OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Prova l’API GPT 6 Sol di OpenAI per ricerca web, ricerche online e risposte basate su informazioni aggiornate tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con streaming.

Web Search

Modelli Gpt 6 Sol correlati

gpt-6-sol-text-to-texttext-to-text

gpt-6-sol-image-to-textimage-to-text

gpt-6-sol-web-searchweb-search

gpt-6-sol-file-analysisfile-analysis

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-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
  })
});

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-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-sol-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
  }'

Avvia una nuova chat

Invia un messaggio per iniziare.

Prezzi di GPT 6 Sol Web Search

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

Ricerca approfondita con l’API GPT 6 Sol Web Search (ricerca web basata su evidenze di OpenAI)

L’API GPT 6 Sol Web Search unisce il ragionamento di GPT-6 Sol alla ricerca web per attività di ricerca e analisi di mercato su Flaq AI. Questa integrazione dell’API di ricerca web aiuta sviluppatori e gruppi di ricerca a indagare argomenti in evoluzione, confrontare fonti pubbliche e preparare sintesi a partire dai messaggi di conversazione. I team dovrebbero verificare le affermazioni importanti nelle fonti originali prima di affidarsi al risultato.

Funzionalità principali dell’API GPT 6 Sol Web Search

Sintesi web attenta alle fonti: Combina la ricerca web aggiornata con il ragionamento di GPT 6 Sol per organizzare i risultati in sintesi da verificare nelle fonti originali.
Confronto tra più fonti: Confronta fonti pubbliche per individuare concordanze, affermazioni contrastanti e sviluppi emergenti che richiedono un esame più attento.
Quesiti di ricerca multimodali: Allega immagini o documenti di riferimento supportati alla richiesta di ricerca per fornire evidenze visive o contestuali supplementari.
Esplorazione su più turni: Includi i messaggi precedenti pertinenti quando perfezioni, ampli o riorienti un quesito di ricerca attraverso più richieste.
Presentazione strutturata delle conoscenze: Organizza dati web non strutturati in sintesi per i decisori, tabelle comparative, cronologie o analisi approfondite della concorrenza.
Output in streaming in tempo reale: Trasmetti progressivamente sintesi analitiche fondate sulle ricerche tramite eventi inviati dal server per alimentare strumenti di ricerca interattivi.

Come usare l’API GPT 6 Sol Web Search per la ricerca approfondita su Flaq AI

Input: Un argomento di ricerca o un quesito analitico inviato tramite messaggi di conversazione, eventualmente accompagnato da immagini e documenti supportati per fornire ulteriore contesto.
Output: Sintesi di ricerca e confronti basati sulle informazioni pubbliche recuperate e sugli eventuali allegati forniti.
Lunghezza dell’output: Imposta facoltativamente un numero massimo di token di output per brevi aggiornamenti o sintesi di ricerca dettagliate. Per questo parametro non è specificato un massimo predefinito; restano validi i limiti di output del modello.
Streaming: Ricevi la risposta di ricerca generata in modo incrementale per mostrarla immediatamente all’utente.
Capacità: Ricerca web, confronto delle fonti, sintesi delle ricerche ed esplorazione di quesiti multimodali tramite l’integrazione dell’API Flaq AI.

Principali casi d’uso dell’integrazione dell’API GPT 6 Sol Web Search

Panorama competitivo e analisi di mercato: Monitora lanci di prodotti concorrenti, variazioni dei prezzi, annunci pubblici e tendenze di mercato nei settori di tutto il mondo.
Monitoraggio normativo e giuridico: Riassumi annunci pubblici e confronta fonti per individuare cambiamenti che richiedono la valutazione di un esperto.
Ricerca nella letteratura tecnica e scientifica: Raccogli recenti progressi della ricerca, novità tecniche e aggiornamenti della documentazione, sintetizzandoli in note operative.
Verifica dei fatti e procedure di due diligence: Confronta affermazioni aziendali, articoli di stampa o dichiarazioni dei dirigenti con le fonti recuperate e i memorandum di due diligence allegati per ulteriori verifiche.
Assistenti di ricerca interattivi: Crea assistenti di ricerca autonomi che formulano strategie di ricerca in più fasi, riassumono i risultati e rispondono alle domande di approfondimento.

Nota Assicurati che le istruzioni, le risorse allegate e le attività di ricerca rispettino le politiche di utilizzo di OpenAI, i termini di Flaq AI e i termini di servizio web applicabili. In caso di errore, restringi l’ambito della query, elimina termini o allegati soggetti a restrizioni e riprova.

GPT 6 Sol Web Search e la concorrenza: analisi comparativa

GPT 6 Sol Web Search rispetto a GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra è la scelta di punta di OpenAI per le attività di ragionamento più impegnative. GPT 6 Sol Web Search offre un equilibrio tra capacità di ricerca e costo per flussi di lavoro ricorrenti in produzione.
GPT 6 Sol Web Search rispetto a GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search è adatto a query ad alto volume sensibili ai costi. GPT 6 Sol Web Search è un’opzione quando il flusso di lavoro richiede confronti più estesi e un esame più attento delle fonti contrastanti.
GPT 6 Sol Web Search rispetto ai motori di risposta incentrati sulla ricerca
I motori di risposta incentrati sulla ricerca spesso privilegiano i collegamenti e le risposte brevi. GPT 6 Sol Web Search può organizzare il materiale recuperato in spiegazioni e confronti più estesi, modellati sulla domanda dell’utente.
GPT 6 Sol Web Search rispetto alla ricerca fondata sulle fonti di Gemini
I modelli di ricerca fondata sulle fonti di Gemini sono progettati per le integrazioni nell’ecosistema Google e gli strumenti web nativi. GPT 6 Sol Web Search offre una soluzione di ricerca nativa OpenAI con un solido supporto per contesti misti di testo, immagini e documenti attraverso l’API unificata di completamento delle chat di Flaq AI.