OpenAI/gpt-6.1-sol-text-to-text

gpt-6.1-sol-text-to-text

Prova l’API GPT 6.1 Sol di OpenAI per scrittura, programmazione, conversazione e analisi del testo tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con risposte in streaming per le app.

Text 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-6.1-sol-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

if (!response.ok) {
  const errorBody = await response.json().catch(() => null);
  throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}

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(/\r?\n\r?\n/);
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split(/\r?\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-6.1-sol-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
            }
        ],
        '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-6.1-sol-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise product update for a developer audience."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

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Prezzi di GPT 6.1 Sol Text to Text

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$2.0000 per 1 M token di input	-	Standard
Token: output	$10.0000 per 1 M token di output	-	Standard

README

API GPT 6.1 Sol Text-to-Text (integrazione OpenAI per chat e scrittura)

L’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text offre generazione di testo basata su messaggi per strumenti di scrittura, prodotti conversazionali e flussi di lavoro aziendali su Flaq AI. Invia un’attività e i testi di supporto per richiedere una bozza, una spiegazione, un riepilogo o una risposta di approfondimento. Grazie alla trasmissione in streaming e a un limite regolabile di token di output, gli sviluppatori possono definire come viene restituito il testo generato e integrare GPT 6.1 Sol nell’esperienza della propria applicazione.

Funzionalità principali dell’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Scrittura guidata dai prompt: Specifica l’obiettivo, il pubblico e la struttura desiderata per generare bozze che possono essere riviste e perfezionate all’interno del tuo prodotto.
Conversazioni a più turni: Fornisci la cronologia dei messaggi pertinenti per gestire domande di approfondimento e revisioni nell’ambito della stessa attività.
Distribuzione progressiva del testo: Trasmetti le risposte in streaming nelle finestre di chat e nelle interfacce di modifica durante la generazione.
Controllo della lunghezza dell’output: Abbina un limite di token di output a istruzioni per risposte concise o dettagliate per gestire l’ampiezza della risposta.
Flussi di trasformazione del testo: Richiedi riepiloghi, appunti riorganizzati o riscritture del materiale fornito tramite la stessa API basata su messaggi.
Percorso dedicato al testo: Integra la generazione di testo quando la richiesta non necessita di immagini in ingresso, documenti allegati o ricerca web.

Come usare l’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text per generare testo su Flaq AI

Input: Istruzioni testuali, brani di supporto e messaggi pertinenti della conversazione.
Output: Testo generato, fornito come risposta completa o trasmesso progressivamente in streaming.
Controlli: Limite facoltativo di token di output, scelta dello streaming e indicazioni tramite prompt per tono e struttura.
Capacità: Stesura di bozze, riscrittura, risposte conversazionali alle domande, riepilogo e spiegazione dei testi forniti.

Principali casi d’uso per l’integrazione dell’API GPT 6.1 Sol Text-to-Text

Strumenti di scrittura nei prodotti: Aiuta gli utenti a trasformare indicazioni iniziali in una scaletta o una bozza e a rivederla tramite richieste successive.
Bozze per l’assistenza clienti: Combina la domanda di un cliente con informazioni approvate sul prodotto per preparare una risposta da rivedere.
Riepiloghi per i team: Trasforma gli appunti forniti in aggiornamenti, riepiloghi delle riunioni ed elenchi dei prossimi passi.
Apprendimento interattivo: Offri spiegazioni che gli utenti possono approfondire attraverso la conversazione.
Automazione dei testi dell’applicazione: Genera contenuti scritti ricorrenti a partire dal contesto fornito dalla tua applicazione.

Nota Includi le informazioni necessarie per rispondere alla richiesta e verifica i contenuti fattuali prima della pubblicazione. Scegli un percorso dedicato a immagini, file o ricerca web quando questi input sono centrali per l’attività.

GPT 6.1 Sol Text-to-Text a confronto con le alternative: analisi comparativa

GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Entrambi offrono messaggi testuali, streaming e controlli della lunghezza dell’output su Flaq AI. Prova prompt rappresentativi per decidere quali risposte soddisfano meglio le tue esigenze di scrittura e conversazione.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text aggiunge input visivi per domande basate sulle immagini. Il percorso Text-to-Text si concentra sui contenuti già espressi nei messaggi.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis accetta documenti caricati per una revisione basata sulle fonti. Text-to-Text è adatto quando gli estratti pertinenti sono già inclusi nella conversazione.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text vs. GPT 6.1 Sol Web Search Web Search è configurato per la ricerca online. Text-to-Text non abilita la ricerca web e usa il contesto dell’attività fornito nei messaggi.