OpenAI/gpt-5.4-web-search

gpt-5.4-web-search

API OpenAI GPT 5.4 Web Search per LLM fondata sul web, sintesi di ricerca, risposte aggiornate e workflow con consapevolezza web. Stabile e conveniente per team di produzione.

Web Search

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Documentazione

Esempi API

JavaScriptPythoncURL

Esempio di invio

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 the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    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);
    }
  }
}

Esempio di invio

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-5.4-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)

Esempio di invio

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-5.4-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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Prezzi di GPT 5.4 Web Search

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$2.5000 per 1 M token di input	-	Standard
Token: output	$15.0000 per 1 M token di output	-	Standard

README

API GPT 5.4 Web Search veloce e conveniente (un modello OpenAI veloce e conveniente per workflow AI professionali)

GPT 5.4 Web Search API su Flaq AI offre accesso OpenAI API per workflow professionali che richiedono ragionamento affidabile, supporto alla programmazione ed esperienze chat pratiche. Questa integrazione OpenAI API veloce, conveniente e pratica aiuta gli sviluppatori a creare esperienze web search con contesto conversazionale flessibile, prompting research-aware, workflow di strumenti supportati e impostazioni specifiche del route su Flaq AI. Pensata per carichi di produzione, offre ai team un modo stabile per aggiungere capacità AI avanzate senza gestire infrastruttura dei modelli o scrivere integrazioni specifiche del provider da zero.

Caratteristiche principali dell'API GPT 5.4 Web Search

Grounding della ricerca in tempo reale: Collega il ragionamento del modello a informazioni web aggiornate, così le risposte possono riflettere eventi, prodotti e cambiamenti di mercato recenti.
Sintesi pronta per la ricerca: Trasforma il contesto web recuperato in confronti concisi, brief e riepiloghi azionabili per team business o tecnici.
Controlli API flessibili: Usa contesto conversazionale, prompting research-aware, workflow di strumenti supportati e impostazioni specifiche del route su Flaq AI per guidare richieste semplici, analisi profonde e automazione in produzione.
Supporto agli strumenti di produzione: Collega workflow di strumenti supportati, retrieval, automazione e funzionalità applicative avanzate senza esporre impostazioni provider di basso livello.
Integrazione economicamente efficiente: Crea funzionalità web search tramite Flaq AI con routing chiaro, pagine modello stabili e messaggistica API robusta per workflow di produzione.
Workflow adatto agli sviluppatori: Usa istruzioni in linguaggio naturale, prompt strutturati e input specifici del route per passare rapidamente dal prototipo alla produzione.

Come usare l'API GPT 5.4 Web Search per la ricerca web in tempo reale su Flaq AI

Input: Domande di ricerca in linguaggio naturale, prompt su eventi attuali, task mirati al dominio e contesto conversazionale opzionale.
Output: Risposte e sintesi aggiornate, consapevoli delle fonti, generate con supporto web search tramite Flaq AI.
Configurazione del route: Progettata per workflow di ricerca search-enabled con contesto follow-up e lookup di informazioni correnti.
Configurazione: contesto conversazionale flessibile, prompting research-aware, workflow di strumenti supportati e impostazioni specifiche del route su Flaq AI.
Capacità: Lookup di informazioni correnti, market research, fact checking, analisi competitiva e workflow di ricerca source-aware tramite integrazione OpenAI API veloce, conveniente e pratica.

Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API GPT 5.4 Web Search

Ricerca di mercato e competitor: Monitora lanci di prodotto, cambiamenti di funzionalità, posizionamento e aggiornamenti pubblici con un workflow AI search-enabled.
Sintesi di eventi attuali: Genera sintesi tempestive di notizie, cambiamenti normativi, attività di funding e sviluppi di settore.
SEO e pianificazione contenuti: Ricerca risultati live, confronta copertura dei topic e prepara outline informati per i team editoriali.
Fact checking e validazione: Verifica affermazioni, confronta fonti e riduci il rischio di risposte obsolete in applicazioni knowledge-heavy.
Intelligence per vendite e account: Raccogli aggiornamenti pubblici sulle aziende, cambiamenti di leadership e contesto business rilevante prima dell’outreach.

Nota Assicurati che prompt, file caricati e workflow applicativi rispettino le linee guida di sicurezza e utilizzo di OpenAI. Se si verifica un errore, rivedi l'input per contenuti soggetti a restrizioni, semplifica la richiesta e riprova.

GPT 5.4 Web Search vs concorrenti: analisi comparativa

GPT 5.4 vs. Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 è forte nel ragionamento accurato a lungo orizzonte e nei workflow agentici in stile Claude. GPT 5.4 offre comportamento nativo OpenAI, ampio tooling applicativo e un percorso API familiare per team già costruiti sull’ecosistema OpenAI.
GPT 5.4 vs. Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 punta a un equilibrio rapido tra intelligenza e latenza. GPT 5.4 è una scelta forte quando gli sviluppatori vogliono comportamento modello OpenAI, workflow chat flessibili e capacità web search integrate su Flaq AI.
GPT 5.4 vs. Gemini
I modelli Gemini sono interessanti per casi d'uso multimodali e vicini al workspace Google. GPT 5.4 si differenzia con ragionamento in stile OpenAI, qualità testuale affidabile e integrazione adatta alla produzione.
GPT 5.4 vs. DeepSeek Reasoner
DeepSeek Reasoner è apprezzato per esperimenti di ragionamento convenienti. GPT 5.4 fornisce un’esperienza API gestita per workflow professionali web search, soprattutto dove contano affidabilità e supporto dell’ecosistema.
GPT 5.4 vs. Llama
I modelli Llama danno ai team flessibilità open-model e controllo del deployment. GPT 5.4 elimina l’overhead infrastrutturale e offre un’API scalabile per sviluppatori che richiedono integrazione rapida e output coerente.