OpenAI GPT 5.5 API для глубокого анализа документов: PDF, отчетов, контрактов и таблиц. Стабильно и доступно для профессиональных аналитических процессов. Подходит для бесплатного тестирования и стабильных API-процессов.
Связанные модели Gpt 5.5
Примеры API
Пример отправки
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 file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
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);
}
}
}
Пример отправки
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-5.5-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)
Пример отправки
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-5.5-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
}'
Цены на GPT 5.5 File Analysis
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Связанные модели
gpt-5.4-text-to-texttext-to-textgpt-5.4-image-to-textimage-to-textgpt-5.4-web-searchweb-searchgpt-5.4-file-analysisfile-analysisgpt-5.5-text-to-texttext-to-textgpt-5.5-image-to-textimage-to-textgpt-5.5-web-searchweb-searchgpt-5.5-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-sol-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-sol-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-sol-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-sol-web-searchweb-searchgpt-5.6-terra-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-terra-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-terra-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-terra-web-searchweb-searchgpt-5.6-luna-text-to-texttext-to-textgpt-5.6-luna-image-to-textimage-to-textgpt-5.6-luna-file-analysisfile-analysisgpt-5.6-luna-web-searchweb-searchgpt-image-2text-to-imagegpt-image-2-editimage-to-imagegpt-image-2-clienttext-to-imagegpt-image-2-edit-clientimage-to-imageREADME
Быстрый и доступный GPT 5.5 File Analysis API (продвинутая модель OpenAI для сложного reasoning и профессиональной работы)
GPT 5.5 File Analysis API на Flaq AI предоставляет доступ к OpenAI API для требовательных developer, research и business workflows, которым нужны надежное reasoning и production-ready output. Эта мощная, надежная и гибкая интеграция OpenAI API помогает разработчикам создавать сценарии file analysis с гибким контекстом диалога, document-aware prompting, поддерживаемыми tool workflows и настройками конкретного маршрута на Flaq AI. Решение создано для production-нагрузок и дает командам стабильный способ добавлять продвинутые AI-возможности без управления инфраструктурой моделей или написания provider-specific plumbing с нуля.
Ключевые возможности GPT 5.5 File Analysis API
- Понимание нескольких файлов: Анализируйте загруженные файлы в одном workflow и связывайте детали между отчетами, брифами, спецификациями и записями.
- Рассуждение по файлам с длинным контекстом: Сохраняйте детали документов в больших входных данных, создавая понятные сводки, сравнения и рекомендации по следующим шагам.
- Гибкие настройки API: Используйте контекст диалога, document-aware prompting, поддерживаемые tool workflows и настройки конкретного маршрута на Flaq AI, чтобы направлять простые запросы, глубокий анализ и production-автоматизацию.
- Поддержка production-инструментов: Подключайте поддерживаемые tool workflows, retrieval, автоматизацию и расширенные функции приложений без вывода низкоуровневых настроек провайдера.
- Экономичная интеграция: Создавайте функции file analysis через Flaq AI с понятной маршрутизацией, стабильными страницами моделей и надежными API-сообщениями для production-процессов.
- Удобный workflow для разработчиков: Используйте инструкции на естественном языке, структурированные prompts и route-specific inputs, чтобы быстро пройти путь от прототипа до production.
Как использовать GPT 5.5 File Analysis API для анализа документов на Flaq AI
- Ввод: Загруженные файлы плюс инструкции на естественном языке для extraction, summarization, comparison или reasoning.
- Вывод: Сводки документов, извлеченные инсайты, сравнения, таблицы, решения или структурированный анализ из загруженных файлов.
- Конфигурация маршрута: Предназначен для workflows анализа нескольких документов с поддержкой file input и гибким follow-up context.
- Конфигурация: гибкий контекст диалога, document-aware prompting, поддерживаемые tool workflows и настройки конкретного маршрута на Flaq AI.
- Возможности: Анализ PDF и документов, spreadsheet-style reasoning, проверка контрактов, суммаризация отчетов и сравнение нескольких файлов через мощную, надежную и гибкую интеграцию OpenAI API.
Лучшие сценарии использования интеграции GPT 5.5 File Analysis API
- Сводки исследовательских отчетов: Сжимайте длинные отчеты, white papers и briefing-документы до готовых для руководства выводов.
- Проверка контрактов и политик: Сравнивайте пункты, отмечайте важные обязательства и суммируйте риски для юридических, финансовых или операционных команд.
- Анализ данных и таблиц: Изучайте structured files, находите trends и объясняйте tables простым языком для business users.
- Обработка базы знаний: Превращайте загруженные manuals, docs и support articles в searchable answers и reusable summaries.
- Сравнение нескольких документов: Сравнивайте versions, proposals, requirements или vendor documents с consistent criteria и чистым output.
Примечание Убедитесь, что ваши prompts, загруженные файлы и workflows приложения соответствуют правилам безопасности и использования OpenAI guidelines. Если возникает ошибка, проверьте ввод на restricted content, упростите запрос и попробуйте снова.
GPT 5.5 File Analysis против конкурентов: сравнительный анализ
-
GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 силен в аккуратном long-horizon reasoning и Claude-style agent workflows. GPT 5.5 предлагает OpenAI-native поведение, широкий application tooling и знакомый API path для команд, уже строящих решения в экосистеме OpenAI.
-
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 фокусируется на быстром балансе intelligence и latency. GPT 5.5 — сильный выбор, когда разработчикам нужны поведение модели OpenAI, гибкие chat workflows и интегрированные file analysis capabilities на Flaq AI.
-
GPT 5.5 vs. Gemini Модели Gemini привлекательны для Google-native multimodal и workspace-adjacent сценариев. GPT 5.5 выделяется OpenAI-style reasoning, надежным качеством текста и production-friendly интеграцией.
-
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner ценят за доступные reasoning experiments. GPT 5.5 предоставляет managed API experience для профессиональных file analysis workflows, особенно там, где reliability и ecosystem support важны.
-
GPT 5.5 vs. Llama Модели Llama дают командам open-model flexibility и deployment control. GPT 5.5 устраняет infrastructure overhead и дает scalable API для разработчиков, которым нужны быстрая integration и consistent output quality.