OpenAI/gpt-5.6-terra-file-analysis

gpt-5.6-terra-file-analysis

Teste grátis a API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra para extração econômica de vários arquivos, comparação, resumos e fluxos profissionais estáveis.

File Analysis

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Documentação

Exemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Exemplo de envio

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-5.6-terra-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);
    }
  }
}

Exemplo de envio

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-5.6-terra-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)

Exemplo de envio

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-5.6-terra-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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Preços de GPT 5.6 Terra File Analysis

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Token: input	$2.5000 por 1 milhão de tokens de entrada	-	Padrão
Token: output	$15.0000 por 1 milhão de tokens de saída	-	Padrão

README

API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra equilibrada e econômica (inteligência de documentos OpenAI)

A API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra na Flaq AI oferece raciocínio equilibrado sobre documentos para fluxos profissionais recorrentes. Essa integração econômica com a API OpenAI permite combinar instruções em linguagem natural com vários arquivos compatíveis e contexto visual opcional para extração, síntese, comparação e análise. Com acompanhamento por conversa e respostas por streaming, as equipes podem processar documentos empresariais, técnicos e de pesquisa em um fluxo escalável sem manter uma infraestrutura separada de análise de arquivos.

Principais recursos da API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra

Raciocínio equilibrado sobre documentos: Analise materiais profissionais combinando de forma prática capacidade, confiabilidade e economia.
Compreensão de vários arquivos: Relacione informações entre relatórios, especificações, registros e outros documentos compatíveis.
Comparação entre documentos: Compare versões, identifique diferenças e organize descobertas em vários arquivos.
Análise de arquivos atenta a imagens: Inclua contexto de imagens compatíveis quando um fluxo de documentos contiver capturas de tela, diagramas ou evidências visuais.
Extração estruturada de informações: Produza resumos, tabelas, fatos e saídas organizadas com base em conteúdos complexos de arquivos.
Integração de API por streaming: Retorne a análise de documentos progressivamente por meio de um fluxo estável de conclusão de chat.

Como usar a API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra na Flaq AI

Entrada: Arquivos compatíveis, contexto visual opcional e instruções em linguagem natural para extração, comparação ou raciocínio.
Saída: Resumos de documentos, insights extraídos, comparações, tabelas, explicações e análises estruturadas.
Fluxo de arquivos: Envie um ou mais arquivos com o conteúdo da mensagem e use prompts de acompanhamento para refinar o resultado.
Configuração: Use os controles compatíveis de contexto e tamanho da saída para ajustar a resposta a cada tarefa documental.
Recursos: Análise de documentos, comparação entre arquivos, síntese de relatórios, extração de informações, raciocínio com contexto visual e síntese de conhecimento por meio da integração com a API OpenAI.

Melhores casos de uso da integração da API de análise de arquivos GPT 5.6 Terra

Resumos de relatórios empresariais: Condense relatórios extensos, propostas e documentos informativos em conclusões úteis.
Revisão de contratos e políticas: Compare cláusulas, organize obrigações e resuma detalhes importantes para equipes profissionais.
Documentação técnica: Revise especificações, requisitos, manuais e materiais de implementação para fluxos de engenharia.
Análise de dados e tabelas: Explique conteúdos estruturados e tendências presentes em arquivos empresariais ou de pesquisa compatíveis.
Processamento de bases de conhecimento: Transforme coleções de documentos em resumos, respostas e insights organizados e reutilizáveis.

Observação Garanta que seus prompts, arquivos enviados e fluxos da aplicação estejam em conformidade com as diretrizes de segurança e uso da OpenAI. Se ocorrer um erro, verifique se há conteúdo restrito ou incompatível nas entradas, simplifique a solicitação e tente novamente.

Análise de arquivos GPT 5.6 Terra vs. concorrentes: análise comparativa

GPT 5.6 Terra vs. GPT 5.6 Sol
O GPT 5.6 Sol é voltado ao raciocínio mais complexo sobre arquivos no nível principal. O GPT 5.6 Terra oferece inteligência equilibrada de documentos para uma ampla utilização em produção.
GPT 5.6 Terra vs. GPT 5.6 Luna
O GPT 5.6 Luna enfatiza o processamento rápido e muito eficiente de documentos. O GPT 5.6 Terra equilibra capacidade de processamento com requisitos cotidianos de análise mais avançados.
GPT 5.6 Terra vs. GPT 5.5 File Analysis
O GPT 5.5 atende a fluxos consolidados de documentos com raciocínio confiável. O GPT 5.6 Terra oferece um caminho de menor custo para a família GPT mais recente em análises recorrentes.
GPT 5.6 Terra vs. Claude File Analysis
Os modelos Claude oferecem sólido raciocínio sobre documentos no ecossistema Anthropic. O GPT 5.6 Terra proporciona uma opção nativa da OpenAI e equilibrada para análise de arquivos em produção.
GPT 5.6 Terra vs. pipelines de documentos com modelos abertos
Modelos abertos oferecem flexibilidade de implantação, mas exigem infraestrutura adicional de serviço e processamento. O GPT 5.6 Terra oferece análise gerenciada de documentos por meio do fluxo de API da Flaq AI.