API GPT 5.5
Полный справочник API для моделей GPT 5.5 большие языковые модели на базе OpenAI.
Варианты модели
Этот API поддерживает четыре варианта модели:
Краткое сравнение
GPT 5.5 text-to-text
Эндпоинт {#}
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-5.5-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a short launch announcement for a new AI feature.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
GPT 5.5 image-to-text
Эндпоинт
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-5.5-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
})
});
GPT 5.5 веб-поиск
Эндпоинт
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-5.5-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Find recent product launch trends in AI developer tools.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
GPT 5.5 анализ файлов
Эндпоинт
POST /api/v1/chat/completions
Параметры запроса
Обязательные
Поддержка сообщений
Необязательные
Пример запроса
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-5.5-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this document and list the key action items.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
Формат ответа
LLM-модели GPT 5.5 возвращают OpenAI-совместимые completion-ответы. При stream: true ответ приходит как Server-Sent Events; при stream: false ответ является одним JSON-объектом.
Успешный ответ
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"The image shows"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"gpt-5.5-image-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}
data: [DONE]
Ответ с ошибкой
event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}
Рекомендации
- Сохраняйте структуру сообщений: Используйте
messages[] для истории диалога, а не сводите контекст в один промпт.
- Прикрепляйте файлы и изображения к сообщениям: Помещайте части
image_url и file внутри сообщения, которое их вводит.
- Используйте парсинг SSE: Читайте
choices[0].delta.content для поэтапного вывода и data: [DONE] для финального содержимого.
- Отправляйте только поддерживаемые входные данные: Соотносите текстовые, графические и файловые части с выбранным вариантом модели.
- Храните состояние запроса локально: Chunks include a completion
id, but clients should still route chunks through the active request state.