OpenAI/gpt-5.6-luna-web-search

gpt-5.6-luna-web-search

Prova gratis GPT 5.6 Luna per ricerca attuale, monitoraggio, verifica, risposte fondate e workflow economici ad alto volume.

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-5.6-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
  })
});

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-5.6-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)

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-5.6-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
  }'

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Prezzi di GPT 5.6 Luna Web Search

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$1.0000 per 1 M token di input	-	Standard
Token: output	$6.0000 per 1 M token di output	-	Standard

README

API Web Search GPT 5.6 Luna veloce e conveniente (integrazione di ricerca OpenAI efficiente)

L'API Web Search GPT 5.6 Luna su Flaq AI combina il modello GPT-5.6 più veloce di OpenAI con l'accesso alle informazioni pubbliche aggiornate del web. Questa integrazione di ricerca efficiente nei costi aiuta gli sviluppatori a creare flussi reattivi di ricerca, monitoraggio, verifica e contenuti che richiedono contesto recente su larga scala. Con follow-up conversazionali e supporto per input multimodali pertinenti, Luna offre un modo pratico per aggiungere risposte basate sulla ricerca senza assemblare un'infrastruttura di recupero separata.

Funzionalità principali dell'API Web Search GPT 5.6 Luna

Risposte rapide basate sulla ricerca: Combina la ricerca web con il modello GPT-5.6 più veloce di OpenAI per flussi reattivi sulle informazioni attuali.
Ricerca web ad alto volume: Supporta attività ricorrenti di monitoraggio, verifica e sintesi con elevata efficienza operativa.
Ricerca di informazioni aggiornate: Basa le risposte su informazioni pubbliche recenti per domande e aggiornamenti sensibili al tempo.
Contesto di ricerca multimodale: Aggiungi immagini o file supportati quando una ricerca richiede ulteriore contesto visivo o documentale.
Follow-up con contesto conversazionale: Affina le domande e continua a esplorare i risultati conservando il contesto precedente utile.
Integrazione API in streaming: Fornisce progressivamente risposte basate sulla ricerca tramite un flusso stabile di chat completion.

Come usare l'API Web Search GPT 5.6 Luna su Flaq AI

Ingresso: Domande di ricerca in linguaggio naturale con immagini, file e contesto conversazionale supportati facoltativi.
Uscita: Risposte e sintesi aggiornate basate sulla ricerca, generate tramite il flusso di chat con accesso web di Flaq AI.
Configurazione del percorso: Progettata per ricerca rapida di informazioni aggiornate, monitoraggio e follow-up contestuale.
Configurazione: Usa i controlli supportati per contesto e lunghezza dell'output per orientare l'ambito di ogni risposta.
Capacità: Ricerca web, sintesi di attualità, monitoraggio del mercato, verifica dei fatti e assistenza scalabile basata sulla ricerca tramite l'API OpenAI.

Migliori casi d'uso per integrare l'API Web Search GPT 5.6 Luna

Monitoraggio automatico del mercato: Segui aggiornamenti pubblici su prodotti, concorrenti e settori in flussi ricorrenti.
Sintesi di notizie e tendenze: Produci panoramiche tempestive su eventi attuali e temi emergenti per team di contenuti o aziendali.
Verifica rapida dei fatti: Controlla affermazioni pubbliche e riduci il rischio di informazioni obsolete nelle applicazioni ad alto volume basate sulla conoscenza.
Pipeline di ricerca dei contenuti: Raccogli contesto aggiornato sugli argomenti e genera note di ricerca concise per i team editoriali.
Sales intelligence su larga scala: Raccogli contesto recente su aziende e mercati prima di contatti, definizione delle priorità e revisione degli account.

Nota Assicurati che i prompt, gli input caricati e i flussi applicativi rispettino le linee guida di sicurezza e utilizzo di OpenAI. Se si verifica un errore, controlla che gli input non contengano contenuti soggetti a restrizioni, semplifica la richiesta e riprova.

GPT 5.6 Luna Web Search e concorrenti: analisi comparativa

GPT 5.6 Luna e GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol è progettato per indagini complesse che richiedono una profondità di ragionamento di punta. GPT 5.6 Luna privilegia una ricerca web più rapida ed efficiente nei costi su larga scala.
GPT 5.6 Luna e GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra bilancia un solido ragionamento professionale per la ricerca e i costi. GPT 5.6 Luna si concentra maggiormente su velocità ed efficienza ad alta capacità.
GPT 5.6 Luna e GPT 5.5 Web Search
GPT 5.5 supporta flussi affidabili basati sulla ricerca per applicazioni professionali. GPT 5.6 Luna offre un'opzione più rapida ed efficiente nei costi per attività ricorrenti su informazioni aggiornate.
GPT 5.6 Luna e flussi di ricerca Gemini
Le esperienze di ricerca Gemini si integrano naturalmente con l'ecosistema Google. GPT 5.6 Luna offre un percorso efficiente e nativo OpenAI per la ricerca web scalabile.
GPT 5.6 Luna e pipeline di ricerca tradizionali
Le pipeline tradizionali richiedono componenti separati per recupero, classificazione e sintesi. GPT 5.6 Luna combina l'assistenza basata sulla ricerca in un flusso API Flaq AI gestito.