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

gpt-6-sol-image-to-text

Experimente a API GPT 6 Sol da OpenAI para compreensão de imagens, perguntas visuais e análise de imagens pela API estável e acessível do Flaq AI com respostas em 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-sol-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
  })
});

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-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-sol-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 Sol Image to Text

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

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

A API GPT 6 Sol Image-to-Text aplica os recursos avançados de raciocínio do GPT-6 Sol da OpenAI à compreensão visual, à interpretação de gráficos e às perguntas e respostas visuais na Flaq AI. Esta integração de API de imagem para texto permite que desenvolvedores e equipes profissionais convertam recursos visuais compatíveis, combinados com orientações em linguagem natural, em descrições técnicas claras, extrações de dados estruturadas e análises aprofundadas. O GPT-6 Sol fornece um poderoso raciocínio visual, enquanto a Flaq AI oferece uma integração API confiável e econômica.

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

Raciocínio visual avançado: Analise hierarquias de cenas, relações espaciais, anomalias visuais e detalhes sutis com a categoria de modelos GPT-6 de alta capacidade da OpenAI.
Interpretação de gráficos, curvas e diagramas: Interprete esquemas técnicos, gráficos matemáticos, painéis financeiros e estruturas esquemáticas de arquitetura com alta precisão.
Perguntas e respostas visuais com contexto: Envie perguntas complexas e com múltiplas camadas sobre uma imagem e receba explicações textuais fundamentadas nas evidências visuais.
Extração de dados e texto: Identifique texto visível, pontos de dados, campos de formulários e elementos de interface em capturas de tela ou fotografias para revisão.
Orientações flexíveis em linguagem natural: Direcione a análise visual com instruções específicas sobre critérios de formatação, foco temático ou profundidade da inspeção.
Saída em streaming em tempo real: Receba observações visuais e resumos analíticos de forma incremental por meio de eventos enviados pelo servidor para interfaces ágeis.

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

Entrada: Mensagens de conversa contendo uma imagem compatível, com perguntas de texto ou instruções de análise opcionais.
Saída: Descrições textuais estruturadas, extrações de dados, explicações visuais e respostas fundamentadas na imagem fornecida.
Comprimento da saída: Defina opcionalmente um número máximo de tokens de saída para rótulos curtos ou análises detalhadas. Não há um máximo padrão especificado para esse parâmetro; os limites de saída do modelo continuam se aplicando.
Streaming: Receba a análise visual gerada progressivamente para criar experiências de usuário fluidas e interativas.
Capacidades: Compreensão visual, interpretação de dados gráficos, análise de interfaces e perguntas e respostas visuais guiadas por instruções por meio da integração API da Flaq AI.

Melhores casos de uso da integração da API GPT 6 Sol Image-to-Text

Revisão de diagramas e esquemas técnicos: Decifre plantas arquitetônicas, topologias de rede, esquemas de engenharia e fluxogramas fornecidos como arquivos de imagem.
Auditoria de painéis e gráficos empresariais: Transforme números financeiros, painéis de indicadores e gráficos de tendências em resumos executivos e informações que orientem ações.
Controle de qualidade de interfaces e capturas de tela: Inspecione capturas de tela de software para verificar os textos da interface, o alinhamento do layout, a consistência do tema e as transições de estado da interface.
Inspeção de campo e documentação: Analise fotografias de campo, imagens de equipamentos e registros de laboratório para gerar relatórios estruturados sobre as condições observadas.
Acessibilidade visual e catalogação: Produza textos alternativos detalhados e ricos em contexto, além de metadados descritivos, para grandes bibliotecas de recursos de mídia digital.

Nota Certifique-se de que suas entradas visuais e mensagens de prompt estejam em conformidade com as políticas de segurança e uso da OpenAI e com os termos da Flaq AI. Se ocorrer um erro, verifique se a imagem contém características não compatíveis ou elementos restritos, refine o prompt e tente novamente.

GPT 6 Sol Image-to-Text em relação aos concorrentes: análise comparativa

GPT 6 Sol Image-to-Text em relação ao GPT 6 Astra Image-to-Text
O GPT 6 Astra é o principal modelo da OpenAI para suas tarefas de raciocínio mais difíceis. O GPT 6 Sol Image-to-Text oferece uma opção de análise de imagens que equilibra a capacidade do modelo e o custo para fluxos de trabalho em produção.
GPT 6 Sol Image-to-Text em relação ao GPT 6 Luna Image-to-Text
O GPT 6 Luna Image-to-Text é adequado para tarefas visuais de alto volume sensíveis a custos. O GPT 6 Sol Image-to-Text é uma opção para equipes que trabalham com diagramas detalhados e perguntas visuais de várias etapas.
GPT 6 Sol Image-to-Text em relação ao Claude Opus 5.5
O Claude Opus 5.5 oferece fortes capacidades multimodais, especialmente em análises centradas em documentos e com uso intensivo de PDFs. O GPT 6 Sol Image-to-Text é especificamente otimizado para inspeções rápidas centradas em imagens, interpretação de gráficos e perguntas e respostas visuais conversacionais em integrações padrão de APIs de chat.
GPT 6 Sol Image-to-Text em relação a mecanismos OCR especializados
Ferramentas OCR especializadas são frequentemente usadas para transcrição de texto e extração de campos. O GPT 6 Sol Image-to-Text também permite perguntas sobre o contexto visual ao redor, incluindo gráficos, layout e relações entre elementos visíveis.