OpenAI/gpt-6-luna-image-to-text

gpt-6-luna-image-to-text

Prova l’API GPT 6 Luna di OpenAI per comprensione e descrizione delle immagini e domande visive tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con streaming.

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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-luna-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
  })
});

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-luna-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-6-luna-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 6 Luna Image to Text

Parametri	Prezzo	Prezzo originale	Sconto

Token: input	$0.1000 per 1 M token di input	-	Standard
Token: output	$0.5000 per 1 M token di output	-	Standard

README

API GPT 6 Luna Image-to-Text veloce e conveniente (comprensione visiva ad alta velocità di OpenAI)

L’API GPT 6 Luna Image-to-Text su Flaq AI offre un’opzione GPT-6 conveniente per l’ispezione delle immagini, le domande e risposte visive e l’estrazione di dati assistita da OCR. Gli sviluppatori possono analizzare immagini supportate insieme alle relative domande in flussi di lavoro visivi con grandi volumi e applicazioni interattive.

Funzionalità principali dell’API GPT 6 Luna Image-to-Text

Analisi visiva ad alta velocità: Elabora immagini e restituisce risposte descrittive con bassa latenza, ideale per applicazioni interattive e pipeline ad alta capacità.
Prezzi multimodali convenienti: Riduci i costi operativi di etichettatura delle immagini, verifiche visive e lettura dello schermo su larga scala, mantenendo l’elevata accuratezza di GPT-6.
Risposte rapide alle domande visive: Risolvi le domande degli utenti su foto, screenshot e risorse visive caricate con risposte rapide in linguaggio naturale basate sull’immagine.
Estrazione del layout assistita da OCR: Identifica testo visibile, campi di moduli, segnaletica ed etichette di prodotti nelle immagini, con risultati disponibili per la revisione umana.
Ispezione visiva guidata dalle istruzioni: Indirizza il modello con prompt testuali specifici per concentrarlo su determinate aree dell’immagine, stili di formattazione o criteri di convalida.
Output progressivo in streaming: Fornisci descrizioni visive e dati in modo incrementale tramite eventi inviati dal server per interfacce utente reattive.

Come usare l’API GPT 6 Luna Image-to-Text per una comprensione visiva rapida su Flaq AI

Input: Messaggi di conversazione contenenti un’immagine supportata, con domande testuali o istruzioni di ispezione facoltative.
Output: Riepiloghi testuali rapidi, risposte visive, testo trascritto e dati strutturati ricavati dall’immagine.
Lunghezza dell’output: Imposta facoltativamente un numero massimo di token di output per etichette brevi o descrizioni dettagliate. Per questo parametro non è specificato un massimo predefinito; continuano ad applicarsi i limiti di output del modello.
Streaming: Trasmetti progressivamente le analisi visive generate tramite eventi inviati dal server per eliminare i ritardi dell’interfaccia.
Capacità: Interpretazione rapida delle immagini, domande e risposte visive, estrazione OCR ed etichettatura di risorse visive tramite l’integrazione dell’API Flaq AI.

Migliori casi d’uso per l’integrazione dell’API GPT 6 Luna Image-to-Text

Etichettatura visiva per l’e-commerce: Etichetta le foto dei prodotti con categorie, colori dominanti, stili e caratteristiche visibili per i cataloghi di inventario.
Elaborazione di grandi volumi di screenshot e ricevute: Estrai rapidamente testo semplice, nomi dei venditori e valori numerici da screenshot mobili e foto di ricevute.
Ricerca e chat visive in tempo reale: Alimenta assistenti visivi per i consumatori che consentono di scattare foto e ricevere spiegazioni contestuali immediate.
Supporto alla moderazione dei contenuti sui social: Esamina rapidamente le immagini caricate dagli utenti per verificarne testi visibili, loghi e conformità tematica generale.
Indicizzazione delle risorse digitali: Genera didascalie accessibili e metadati descrittivi ricercabili per ampi archivi di contenuti visivi.

Nota Assicurati che gli input visivi e i messaggi di prompt rispettino le politiche di sicurezza e utilizzo di OpenAI e i termini di Flaq AI. Se si verifica un errore, controlla se l’immagine presenta attributi non supportati o elementi soggetti a restrizioni, precisa il prompt e riprova.

GPT 6 Luna Image-to-Text rispetto alla concorrenza: analisi comparativa

GPT 6 Luna Image-to-Text rispetto a GPT 6 Sol Image-to-Text
GPT 6 Sol Image-to-Text è progettato per l’interpretazione approfondita di diagrammi, schemi architettonici complessi e ragionamenti visivi impegnativi in più passaggi. GPT 6 Luna Image-to-Text si concentra su tempi di risposta rapidi ed elaborazione economica per l’etichettatura visiva su grandi volumi e le domande degli utenti in tempo reale.
GPT 6 Luna Image-to-Text rispetto a GPT 5.6 Luna Image-to-Text
GPT 5.6 Luna Image-to-Text è un’opzione precedente per flussi di lavoro visivi efficienti. GPT 6 Luna Image-to-Text porta la più recente famiglia GPT-6 alle domande su immagini in grandi volumi; verifica accuratezza visiva e costi sulle tue immagini prima di effettuare la migrazione.
GPT 6 Luna Image-to-Text rispetto ai motori OCR dedicati
Gli strumenti OCR dedicati possono essere utili quando la trascrizione è l’attività principale. GPT 6 Luna Image-to-Text può anche rispondere a domande sul contesto visivo circostante e organizzare in forma testuale i dettagli richiesti.
GPT 6 Luna Image-to-Text rispetto a Gemini Flash Vision
I modelli Gemini Flash sono strettamente integrati nell’infrastruttura Google Cloud. GPT 6 Luna Image-to-Text offre una soluzione di visione flessibile e nativa di OpenAI, compatibile con i formati standard di completamento chat su Flaq AI, con prezzi prevedibili e convenienti.