OpenAI/gpt-6-sol-file-analysis

gpt-6-sol-file-analysis

Попробуйте API GPT 6 Sol от OpenAI для анализа файлов, сводок документов и вопросов по нескольким файлам через стабильный, доступный API Flaq AI с потоковыми ответами.

File Analysis

Связанные модели Gpt 6 Sol

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

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

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-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);
    }
  }
}

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-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)

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-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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на GPT 6 Sol File Analysis

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$2.0000 за 1 млн входных токенов	-	Стандарт
Токен: output	$10.0000 за 1 млн выходных токенов	-	Стандарт

README

Анализ документов с GPT 6 Sol File Analysis API (профессиональная проверка файлов и свидетельств от OpenAI)

GPT 6 Sol File Analysis API применяет возможности рассуждения GPT-6 Sol от OpenAI к насыщенной документации, обобщению нескольких файлов и проверке свидетельств на Flaq AI. Эта интеграция API анализа файлов помогает инженерам-программистам, правовым аналитикам и корпоративным командам извлекать детали, сверять утверждения с исходными файлами и готовить сводки на основе поддерживаемых файлов, изображений и инструкций на естественном языке для дальнейшей проверки.

Основные возможности GPT 6 Sol File Analysis API

Профессиональный анализ документов: Работайте с объёмными договорами, техническими руководствами, финансовой отчётностью и научными статьями с помощью высокопроизводительной модели семейства GPT-6 от OpenAI.
Извлечение информации и полей: Выявляйте положения, технические характеристики, обязательства и табличные данные, затем проверяйте извлечённые сведения по источнику.
Проверка свидетельств между документами: Сопоставляйте утверждения в прикреплённых файлах, чтобы отмечать возможные несоответствия, изменения версий и отсутствующие условия договора для проверки.
Мультимодальный контекст документов и изображений: Объединяйте загруженные текстовые документы со схемами, отсканированными страницами или снимками экрана для всестороннего контекстного анализа.
Обобщение для последующей проверки: Сжимайте обширную документацию до резюме для руководства, сравнительных таблиц или контрольных списков, которые команды смогут сверить с исходными файлами.
Постепенная потоковая передача: Передавайте аналитические выводы и подробные обзоры файлов по частям через server-sent events, обеспечивая отзывчивое взаимодействие с пользователем.

Как использовать GPT 6 Sol File Analysis API для анализа документов на Flaq AI

Входные данные: Сообщения диалога с необязательными поддерживаемыми документами или изображениями и инструкциями по проверке, извлечению или сравнению.
Результат: Структурированные сводки, извлечённые поля, контрольные списки соответствия требованиям и сравнительный анализ на основе предоставленных файлов.
Длина ответа: При необходимости задавайте максимальное число выходных токенов для кратких извлечений или подробных обзоров документов. Максимум по умолчанию для этого параметра не указан; ограничения модели на вывод сохраняются.
Потоковая передача: Получайте оценки документов постепенно, сохраняя отзывчивость интерактивного приложения.
Возможности: Анализ документов, сравнение нескольких файлов, семантическое извлечение данных и проверка по источникам через интеграцию Flaq AI API.

Лучшие сценарии применения интеграции GPT 6 Sol File Analysis API

Аудит договоров и политик: Извлекайте ключевые обязательства, положения об ответственности, даты истечения и условия продления из корпоративных соглашений для юридических подразделений и команд по соблюдению требований.
Комплексная проверка компаний: Сравнивайте раскрываемые поставщиками сведения, презентации и финансовую отчётность, чтобы отмечать расхождения для дальнейшей проверки.
Проверка технических спецификаций и RFP: Разбирайте архитектурные схемы, запросы предложений и инженерные стандарты, чтобы определить требования к реализации.
Анализ финансовой отчётности и отчётов: Преобразуйте квартальные финансовые результаты, аудиторские отчёты и инвестиционные проспекты в стандартизированные табличные сводки.
Обобщение научных статей и литературы: Объединяйте академические статьи, аналитические доклады и технические приложения из нескольких источников в единые аналитические записки.

Примечание Загружайте только документы, изображения и текстовые инструкции, соответствующие правилам безопасности и использования OpenAI, условиям Flaq AI и применимым стандартам конфиденциальности данных организации. При ошибке проверьте, что файлы имеют поддерживаемый формат, удалите запрещённое содержимое и повторите попытку.

GPT 6 Sol File Analysis и конкуренты: сравнительный анализ

GPT 6 Sol File Analysis и GPT 6 Astra File Analysis
GPT 6 Astra — флагманская модель OpenAI для самых сложных задач рассуждения. GPT 6 Sol File Analysis сочетает возможности модели и стоимость для корпоративных процессов проверки документов.
GPT 6 Sol File Analysis и GPT 6 Luna File Analysis
GPT 6 Luna File Analysis предназначен для большого объёма задач с документами при ограниченном бюджете. GPT 6 Sol File Analysis подходит для процессов, требующих подробного сравнения юридических или технических текстов.
GPT 6 Sol File Analysis и Claude Opus 5.5 File Analysis
Claude Opus 5.5 File Analysis поддерживает проверку документов и изображений в экосистеме Anthropic. GPT 6 Sol File Analysis предлагает вариант на основе OpenAI для вопросов по техническим документам, извлечения данных и интеграции в формате чата на Flaq AI.
GPT 6 Sol File Analysis и Gemini File Understanding
Модели обработки файлов Gemini подходят для процессов, построенных вокруг мультимодальных инструментов Google. GPT 6 Sol File Analysis предлагает вариант на основе OpenAI для команд, которым нужны структурированный текст по заданным инструкциям и доступ через единый API чата на Flaq AI.