GPT 5.5 API

OpenAI による GPT 5.5 LLMの完全な API リファレンスです。

モデルバリアント {#}

この API は 4 種類のモデルバリアントをサポートしています：

クイック比較

GPT 5.5 Text to Text

エンドポイント

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POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

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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-5.5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.5 Image to Text

エンドポイント

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POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

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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-5.5-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
  })
});

GPT 5.5 Web Search

エンドポイント

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POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

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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-5.5-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 5.5 File Analysis

エンドポイント

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POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

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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-5.5-file-analysis',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

レスポンス形式

GPT 5.5 LLMモデルは OpenAI 互換の completion レスポンスを返します。stream: true の場合は Server-Sent Events、stream: false の場合は単一の JSON オブジェクトです。

成功レスポンス

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data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

エラーレスポンス

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event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

ベストプラクティス

1. メッセージを構造化する： コンテキストを 1 つのプロンプトにまとめず、会話履歴には messages[] を使用します。
2. ファイルと画像をメッセージに添付する： image_url と file パートは、それらを導入するメッセージ内に配置します。
3. SSE を解析する： 増分表示には choices[0].delta.content を使用し、最終コンテンツには data: [DONE] を使用します。
4. 対応する入力だけを送信する： テキスト、画像、ファイルのパートを選択したモデルバリアントに合わせます。
5. リクエスト状態をローカルに保存する： チャンクには completion の id が含まれますが、クライアントは引き続きアクティブなリクエスト状態に紐づけて処理してください。