OpenAI/gpt-6-astra-web-search

gpt-6-astra-web-search

Prova l'API GPT 6 Astra di OpenAI per ricerche complesse, ricerca web e analisi basate su evidenze tramite l'API stabile ed economica di Flaq AI con risposte in streaming.

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-6-astra-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-6-astra-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-6-astra-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 6 Astra Web Search

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$10.0000 per 1 M token di input	-	Standard
Token: output	$50.0000 per 1 M token di output	-	Standard

README

Ricerca approfondita con GPT 6 Astra Web Search API (analisi basata su evidenze di OpenAI)

GPT 6 Astra Web Search API unisce il ragionamento del modello di punta GPT-6 Astra di OpenAI al recupero di informazioni dal web per ricerche complesse su Flaq AI. Questa integrazione API di ricerca web aiuta sviluppatori e team professionali a indagare questioni di attualità, confrontare fonti pubbliche e sintetizzare risposte basate su evidenze a partire dai messaggi della conversazione.

Caratteristiche principali di GPT 6 Astra Web Search API

Ragionamento di punta per la ricerca: Applica GPT-6 Astra a indagini che richiedono informazioni pubbliche aggiornate e una sintesi accurata, oltre alla semplice consultazione di un link.
Confronto delle fonti: Affianca i materiali recuperati per consentire ai team di individuare concordanze, contraddizioni e lacune prima di agire.
Sintesi basata su evidenze: Trasforma risultati web sparsi in relazioni, opzioni e analisi strutturate da sottoporre a revisione professionale.
Contesto di ricerca misto: Aggiungi immagini o documenti supportati quando una domanda di ricerca dipende da uno screenshot, una relazione o un file sorgente.
Approfondimenti consapevoli della conversazione: Restringi, amplia o reindirizza un'indagine tramite messaggi successivi senza perdere la domanda originale.
Risultati della ricerca in streaming: Fornisci progressivamente testo fondato sulla ricerca tramite un flusso API Flaq AI stabile e conveniente.

Come usare GPT 6 Astra Web Search API per la ricerca approfondita su Flaq AI

Input: Una domanda di ricerca nei messaggi della conversazione, con immagini e documenti supportati facoltativi quando è utile aggiungere contesto.
Output: Risposte testuali, confronti e relazioni di ricerca basati sulle informazioni pubbliche recuperate e sul contesto allegato.
Lunghezza dell'output: Imposta un limite massimo di token di output per brevi aggiornamenti o sintesi più lunghe.
Streaming: Ricevi la risposta in modo incrementale.
Funzionalità: Ricerca di informazioni aggiornate, confronto delle fonti, sintesi basata su evidenze e approfondimenti tramite l'integrazione GPT 6 Astra Web Search API.

Principali casi d'uso dell'integrazione GPT 6 Astra Web Search API

Analisi del mercato e della concorrenza: Esamina le novità pubbliche dei prodotti, il posizionamento e l'evoluzione del settore, allegando una relazione o uno screenshot quando la domanda è specifica.
Rassegne tecniche e scientifiche: Raccogli documentazione aggiornata, articoli scientifici e materiali dei fornitori, quindi sintetizza i risultati in una nota di ricerca utilizzabile.
Analisi di politiche e notizie: Segui gli sviluppi pubblici in evoluzione e confronta il modo in cui fonti diverse descrivono lo stesso evento.
Supporto alla due diligence: Verifica le affermazioni pubbliche rispetto ai materiali recuperati e alle evidenze caricate di cui il revisore già dispone.
Assistenti di ricerca: Crea assistenti che approfondiscono progressivamente una questione attuale, conservano il contesto e restituiscono sintesi utili alle decisioni anziché semplici elenchi di link.

Nota Mantieni prompt, allegati e attività di ricerca conformi alle politiche di utilizzo di OpenAI, ai termini di Flaq AI e alle regole applicabili dei siti web. Se una richiesta non riesce, restringi la domanda, rimuovi il materiale soggetto a restrizioni e riprova.

GPT 6 Astra Web Search e concorrenti: analisi comparativa

GPT 6 Astra rispetto a GPT 5.6 Sol Web Search
GPT 5.6 Sol Web Search è la precedente API di ricerca del modello di punta OpenAI su Flaq AI. GPT 6 Astra è l'attuale modello di punta per le indagini che richiedono il ragionamento GPT più recente insieme al recupero di informazioni dal web.
GPT 6 Astra rispetto a Claude Fable 5.1 Web Search
Claude Fable 5.1 Web Search su Flaq AI è un percorso di ricerca esclusivamente testuale. GPT 6 Astra Web Search può includere immagini e documenti supportati insieme alla domanda, un aspetto importante quando l'indagine parte da uno screenshot, un promemoria o un file sorgente.
GPT 6 Astra rispetto a Gemini Grounded Search
I flussi di ricerca Gemini si integrano naturalmente nei prodotti incentrati su Google. GPT 6 Astra Web Search API è l'opzione di punta OpenAI per i team che desiderano ricerca aggiornata e confronto delle fonti tramite Flaq AI.
GPT 6 Astra rispetto ai motori di risposta incentrati sulla ricerca
I motori incentrati sulla ricerca privilegiano risposte web rapide e sintesi che mettono in primo piano i link. GPT 6 Astra Web Search pone l'accento sul ragionamento di punta applicato ai materiali recuperati, risultando più adatto quando il prodotto richiede sintesi e approfondimenti anziché una semplice casella di ricerca autonoma.