# GPT 5.4 API

Riferimento API completo per i modelli modelli linguistici GPT 5.4 basati su OpenAI.

## Varianti del modello

Questa API supporta quattro varianti del modello:

| Modello | ID | Descrizione |
|-------|----|-------------|
| **GPT 5.4 Text to Text** | `gpt-5.4-text-to-text` | modelli linguistici testuale generale e ragionamento |
| **GPT 5.4 Image to Text** | `gpt-5.4-image-to-text` | Comprensione immagini con istruzioni testuali |
| **GPT 5.4 Web Search** | `gpt-5.4-web-search` | modelli linguistici testuale con capacita di ricerca web |
| **GPT 5.4 File Analysis** | `gpt-5.4-file-analysis` | Analisi file con istruzioni testuali |

## Confronto rapido

| Funzionalita | Da testo a testo | Da immagine a testo | Ricerca web | Analisi file |
|---------|--------------|---------------|------------|---------------|
| Input testo | Obbligatorio ✅ | Opzionale | Obbligatorio ✅ | Opzionale |
| Input immagine | Non supportato ❌ | Opzionale | Opzionale | Opzionale |
| Input file | Non supportato ❌ | Non supportato ❌ | Opzionale | Opzionale |
| Risposta streaming | SSE | SSE | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Opzionale | Opzionale | Opzionale | Opzionale |

## GPT 5.4 Text to Text

### Punto di accesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parametri della richiesta

#### Obbligatorio

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"gpt-5.4-text-to-text"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Vedi l'API modelli linguistici per la struttura dei messaggi. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obbligatorio ✅ | Non supportato ❌ | Non supportato ❌ |

#### Opzionale

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Token massimi in output. |

### Richiesta di esempio

```javascript
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-5.4-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 5.4 Image to Text

### Punto di accesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parametri della richiesta

#### Obbligatorio

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"gpt-5.4-image-to-text"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Vedi API modelli linguistici e Allegati modelli linguistici. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opzionale | Non supportato ❌ | Opzionale |

#### Opzionale

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Token massimi in output. |

### Richiesta di esempio

```javascript
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-5.4-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 5.4 Web Search

### Punto di accesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parametri della richiesta

#### Obbligatorio

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"gpt-5.4-web-search"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Vedi API modelli linguistici e Allegati modelli linguistici. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obbligatorio ✅ | Opzionale | Opzionale |

#### Opzionale

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Token massimi in output. |

### Richiesta di esempio

```javascript
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-5.4-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## GPT 5.4 File Analysis

### Punto di accesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parametri della richiesta

#### Obbligatorio

| Parametro | Tipo | Descrizione |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve essere `"gpt-5.4-file-analysis"` |
| `messages` | array | Messaggi ordinati. Vedi API modelli linguistici e Allegati modelli linguistici. |
| `stream` | boolean | `true` per SSE, `false` per una singola risposta JSON. |

#### Supporto messaggi

| Campo | Testo | File | Immagine |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opzionale | Opzionale | Opzionale |

#### Opzionale

| Parametro | Tipo | Intervallo | Descrizione |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Token massimi in output. |

### Richiesta di esempio

```javascript
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-5.4-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});
```

## Formato della risposta

I modelli LLM GPT 5.4 restituiscono risposte completion compatibili con OpenAI. Con `stream: true`, la risposta è Server-Sent Events; con `stream: false`, la risposta è un singolo oggetto JSON.

### Risposta riuscita

```text
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.4-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]
```

### Risposta di errore

```text
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
```

## Buone pratiche

1. **Mantieni i messaggi strutturati:** Usa `messages[]` per la cronologia della conversazione invece di appiattire il contesto in un unico prompt.
2. **Allega file e immagini ai messaggi:** Inserisci le parti `image_url` e `file` nel messaggio che le introduce.
3. **Usa il parsing SSE:** Consuma `choices[0].delta.content` per la visualizzazione incrementale e `data: [DONE]` per il contenuto finale.
4. **Invia solo input supportati:** Abbina parti testo, immagine e file alla variante di modello selezionata.
5. **Salva lo stato della richiesta localmente:** I chunk includono un `id` di completion, ma i client devono comunque instradarli tramite lo stato attivo della richiesta.