OpenAI/gpt-5.5-file-analysis

gpt-5.5-file-analysis

OpenAI GPT 5.5 API は、PDF、契約書、レポート、表計算、社内文書の深い分析と要約に対応。法務レビュー、財務確認、ナレッジ検索などプロ向け本番ワークフローを安定かつ低コストで運用できます。開発者やチームが質問応答、テキスト分析、要約、ライティング、自動化タスクへ組み込みやすいモデルです。無料テストから本番運用まで、応答品質、安定性、コスト効率のバランスを取りながら活用できます。

File Analysis

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

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 file and extract the key risks.' },
          {
            type: 'file',
            file: {
              filename: 'demo.pdf',
              file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 4096
  })
});

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('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\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);
    }
  }
}

送信例

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-5.5-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)

送信例

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-5.5-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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GPT 5.5 File Analysisの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

トークン: input	$5.0000 / 100万入力トークン	-	標準
トークン: output	$30.0000 / 100万出力トークン	-	標準

README

高速で手頃な GPT 5.5 File Analysis API (複雑な推論とプロフェッショナル業務に適した高度なOpenAIモデル)

GPT 5.5 File Analysis APIはFlaq AI上で、信頼できる推論と本番対応の出力を必要とする、要求水準の高い開発者、リサーチ、ビジネスワークフロー向けにOpenAI APIアクセスを提供します。この強力で信頼性が高く柔軟なOpenAI API統合は、開発者が柔軟な会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定を使ってfile analysis体験を構築するのに役立ちます。本番ワークロード向けに設計されており、モデルインフラを管理したり、プロバイダー固有の接続処理をゼロから書いたりせずに、高度なAI機能を追加できる安定した方法をチームに提供します。

GPT 5.5 File Analysis APIの主な機能

複数ファイルのドキュメント理解: アップロードされたファイルを1つのワークフローで分析し、レポート、ブリーフ、仕様書、記録をまたいで詳細を結び付けます。
長いコンテキストでのファイル推論: 大きな入力全体のドキュメント詳細を保持しながら、明確な要約、比較、次のアクション提案を生成します。
柔軟なAPI制御: 会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定を使って、シンプルな依頼、深い分析、本番自動化を導きます。
本番向けツールサポート: 低レベルのプロバイダー設定を表に出さず、対応ツールワークフロー、検索、自動化、高度なアプリケーション機能を接続できます。
費用対効果の高い統合: 明確なルーティング、安定したモデルページ、本番ワークフロー向けの持続的なAPIメッセージングにより、Flaq AI経由でfile analysis機能を構築できます。
開発者にやさしいワークフロー: 自然言語の指示、構造化プロンプト、ルート別入力を使い、プロトタイプから本番まで素早く進められます。

Flaq AIでGPT 5.5 File Analysis APIをドキュメント分析に使う方法

入力: アップロードファイルと、抽出、要約、比較、推論のための自然言語指示。
出力: アップロードファイルから得られるドキュメント要約、抽出インサイト、比較、表、判断、構造化分析。
ルート設定: ファイル入力サポートと柔軟なフォローアップコンテキストを備えた、複数ドキュメント分析ワークフロー向けに設計。
設定: 柔軟な会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定。
機能: PDFとドキュメント分析、スプレッドシート風の推論、契約レビュー、レポート要約、強力で信頼性が高く柔軟なOpenAI API統合による複数ファイル比較。

GPT 5.5 File Analysis API統合の最適なユースケース

リサーチレポート要約: 長いレポート、ホワイトペーパー、ブリーフィング資料を、経営層向けの要点に圧縮します。
契約とポリシーレビュー: 条項を比較し、重要な義務を示し、法務、財務、運用チーム向けにリスクを要約します。
データとスプレッドシート分析: 構造化ファイルを調べ、傾向を見つけ、ビジネスユーザー向けに表を平易な言葉で説明します。
ナレッジベース処理: アップロードされたマニュアル、ドキュメント、サポート記事を、検索可能な回答と再利用できる要約に変換します。
複数ドキュメント比較: バージョン、提案書、要件、ベンダー文書を一貫した基準と整った出力で比較します。

Note プロンプト、アップロードファイル、アプリケーションワークフローがOpenAIの安全性および利用ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、入力に制限対象コンテンツがないか確認し、リクエストを簡素化してから再試行してください。

GPT 5.5 File Analysis vs 競合: 比較分析

GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7は、慎重な長期的推論とClaude型のエージェントワークフローに強みがあります。GPT 5.5は、OpenAIネイティブの挙動、幅広いアプリケーションツール、 OpenAIエコシステム上ですでに構築しているチームに馴染みやすいAPIパスを提供します。
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6は、知能とレイテンシの高速なバランスに重点を置きます。GPT 5.5は、開発者がOpenAIモデルの挙動、柔軟なチャットワークフロー、Flaq AI上の統合file analysis 機能を求める場合に有力な選択肢です。
GPT 5.5 vs. Gemini Geminiモデルは、Googleネイティブなマルチモーダル用途やワークスペース周辺のユースケースに魅力があります。GPT 5.5は、 OpenAIスタイルの推論、信頼できるテキスト品質、本番向けの統合で差別化します。
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasonerは、手頃な推論実験で評価されています。GPT 5.5は、信頼性とエコシステムサポートが重要な場面で、プロ向けfile analysisワークフローの管理されたAPI体験を提供します。
GPT 5.5 vs. Llama Llamaモデルは、オープンモデルの柔軟性とデプロイ制御をチームに提供します。GPT 5.5は、インフラ運用の負担を取り除き、高速な統合と一貫した出力品質を必要とする開発者向けにスケーラブルなAPIを提供します。

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