OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Experimente a API GPT 6 Sol da OpenAI para busca na web, pesquisa online e respostas com informações atuais pela API estável e acessível do Flaq AI com streaming.

Web Search

Modelos Gpt 6 Sol relacionados

gpt-6-sol-text-to-texttext-to-text

gpt-6-sol-image-to-textimage-to-text

gpt-6-sol-web-searchweb-search

gpt-6-sol-file-analysisfile-analysis

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-web-search',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
      }
    ],
    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-web-search',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
            }
        ],
        '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-web-search",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

Inicie um novo chat

Envie uma mensagem para começar.

Preços de GPT 6 Sol Web Search

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

Pesquisa aprofundada com a API GPT 6 Sol Web Search (busca na web baseada em evidências da OpenAI)

A API GPT 6 Sol Web Search combina o raciocínio do GPT-6 Sol com a busca na web para pesquisa e análise de mercado na Flaq AI. Essa integração da API de busca na web ajuda desenvolvedores e equipes de pesquisa a investigar temas em evolução, comparar fontes públicas e preparar relatórios a partir de mensagens de conversa. As equipes devem verificar as afirmações importantes nas fontes originais antes de confiar no resultado.

Principais recursos da API GPT 6 Sol Web Search

Síntese da web que considera as fontes: Combine a busca atualizada na web com o raciocínio do GPT 6 Sol para organizar os resultados em relatórios que possam ser conferidos nas fontes originais.
Comparação de múltiplas fontes: Compare fontes públicas para identificar concordâncias, afirmações conflitantes e novos acontecimentos que precisam de uma análise mais cuidadosa.
Consultas de pesquisa multimodais: Anexe imagens ou documentos de referência compatíveis à sua solicitação de busca para fornecer evidências visuais ou contextuais complementares.
Exploração em múltiplas interações: Inclua mensagens anteriores relevantes ao refinar, ampliar ou redirecionar uma pergunta de pesquisa ao longo das solicitações.
Apresentação estruturada do conhecimento: Organize dados não estruturados da web em resumos executivos, tabelas comparativas, linhas do tempo ou análises detalhadas da concorrência.
Saída em streaming em tempo real: Transmita progressivamente resumos analíticos fundamentados nas buscas por meio de eventos enviados pelo servidor para alimentar ferramentas de pesquisa interativas.

Como usar a API GPT 6 Sol Web Search para pesquisa aprofundada na Flaq AI

Entrada: Um tema de pesquisa ou uma consulta analítica enviada por mensagens de conversa, opcionalmente acompanhada de imagens e documentos compatíveis para fornecer contexto adicional.
Saída: Resumos de pesquisa e comparações baseados nas informações públicas recuperadas e nos anexos fornecidos.
Comprimento da saída: Defina opcionalmente uma quantidade máxima de tokens de saída para atualizações curtas ou resumos de pesquisa detalhados. Nenhum máximo padrão é especificado para esse parâmetro; os limites de saída do modelo continuam valendo.
Streaming: Receba a resposta de pesquisa gerada de forma incremental para apresentá-la imediatamente ao usuário.
Capacidades: Busca na web, comparação de fontes, síntese de pesquisas e exploração de consultas multimodais por meio da integração da API da Flaq AI.

Principais casos de uso da integração da API GPT 6 Sol Web Search

Cenário competitivo e levantamentos de mercado: Acompanhe lançamentos de produtos concorrentes, alterações de preços, anúncios públicos e tendências de mercado em setores do mundo todo.
Acompanhamento regulatório e jurídico: Resuma anúncios públicos e compare fontes para identificar mudanças que exijam avaliação especializada.
Levantamento de literatura técnica e científica: Reúna avanços recentes da pesquisa, lançamentos técnicos e atualizações da documentação, condensando-os em notas práticas.
Verificação de fatos e processos de diligência prévia: Compare alegações empresariais, cobertura da imprensa ou declarações de executivos com fontes recuperadas e memorandos de diligência prévia anexados para verificação adicional.
Assistentes de pesquisa interativos: Crie assistentes autônomos de pesquisa que formulem estratégias de busca em várias etapas, resumam resultados e respondam a perguntas de acompanhamento.

Nota Certifique-se de que as instruções, os recursos anexados e as tarefas de busca estejam em conformidade com as políticas de uso da OpenAI, os termos da Flaq AI e os termos de serviço da web aplicáveis. Se ocorrer um erro, reduza o escopo da consulta, remova termos ou anexos restritos e tente novamente.

GPT 6 Sol Web Search e seus concorrentes: análise comparativa

GPT 6 Sol Web Search em comparação com GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra é a principal opção da OpenAI para suas tarefas de raciocínio mais exigentes. GPT 6 Sol Web Search oferece um equilíbrio entre capacidade de pesquisa e custo para fluxos de trabalho recorrentes em produção.
GPT 6 Sol Web Search em comparação com GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search atende a consultas de alto volume sensíveis ao custo. GPT 6 Sol Web Search é uma opção quando o fluxo de trabalho exige comparações mais longas e uma análise mais cuidadosa de fontes conflitantes.
GPT 6 Sol Web Search em comparação com mecanismos de resposta centrados em busca
Mecanismos de resposta centrados em busca costumam priorizar links e respostas curtas. GPT 6 Sol Web Search pode organizar o material recuperado em explicações e comparações mais extensas, adaptadas à pergunta do usuário.
GPT 6 Sol Web Search em comparação com a busca fundamentada do Gemini
Os modelos de busca fundamentada do Gemini são voltados a integrações com o ecossistema Google e ferramentas nativas da web. GPT 6 Sol Web Search oferece uma solução de busca nativa da OpenAI com amplo suporte a contextos que combinam texto, imagens e documentos por meio da API unificada de completações de chat da Flaq AI.