API OpenAI GPT 5.5 per ragionamento documentale profondo su PDF, report, contratti e fogli di calcolo. Stabile e conveniente per workflow di analisi professionali. Pensato per test gratuiti e workflow API stabili.
Modelli Gpt 5.5 correlati
Esempi API
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-5.5-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
})
});
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-5.5-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)
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-5.5-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
}'
Prezzi di GPT 5.5 File Analysis
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
Modelli correlati
gpt-5.4-text-to-texttext-to-textgpt-5.4-image-to-textimage-to-textgpt-5.4-web-searchweb-searchgpt-5.4-file-analysisfile-analysisgpt-5.5-text-to-texttext-to-textgpt-5.5-image-to-textimage-to-textgpt-5.5-web-searchweb-searchgpt-5.5-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-sol-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-sol-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-sol-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-sol-web-searchweb-searchgpt-5.6-terra-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-terra-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-terra-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-terra-web-searchweb-searchgpt-5.6-luna-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-luna-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-luna-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-luna-web-searchweb-searchgpt-image-2text-to-imagegpt-image-2-editimage-to-imagegpt-image-2-clienttext-to-imagegpt-image-2-edit-clientimage-to-imageREADME
API GPT 5.5 File Analysis veloce e conveniente (un modello OpenAI avanzato per ragionamento complesso e lavoro professionale)
GPT 5.5 File Analysis API su Flaq AI offre accesso OpenAI API per workflow di sviluppo, ricerca e business che richiedono ragionamento affidabile e output pronto per la produzione. Questa integrazione OpenAI API potente, affidabile e flessibile aiuta gli sviluppatori a creare esperienze file analysis con contesto conversazionale flessibile, prompting document-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 5.5 File Analysis
- Comprensione di documenti multi-file: Analizza file caricati in un unico workflow e collega dettagli tra report, brief, specifiche e registri.
- Ragionamento sui file a lungo contesto: Mantieni i dettagli dei documenti su input più ampi producendo riepiloghi chiari, confronti e raccomandazioni sui passi successivi.
- Controlli API flessibili: Usa contesto conversazionale, prompting document-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 file analysis 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 5.5 File Analysis per l'analisi dei documenti su Flaq AI
- Input: File caricati più istruzioni in linguaggio naturale per estrazione, sintesi, confronto o ragionamento.
- Output: Riepiloghi di documenti, insight estratti, confronti, tabelle, decisioni o analisi strutturate dai file caricati.
- Configurazione del route: Progettata per workflow di analisi multi-documento con supporto input file e contesto follow-up flessibile.
- Configurazione: contesto conversazionale flessibile, prompting document-aware, workflow di strumenti supportati e impostazioni specifiche del route su Flaq AI.
- Capacità: Analisi di PDF e documenti, ragionamento in stile foglio di calcolo, revisione contratti, sintesi report e confronto multi-file tramite integrazione OpenAI API potente, affidabile e flessibile.
Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API GPT 5.5 File Analysis
- Sintesi di report di ricerca: Condensa report lunghi, white paper e documenti di briefing in takeaway pronti per il livello executive.
- Revisione di contratti e policy: Confronta clausole, segnala obblighi importanti e sintetizza rischi per team legal, finance o operations.
- Analisi di dati e fogli di calcolo: Ispeziona file strutturati, trova trend e spiega tabelle in linguaggio chiaro per utenti business.
- Elaborazione di knowledge base: Trasforma manuali, documenti e articoli di supporto caricati in risposte ricercabili e riepiloghi riutilizzabili.
- Confronto multi-documento: Confronta versioni, proposte, requisiti o documenti vendor con criteri coerenti e output pulito.
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 5.5 File Analysis vs concorrenti: analisi comparativa
-
GPT 5.5 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 5.5 offre comportamento nativo OpenAI, ampio tooling applicativo e un percorso API familiare per team già costruiti sull’ecosistema OpenAI. -
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6
Claude Sonnet 4.6 punta a un equilibrio rapido tra intelligenza e latenza. GPT 5.5 è una scelta forte quando gli sviluppatori vogliono comportamento modello OpenAI, workflow chat flessibili e capacità file analysis integrate su Flaq AI. -
GPT 5.5 vs. Gemini
I modelli Gemini sono interessanti per casi d'uso multimodali e vicini al workspace Google. GPT 5.5 si differenzia con ragionamento in stile OpenAI, qualità testuale affidabile e integrazione adatta alla produzione. -
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner
DeepSeek Reasoner è apprezzato per esperimenti di ragionamento convenienti. GPT 5.5 fornisce un’esperienza API gestita per workflow professionali file analysis, soprattutto dove contano affidabilità e supporto dell’ecosistema. -
GPT 5.5 vs. Llama
I modelli Llama danno ai team flessibilità open-model e controllo del deployment. GPT 5.5 elimina l’overhead infrastrutturale e offre un’API scalabile per sviluppatori che richiedono integrazione rapida e output coerente.