OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Prova l’API GPT 6 Sol di OpenAI per analisi di file, riepiloghi di documenti e domande su più file tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con risposte in streaming.

File Analysis

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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-sol-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

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-sol-file-analysis',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': [
                    {'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
                    {
                        'type': 'file',
                        'file': {
                            'filename': 'demo.pdf',
                            'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
                        }
                    },
                ],
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 4096,
    },
    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-sol-file-analysis",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
          {
            "type": "file",
            "file": {
              "filename": "demo.pdf",
              "file_data": "https://example.com/demo.pdf"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
  }'

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Prezzi di GPT 6 Sol File Analysis

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

Ragionamento documentale con l’API GPT 6 Sol File Analysis (revisione professionale di file ed evidenze di OpenAI)

L’API GPT 6 Sol File Analysis applica le capacità di ragionamento di GPT-6 Sol di OpenAI a documentazione densa, sintesi di più file e revisione delle evidenze su Flaq AI. Questa integrazione dell’API di analisi dei file aiuta ingegneri del software, analisti legali e team aziendali a estrarre dettagli, confrontare affermazioni con i file originali e preparare sintesi da file supportati, immagini e istruzioni in linguaggio naturale per una successiva revisione.

Funzionalità principali dell’API GPT 6 Sol File Analysis

Ragionamento documentale professionale: Esamina contratti estesi, manuali tecnici, documenti finanziari depositati e articoli di ricerca con la fascia GPT-6 ad alte capacità di OpenAI.
Estrazione di informazioni e campi: Individua clausole, specifiche tecniche, obblighi e dati tabulari, quindi verifica i dettagli estratti nella fonte.
Revisione delle evidenze tra documenti: Confronta le affermazioni nei file allegati per segnalare possibili incongruenze, revisioni di versione e condizioni contrattuali mancanti da esaminare.
Contesto multimodale di documenti e immagini: Combina documenti di testo caricati con diagrammi, pagine scansionate o schermate allegate per un’analisi contestuale completa.
Sintesi orientata alla revisione: Condensa documentazione estesa in sintesi per i decisori, tabelle comparative o liste di controllo che i team possono verificare nei file originali.
Consegna incrementale in streaming: Trasmetti progressivamente risultati analitici e revisioni dettagliate dei file tramite eventi inviati dal server per un’esperienza utente reattiva.

Come usare l’API GPT 6 Sol File Analysis per il ragionamento documentale su Flaq AI

Input: Messaggi di conversazione con eventuali documenti o immagini supportati e istruzioni per revisione, estrazione o confronto.
Output: Sintesi strutturate, campi estratti, liste di controllo della conformità e analisi comparative basate sui file forniti.
Lunghezza dell’output: Imposta facoltativamente un numero massimo di token di output per brevi estratti o revisioni documentali dettagliate. Per questo parametro non è specificato un massimo predefinito; restano validi i limiti di output del modello.
Streaming: Ricevi progressivamente le valutazioni documentali generate per mantenere reattive le applicazioni interattive.
Capacità: Ragionamento documentale, confronto di più file, estrazione semantica dei dati e revisione basata sulle fonti tramite l’integrazione dell’API Flaq AI.

Principali casi d’uso dell’integrazione dell’API GPT 6 Sol File Analysis

Audit di contratti e politiche: Estrai impegni essenziali, responsabilità, date di scadenza e condizioni di rinnovo dagli accordi aziendali per i team legali e di conformità.
Due diligence aziendale: Confronta informazioni divulgate dai fornitori, presentazioni per gli investitori e bilanci per segnalare discrepanze da verificare ulteriormente.
Revisione di specifiche tecniche e richieste di offerta: Analizza progetti architetturali, documenti di richiesta di offerta e standard ingegneristici per delineare i requisiti di implementazione.
Analisi di bilanci e relazioni: Sintetizza risultati trimestrali, relazioni di revisione e prospetti d’investimento in riepiloghi tabulari standardizzati.
Sintesi di articoli di ricerca e letteratura: Riunisci articoli accademici, libri bianchi e appendici tecniche provenienti da più fonti in note di sintesi unificate.

Nota Carica solo documenti, immagini e istruzioni conformi alle politiche di sicurezza e utilizzo di OpenAI, ai termini di Flaq AI e agli standard di privacy dei dati applicabili nella tua organizzazione. In caso di errore, verifica che i formati dei file siano supportati, rimuovi i contenuti soggetti a restrizioni e riprova.

GPT 6 Sol File Analysis e la concorrenza: analisi comparativa

GPT 6 Sol File Analysis rispetto a GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra è il modello di punta di OpenAI per le attività di ragionamento più difficili. GPT 6 Sol File Analysis bilancia capacità del modello e costo per i flussi di revisione documentale aziendale.
GPT 6 Sol File Analysis rispetto a GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis è orientato ad attività documentali ad alto volume sensibili ai costi. GPT 6 Sol File Analysis è adatto a flussi di lavoro che richiedono confronti dettagliati di testi legali o tecnici.
GPT 6 Sol File Analysis rispetto a Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis supporta la revisione di documenti e immagini nell’ecosistema Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis offre un’opzione basata su OpenAI per domande su documenti tecnici, estrazione e integrazione in stile chat su Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis rispetto alla comprensione dei file di Gemini
I modelli di elaborazione dei file di Gemini si adattano ai flussi di lavoro costruiti attorno agli strumenti multimodali di Google. GPT 6 Sol File Analysis offre un’opzione basata su OpenAI per i team che desiderano testo strutturato guidato dalle istruzioni e un accesso unificato all’API di chat su Flaq AI.