# GPT 6 Luna API

Referência completa da API dos modelos LLM GPT 6 Luna da OpenAI.

## Variantes do modelo

Esta API oferece suporte a quatro variantes do modelo:

| Modelo | ID | Descrição |
|-------|----|-------------|
| **GPT 6 Luna Text to Text** | `gpt-6-luna-text-to-text` | Raciocínio e escrita de textos de uso geral |
| **GPT 6 Luna Image to Text** | `gpt-6-luna-image-to-text` | Compreensão de imagens com instruções de texto |
| **GPT 6 Luna Web Search** | `gpt-6-luna-web-search` | Fluxo de trabalho de LLM de texto com capacidade de pesquisa na web |
| **GPT 6 Luna File Analysis** | `gpt-6-luna-file-analysis` | Análise de arquivos com instruções de texto |

## Comparação rápida

| Recurso | Texto para texto | Imagem para texto | Pesquisa na web | Análise de arquivos |
|---------|--------------|---------------|------------|---------------|
| Entrada de texto | Obrigatório ✅ | Opcional | Obrigatório ✅ | Opcional |
| Entrada de imagem | Não compatível ❌ | Opcional | Opcional | Opcional |
| Entrada de arquivo | Não compatível ❌ | Não compatível ❌ | Opcional | Opcional |
| Resposta em streaming | SSE | SSE | SSE | SSE |
| `max_tokens` | Opcional | Opcional | Opcional | Opcional |

## GPT 6 Luna Text to Text

### Ponto de acesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parâmetros da solicitação

#### Obrigatório

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve ser `"gpt-6-luna-text-to-text"` |
| `messages` | array | Mensagens ordenadas. Consulte LLM API para conhecer a estrutura das mensagens. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para uma única resposta JSON. |

#### Conteúdos de mensagem compatíveis

| Campo | Texto | Arquivo | Imagem |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obrigatório ✅ | Não compatível ❌ | Não compatível ❌ |

#### Opcional

| Parâmetro | Tipo | Intervalo | Descrição |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de saída. Sem máximo padrão. |

### Exemplo de solicitação

```javascript
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

### Ponto de acesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parâmetros da solicitação

#### Obrigatório

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve ser `"gpt-6-luna-image-to-text"` |
| `messages` | array | Mensagens ordenadas. Consulte LLM API e Anexos de mensagens. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para uma única resposta JSON. |

#### Conteúdos de mensagem compatíveis

| Campo | Texto | Arquivo | Imagem |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opcional | Não compatível ❌ | Opcional |

#### Opcional

| Parâmetro | Tipo | Intervalo | Descrição |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de saída. Sem máximo padrão. |

### Exemplo de solicitação

```javascript
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

### Ponto de acesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parâmetros da solicitação

#### Obrigatório

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve ser `"gpt-6-luna-web-search"` |
| `messages` | array | Mensagens ordenadas. Consulte LLM API e Anexos de mensagens. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para uma única resposta JSON. |

#### Conteúdos de mensagem compatíveis

| Campo | Texto | Arquivo | Imagem |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Obrigatório ✅ | Opcional | Opcional |

#### Opcional

| Parâmetro | Tipo | Intervalo | Descrição |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de saída. Sem máximo padrão. |

### Exemplo de solicitação

```javascript
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

### Ponto de acesso

```http
POST /api/v1/chat/completions
```

### Parâmetros da solicitação

#### Obrigatório

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|-----------|------|-------------|
| `model` | string | Deve ser `"gpt-6-luna-file-analysis"` |
| `messages` | array | Mensagens ordenadas. Consulte LLM API e Anexos de mensagens. |
| `stream` | boolean | `true` para SSE, `false` para uma única resposta JSON. |

#### Conteúdos de mensagem compatíveis

| Campo | Texto | Arquivo | Imagem |
|-------|------|------|-------|
| `messages` | Opcional | Opcional | Opcional |

#### Opcional

| Parâmetro | Tipo | Intervalo | Descrição |
|-----------|------|-------|-------------|
| `max_tokens` | integer | `> 1` | Número máximo de tokens de saída. Sem máximo padrão. |

### Exemplo de solicitação

```javascript
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
  })
});
```

## Formato da resposta

Os modelos LLM GPT 6 Luna retornam respostas de conclusão compatíveis com a OpenAI. Com `stream: true`, a resposta usa Server-Sent Events; com `stream: false`, é um único objeto JSON.

### Resposta bem-sucedida

```text
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]
```

### Resposta de erro

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

## Boas práticas

1. **Mantenha as mensagens estruturadas:** Use `messages[]` para o histórico da conversa em vez de condensar o contexto em um único prompt.
2. **Anexe arquivos e imagens às mensagens:** Coloque as partes `image_url` e `file` na mensagem que as introduz.
3. **Analise os eventos SSE:** Acrescente `choices[0].delta.content` para exibir o conteúdo de forma incremental e considere `data: [DONE]` uma conclusão bem-sucedida.
4. **Envie apenas entradas compatíveis:** Ajuste as partes de texto, imagem e arquivo à variante do modelo selecionada.
5. **Armazene o estado da solicitação localmente:** Os blocos incluem um `id` da conclusão, mas os clientes ainda devem encaminhá-los pelo estado da solicitação ativa.