API untuk Penalaran Dokumen di Flaq AI

Masukan: Pesan percakapan dengan dokumen atau gambar yang didukung secara opsional, serta instruksi untuk peninjauan, ekstraksi, atau perbandingan.
Keluaran: Ringkasan terstruktur, kolom data yang diekstrak, daftar periksa kepatuhan, dan analisis perbandingan berdasarkan berkas yang diberikan.
Panjang Keluaran: Atur jumlah token keluaran maksimum secara opsional untuk ekstraksi singkat atau tinjauan dokumen terperinci. Parameter ini tidak menetapkan nilai maksimum bawaan; batas keluaran model tetap berlaku.
Streaming: Terima evaluasi dokumen yang dihasilkan secara bertahap untuk menjaga responsivitas aplikasi interaktif.
Kemampuan: Penalaran dokumen, perbandingan berbagai berkas, ekstraksi data semantik, dan tinjauan berbasis sumber melalui integrasi Flaq AI API.

Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi GPT 6 Sol File Analysis API

Audit Kontrak dan Kebijakan: Ekstrak perjanjian penting, tanggung jawab, tanggal berakhir, dan ketentuan perpanjangan dari perjanjian perusahaan untuk tim hukum dan kepatuhan.
Uji Tuntas Perusahaan: Bandingkan pengungkapan pemasok, presentasi bisnis, dan laporan keuangan untuk menandai ketidaksesuaian yang perlu diverifikasi lebih lanjut.
Tinjauan Spesifikasi Teknis dan RFP: Uraikan cetak biru arsitektur, dokumen permintaan proposal, dan standar rekayasa untuk memetakan persyaratan implementasi.
Analisis Laporan Keuangan dan Laporan Lainnya: Ringkas laporan laba kuartalan, laporan audit, dan prospektus investasi menjadi rangkuman tabel yang terstandardisasi.
Sintesis Makalah Penelitian dan Literatur: Sintesis makalah akademik, buku putih, dan lampiran teknis dari berbagai sumber menjadi catatan pengarahan terpadu.

Catatan Unggah hanya dokumen, gambar, dan instruksi prompt yang mematuhi kebijakan keselamatan dan penggunaan OpenAI, ketentuan Flaq AI, serta standar privasi data organisasi yang berlaku. Jika terjadi kesalahan, pastikan berkas menggunakan format yang didukung, hapus konten yang dibatasi, lalu coba lagi.

GPT 6 Sol File Analysis vs Pesaing: Analisis Perbandingan

GPT 6 Sol File Analysis vs. GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra adalah model unggulan OpenAI untuk pekerjaan penalaran tersulit. GPT 6 Sol File Analysis menyeimbangkan kemampuan model dan biaya untuk alur kerja tinjauan dokumen perusahaan.
GPT 6 Sol File Analysis vs. GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis ditujukan untuk tugas dokumen bervolume tinggi yang sensitif terhadap biaya. GPT 6 Sol File Analysis cocok untuk alur kerja yang membutuhkan perbandingan terperinci atas teks hukum atau teknis.
GPT 6 Sol File Analysis vs. Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis mendukung tinjauan dokumen dan gambar dalam ekosistem Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis menawarkan pilihan berbasis OpenAI untuk pertanyaan dokumen teknis, ekstraksi, dan integrasi bergaya percakapan di Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis vs. Gemini File Understanding
Model pemrosesan berkas Gemini cocok untuk alur kerja yang dibangun dengan alat multimodal Google. GPT 6 Sol File Analysis menawarkan pilihan berbasis OpenAI bagi tim yang menginginkan teks terstruktur dengan panduan prompt dan akses API percakapan terpadu di Flaq AI.