OpenAI/gpt-6-astra-image-to-text

gpt-6-astra-image-to-text

Experimente a API GPT 6 Astra da OpenAI para raciocínio visual avançado, leitura de gráficos, OCR e Q&A de imagens pela API estável da Flaq AI com streaming.

Image Chat

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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-6-astra-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
  })
});

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-6-astra-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,
    },
    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-6-astra-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
  }'

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Preços de GPT 6 Astra Image to Text

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Token: input	$10.0000 por 1 milhão de tokens de entrada	-	Padrão
Token: output	$50.0000 por 1 milhão de tokens de saída	-	Padrão

README

API GPT 6 Astra Image-to-Text com raciocínio visual avançado (análise de gráficos e imagens da OpenAI)

A API GPT 6 Astra Image-to-Text aplica o raciocínio do modelo de ponta GPT-6 Astra da OpenAI a imagens, gráficos e perguntas visuais na Flaq AI. Esta integração de API de imagem para texto ajuda desenvolvedores e equipes profissionais a transformar imagens compatíveis, acompanhadas de instruções de texto opcionais, em descrições, detalhes extraídos e análises estruturadas. O modelo fornece o raciocínio visual; a Flaq AI oferece acesso estável e econômico à API.

Principais recursos da API GPT 6 Astra Image-to-Text

Raciocínio visual avançado: Examine layouts, objetos, relações e a lógica das cenas com o atual modelo GPT de ponta da OpenAI, em vez de um fluxo limitado à geração de legendas.
Compreensão de gráficos e diagramas: Leia dados representados, rótulos e estruturas esquemáticas em figuras usadas para análises, engenharia e revisão de pesquisas.
Perguntas e respostas visuais: Faça perguntas específicas sobre uma imagem e receba respostas em texto baseadas no que está visível.
Extração orientada a OCR: Extraia texto visível, campos de formulários e textos de interfaces de capturas de tela ou documentos fotografados quando essa for a tarefa.
Orientação textual opcional: Combine uma imagem com instruções que definam os critérios de revisão, o formato de saída ou o nível de detalhe.
Análise em streaming: Retorne constatações visuais como texto em streaming por meio de um fluxo de chat consistente da Flaq AI.

Como usar a API GPT 6 Astra Image-to-Text para análise visual na Flaq AI

Entrada: Uma imagem compatível com mensagens de conversa opcionais que descrevam a análise, a extração ou a pergunta.
Saída: Descrições em texto, detalhes extraídos, leituras de gráficos e respostas a perguntas visuais baseadas na imagem fornecida.
Comprimento da saída: Controle o número máximo de tokens de saída quando precisar de uma legenda curta ou de uma revisão mais longa.
Streaming: Receba a análise de forma incremental.
Capacidades: Compreensão de imagens, interpretação de gráficos, perguntas e respostas visuais e extração orientada a OCR por meio da integração da API GPT 6 Astra Image-to-Text.

Principais casos de uso da integração da API GPT 6 Astra Image-to-Text

Revisão de gráficos e painéis: Converta métricas representadas, legendas e capturas de painéis em constatações escritas para analistas e operadores.
Leitura de diagramas técnicos: Explique desenhos de arquitetura, fluxogramas e esquemas anotados recebidos como imagens em vez de arquivos.
Garantia de qualidade de interfaces e capturas de tela: Examine capturas de interfaces para identificar textos visíveis, problemas de layout e diferenças de estado durante a revisão do produto.
Extração de fotografias de documentos: Leia textos e campos de formulários ou impressos fotografados quando a fonte for uma imagem, e não um documento enviado.
Notas de inspeção visual: Descreva fotos de produtos, capturas de laboratório ou fotos de campo para catálogos, chamados e textos de acessibilidade.

Observação Use imagens e prompts que cumpram as políticas de uso da OpenAI e os termos da Flaq AI. Se ocorrer um erro, verifique se há conteúdo visual restrito ou incompatível, simplifique a pergunta e tente novamente.

GPT 6 Astra Image-to-Text versus concorrentes: análise comparativa

GPT 6 Astra versus GPT 5.6 Sol Image-to-Text
O GPT 5.6 Sol Image-to-Text continua sendo a API de visão de ponta anterior da OpenAI na Flaq AI. O GPT 6 Astra é a atual opção de ponta quando o raciocínio visual, a leitura de gráficos ou as perguntas sobre imagens exigem a nova geração GPT.
GPT 6 Astra versus fluxos de visão do Claude
Os modelos Claude Fable são fortes em gráficos e tabelas aninhados em documentos, especialmente por meio das APIs de análise de arquivos. A API GPT 6 Astra Image-to-Text é a API da OpenAI criada especificamente para analisar imagens com texto opcional sem envio de documentos.
GPT 6 Astra versus modelos de visão Gemini
As APIs de visão Gemini se adequam naturalmente a produtos multimodais centrados no Google. A API GPT 6 Astra Image-to-Text é destinada a equipes que desejam o raciocínio visual de ponta da OpenAI por meio da via de chat de imagem para texto da Flaq AI.
GPT 6 Astra versus mecanismos OCR dedicados
Ferramentas OCR dedicadas otimizam a recuperação de texto bruto de digitalizações. O GPT 6 Astra acrescenta raciocínio visual de ponta ao texto visível, o que é mais útil quando a tarefa envolve interpretação, perguntas e respostas ou leitura de gráficos, em vez de apenas transcrição.