OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Experimente a API GPT 6 Sol da OpenAI para analisar arquivos, resumir documentos e consultar vários arquivos pela API estável e acessível do Flaq AI com streaming.

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-6-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);
    }
  }
}

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-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)

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-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
  }'

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Preços de GPT 6 Sol File Analysis

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Token: input	$2.0000 por 1 milhão de tokens de entrada	-	Padrão
Token: output	$10.0000 por 1 milhão de tokens de saída	-	Padrão

README

Raciocínio documental com a API GPT 6 Sol File Analysis (revisão profissional de arquivos e evidências da OpenAI)

A API GPT 6 Sol File Analysis aplica as capacidades de raciocínio do GPT-6 Sol da OpenAI a documentação densa, síntese de múltiplos arquivos e revisão de evidências na Flaq AI. Essa integração da API de análise de arquivos ajuda engenheiros de software, analistas jurídicos e equipes empresariais a extrair detalhes, comparar afirmações com os arquivos de origem e preparar resumos a partir de arquivos compatíveis, imagens e instruções em linguagem natural para revisão posterior.

Principais recursos da API GPT 6 Sol File Analysis

Raciocínio documental profissional: Examine contratos extensos, manuais técnicos, documentos financeiros regulatórios e artigos de pesquisa com a categoria GPT-6 de alta capacidade da OpenAI.
Extração de informações e campos: Identifique cláusulas, especificações técnicas, obrigações e dados tabulares e, em seguida, confira os detalhes extraídos na fonte.
Revisão de evidências entre documentos: Compare afirmações nos arquivos anexados para sinalizar possíveis inconsistências, revisões de versão e termos contratuais ausentes para análise.
Contexto multimodal de documentos e imagens: Combine documentos de texto enviados com diagramas, páginas digitalizadas ou capturas de tela anexadas para uma análise contextual abrangente.
Síntese voltada à revisão: Condense documentação extensa em resumos executivos, tabelas comparativas ou listas de verificação que as equipes possam conferir nos arquivos de origem.
Entrega incremental em streaming: Transmita progressivamente conclusões analíticas e revisões detalhadas de arquivos por meio de eventos enviados pelo servidor para proporcionar uma experiência ágil ao usuário.

Como usar a API GPT 6 Sol File Analysis para raciocínio documental na Flaq AI

Entrada: Mensagens de conversa com documentos ou imagens compatíveis opcionais e instruções de revisão, extração ou comparação.
Saída: Resumos estruturados, campos extraídos, listas de verificação de conformidade e análises comparativas fundamentados nos arquivos fornecidos.
Comprimento da saída: Defina opcionalmente uma quantidade máxima de tokens de saída para extratos curtos ou revisões detalhadas de documentos. Nenhum máximo padrão é especificado para esse parâmetro; os limites de saída do modelo continuam valendo.
Streaming: Receba progressivamente as avaliações documentais geradas para manter a capacidade de resposta dos aplicativos interativos.
Capacidades: Raciocínio documental, comparação de múltiplos arquivos, extração semântica de dados e revisão baseada em fontes por meio da integração da API da Flaq AI.

Principais casos de uso da integração da API GPT 6 Sol File Analysis

Auditorias de contratos e políticas: Extraia compromissos essenciais, responsabilidades, datas de vencimento e condições de renovação de acordos empresariais para as equipes jurídicas e de conformidade.
Diligência prévia empresarial: Compare informações divulgadas por fornecedores, apresentações para investidores e demonstrações financeiras para sinalizar discrepâncias que exijam verificação adicional.
Revisão de especificações técnicas e solicitações de propostas: Analise projetos de arquitetura, documentos de solicitação de propostas e normas de engenharia para mapear os requisitos de implementação.
Análise de demonstrações financeiras e relatórios: Sintetize resultados trimestrais, relatórios de auditoria e prospectos de investimento em resumos tabulares padronizados.
Síntese de artigos de pesquisa e literatura: Reúna artigos acadêmicos, documentos técnicos e apêndices técnicos de múltiplas fontes em notas de síntese unificadas.

Nota Envie apenas documentos, imagens e instruções que estejam em conformidade com as políticas de segurança e uso da OpenAI, os termos da Flaq AI e as normas de privacidade de dados aplicáveis à sua organização. Se ocorrer um erro, verifique se os formatos dos arquivos são compatíveis, remova o conteúdo restrito e tente novamente.

GPT 6 Sol File Analysis e seus concorrentes: análise comparativa

GPT 6 Sol File Analysis em comparação com GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra é o principal modelo da OpenAI para suas tarefas de raciocínio mais difíceis. GPT 6 Sol File Analysis equilibra capacidade do modelo e custo para fluxos de revisão documental empresarial.
GPT 6 Sol File Analysis em comparação com GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis é voltado a tarefas documentais de alto volume sensíveis ao custo. GPT 6 Sol File Analysis atende a fluxos de trabalho que exigem comparações detalhadas de textos jurídicos ou técnicos.
GPT 6 Sol File Analysis em comparação com Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis oferece suporte à revisão de documentos e imagens no ecossistema Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis oferece uma opção baseada em OpenAI para perguntas sobre documentos técnicos, extração e integração no estilo de chat na Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis em comparação com a compreensão de arquivos do Gemini
Os modelos de processamento de arquivos do Gemini se adaptam a fluxos de trabalho construídos em torno das ferramentas multimodais do Google. GPT 6 Sol File Analysis oferece uma opção baseada em OpenAI para equipes que desejam texto estruturado orientado por instruções e acesso unificado à API de chat na Flaq AI.