GPT 6 Luna API

OpenAI が提供する GPT 6 Luna LLM モデルの完全な API リファレンスです。

モデルの種類

この API は 4 種類のモデルをサポートしています。

簡易比較

GPT 6 Luna 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

メッセージでサポートされる入力

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-6-luna-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 6 Luna 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

メッセージでサポートされる入力

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-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
  })
});

GPT 6 Luna 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

メッセージでサポートされる入力

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-6-luna-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

GPT 6 Luna 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

メッセージでサポートされる入力

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-6-luna-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 6 Luna LLM モデルは、OpenAI 互換の補完レスポンスを返します。stream: true の場合は Server-Sent Events 形式、stream: false の場合は単一の JSON オブジェクトで返されます。

成功レスポンス

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data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-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-6-luna-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-6-luna-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. メッセージの構造を維持する: 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[] を使用してください。
2. ファイルと画像をメッセージに添付する: image_url と file のパートは、それらを提示するメッセージ内に配置してください。
3. SSE を解析する: choices[0].delta.content を順次追加して表示し、data: [DONE] を正常終了として扱ってください。
4. サポートされる入力のみを送信する: テキスト、画像、ファイルの各パートを、選択したモデルの種類に合わせてください。
5. リクエストの状態をローカルに保存する: チャンクには補完の 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の状態に基づいてチャンクを振り分けてください。