OpenAI/gpt-5.6-terra-image-to-text

gpt-5.6-terra-image-to-text

Prova gratis GPT 5.6 Terra per comprensione visiva, OCR, grafici e workflow di produzione convenienti.

Image Chat

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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-terra-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
  })
});

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-terra-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,
    },
    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-terra-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
  }'

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Prezzi di GPT 5.6 Terra Image to Text

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 Image-to-Text GPT 5.6 Terra equilibrata ed economica (analisi visiva OpenAI)

L'API Image-to-Text GPT 5.6 Terra su Flaq AI porta il ragionamento equilibrato di GPT-5.6 nei flussi pratici di analisi visiva. Questa economica integrazione della visione OpenAI aiuta gli sviluppatori a comprendere immagini, layout, testo visibile, grafici, prodotti e dettagli delle scene tramite istruzioni in linguaggio naturale. Con indicazioni testuali facoltative, contesto conversazionale e risposte in streaming, i team possono creare funzionalità image-to-text scalabili che uniscono solide capacità professionali e un uso efficiente in produzione.

Funzionalità principali dell'API Image-to-Text GPT 5.6 Terra

Comprensione visiva equilibrata: Analizza contenuti e relazioni nelle immagini con un equilibrio pratico tra ragionamento multimodale e costi operativi.
Domande mirate sulle immagini: Pone domande specifiche su un'immagine fornita e restituisce risposte chiare e pertinenti all'attività.
Estrazione di testo e layout: Legge testo visibile, tabelle, etichette, elementi dell'interfaccia e struttura dei documenti dalle immagini supportate.
Interpretazione di grafici e diagrammi: Converte dati visualizzati e diagrammi tecnici in spiegazioni scritte comprensibili.
Analisi consapevole della conversazione: Affina le domande visive con messaggi successivi mantenendo il contesto utile.
Integrazione API in streaming: Restituisce progressivamente l'analisi delle immagini tramite un flusso stabile di completamento chat.

Come utilizzare l'API Image-to-Text GPT 5.6 Terra su Flaq AI

Ingresso: Un'immagine supportata con istruzioni facoltative in linguaggio naturale che descrivono l'attività di analisi o estrazione.
Uscita: Descrizioni testuali, dettagli estratti, ragionamento visivo o riepiloghi strutturati basati sull'immagine.
Configurazione del percorso: Progettata per una comprensione mirata delle immagini con input visivo e supporto conversazionale successivo.
Configurazione: Utilizza i controlli supportati per contesto e lunghezza dell'output per modellare la risposta a ogni attività visiva.
Capacità: Comprensione delle immagini, estrazione del testo visibile, lettura di grafici, QA visiva, analisi dei prodotti e ragionamento multimodale tramite l'integrazione API OpenAI.

Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API Image-to-Text GPT 5.6 Terra

Esame di documenti e schermate: Estrae dettagli da moduli, report, ricevute, acquisizioni di interfacce e registrazioni basate su immagini.
Analisi di prodotti e cataloghi: Identifica attributi, genera descrizioni e confronta immagini di prodotti per i flussi commerciali.
Riepiloghi di grafici e dashboard: Trasforma dati visivi e dashboard aziendali in chiare spiegazioni testuali.
QA delle risorse creative: Esamina immagini di campagne, mockup ed esportazioni di design per verificarne dettagli e coerenza.
Contenuti accessibili: Produce descrizioni e riepiloghi delle immagini che rendono i contenuti visivi più facili da comprendere e riutilizzare.

Nota Assicurati che i prompt e le immagini caricate rispettino le linee guida di OpenAI sulla sicurezza e sull'utilizzo. In caso di errore, verifica che gli input non contengano contenuti soggetti a restrizioni o non supportati, semplifica la richiesta e riprova.

Image-to-Text GPT 5.6 Terra e concorrenti: analisi comparativa

GPT 5.6 Terra rispetto a GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol è destinato alle attività di ragionamento visivo più impegnative al livello di punta. GPT 5.6 Terra offre un'opzione equilibrata per l'analisi professionale e scalabile delle immagini.
GPT 5.6 Terra rispetto a GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna privilegia la massima velocità ed efficienza dei costi per la comprensione di grandi volumi di immagini. GPT 5.6 Terra bilancia l'efficienza con esigenze di analisi quotidiane più avanzate.
GPT 5.6 Terra rispetto a GPT 5.5 Image-to-Text
GPT 5.5 offre un'analisi visiva affidabile per applicazioni consolidate. GPT 5.6 Terra rappresenta un accesso attento ai costi alla nuova famiglia GPT-5.6.
GPT 5.6 Terra rispetto ai flussi visivi Claude
I modelli Claude supportano analisi multimodali dettagliate nell'ecosistema Anthropic. GPT 5.6 Terra offre ai team un'opzione nativa OpenAI equilibrata per i flussi visivi in produzione.
GPT 5.6 Terra rispetto ai modelli visivi Gemini
I modelli Gemini si integrano naturalmente con i prodotti incentrati su Google. GPT 5.6 Terra è progettato per i team che preferiscono il ragionamento visivo e l'integrazione API in stile OpenAI.