OpenAI/gpt-6.1-sol-file-analysis

gpt-6.1-sol-file-analysis

OpenAIのGPT 6.1 Sol APIでファイル分析、文書要約、ファイルに関する質問への回答を体験。Flaq AIの安定した手頃な価格のAPIは、ストリーミング応答に対応しています。

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-6.1-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);
    }
  }
}

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-6.1-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)

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-6.1-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
  }'

新しいチャットを始める

メッセージを送信して開始してください。

GPT 6.1 Sol File Analysisの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

トークン: input	$2.0000 / 100万入力トークン	-	標準
トークン: output	$10.0000 / 100万出力トークン	-	標準

README

GPT 6.1 Sol File Analysis API（OpenAI ドキュメント分析の統合）

GPT 6.1 Sol File Analysis API を使うと、開発者は Flaq AI 上でドキュメントの質問応答やレビューワークフローを構築できます。対応形式のファイル、画像、任意の指示を提供すると、資料の分析結果を文章でリクエストできます。レポートの要約、参考ドキュメントの比較、特定の箇所の説明など、さまざまなタスクで、この API は対話型の操作、ストリーミング配信、出力の長さの制御を提供します。

GPT 6.1 Sol File Analysis API の主な機能

添付ファイルに基づく分析： 対応形式のファイルを直接扱い、質問を元の資料と併せて検討できます。
ドキュメントの要約： レポートの概要、セクションごとの要点、または特定の読者に合わせた要約をリクエストできます。
的を絞った情報のリクエスト： 関連する詳細や説明を求め、回答の構成を指定できます。
関連ファイルの比較： 複数のドキュメントを一緒に提供し、相違点、共通のテーマ、さらに検討すべき疑問を探れます。
画像とテキストによる背景情報： ファイル内で何を探すべきかの説明に役立つ場合、対応形式の視覚的な参考資料とテキストの指示を追加できます。
出力制御付きストリーミング： 分析結果の文章を順次表示し、出力トークン数の上限で回答範囲を管理できます。

Flaq AI で GPT 6.1 Sol File Analysis API を使ってファイルを分析する方法

入力： 対応形式のファイルや画像の添付、任意のテキスト指示、関連する会話メッセージ。
出力： 提供された内容についての文章による要約、説明、比較、回答。
設定項目： 質問の焦点、希望する回答構成、任意の出力トークン数の上限、ストリーミングの選択。
対応機能： ドキュメントのレビュー、ファイルに基づく質問応答、要約、提供された複数の参考資料を横断した分析。

GPT 6.1 Sol File Analysis API 統合に適したユースケース

業務レポートの要約： アップロードしたレポートを、チームに関連するセクションを強調した業務用の概要資料にまとめます。
仕様書のレビュー： プロジェクトのドキュメントについて質問し、明確化が必要な点を集めます。
調査内容の整理： 提供された読み物から得られた知見を、構造化された概要に整理します。
ドキュメントアシスタント： 会話に添付されたファイルについて、ユーザーが追加の質問をできるようにします。
編集用資料のレビュー： 草稿のテーマや裏付け資料を抽出しながら、元のドキュメントを確認できる状態に保ちます。

注意読み取り可能なファイルを提供し、質問の意図を明確にしてください。出力を使用する前に、引用、抽出した数値、結論を元のドキュメントと照合して検証してください。

GPT 6.1 Sol File Analysis と他のモデル：比較分析

GPT 6.1 Sol File Analysis と Claude Sonnet 5.5 File Analysis 両方のルートが Flaq AI 上でドキュメントと画像の入力に対応しています。同じファイルに対する解釈を比較し、レビューワークフローに合うものを選べます。
GPT 6.1 Sol File Analysis と GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text はファイルの添付なしでテキストメッセージを受け取ります。File Analysis は、参考資料をドキュメントとしてアップロードするタスクに適しています。
GPT 6.1 Sol File Analysis と GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text は現在の構成では、ドキュメントの添付なしで視覚的な質問を扱います。File Analysis は、視覚的な背景情報と併せてドキュメントを扱えます。
GPT 6.1 Sol File Analysis と GPT 6.1 Sol Web Search Web Search はオンラインリサーチを可能にします。File Analysis は、ウェブ検索を有効にせず、提供された添付ファイルを中心としたワークフローを維持します。