OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

Попробуйте API GPT 6 Sol от OpenAI для веб-поиска, онлайн-исследований и ответов с актуальной информацией через стабильный, доступный API Flaq AI с потоковой передачей.

Web Search

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-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);
    }
  }
}

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-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)

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-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
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на GPT 6 Sol Web Search

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

Углублённое исследование с GPT 6 Sol Web Search API (поиск в интернете на основе свидетельств от OpenAI)

GPT 6 Sol Web Search API сочетает рассуждения GPT-6 Sol с поиском в интернете для исследований и анализа рынка на Flaq AI. Эта интеграция API веб-поиска помогает разработчикам и исследовательским командам изучать меняющиеся темы, сопоставлять общедоступные источники и готовить аналитические справки на основе сообщений диалога. Прежде чем полагаться на результат, командам следует проверять важные утверждения по первоисточникам.

Основные возможности GPT 6 Sol Web Search API

Обобщение веб-материалов с учётом источников: Объединяйте актуальный поиск в интернете с рассуждениями GPT 6 Sol, чтобы оформлять результаты в аналитические справки для проверки по первоисточникам.
Сопоставление нескольких источников: Сравнивайте общедоступные источники, чтобы выявлять совпадения, противоречивые утверждения и новые события, требующие более внимательного изучения.
Мультимодальные исследовательские запросы: Прикрепляйте поддерживаемые изображения или справочные документы к поисковому запросу, чтобы предоставить дополнительные визуальные или контекстные свидетельства.
Исследование в несколько ходов: Включайте соответствующие предыдущие сообщения при уточнении, расширении или изменении направления исследовательского вопроса в последующих запросах.
Структурированное представление знаний: Преобразуйте неструктурированные веб-данные в резюме для руководства, сравнительные таблицы, хронологии или подробные разборы конкурентов.
Потоковый вывод в реальном времени: Постепенно передавайте аналитические сводки на основе поиска через server-sent events для интерактивных исследовательских инструментов.

Как использовать GPT 6 Sol Web Search API для углублённых исследований на Flaq AI

Входные данные: Тема исследования или аналитический запрос в сообщениях диалога, при необходимости дополненные поддерживаемыми изображениями и документами для дополнительного контекста.
Результат: Исследовательские сводки и сравнения на основе найденной общедоступной информации и предоставленных вложений.
Длина ответа: При необходимости задавайте максимальное число выходных токенов для кратких обновлений или подробных исследовательских сводок. Максимум по умолчанию для этого параметра не указан; ограничения модели на вывод сохраняются.
Потоковая передача: Получайте исследовательский ответ по частям для немедленного показа пользователю.
Возможности: Поиск в интернете, сопоставление источников, обобщение исследований и изучение мультимодальных запросов через интеграцию Flaq AI API.

Лучшие сценарии применения интеграции GPT 6 Sol Web Search API

Изучение конкурентной среды и обзор рынка: Отслеживайте запуски продуктов конкурентов, изменения цен, публичные объявления и рыночные тенденции в отраслях по всему миру.
Отслеживание нормативных и правовых изменений: Обобщайте публичные объявления и сравнивайте источники, чтобы выявлять изменения, требующие экспертной проверки.
Обзор технической и научной литературы: Собирайте сведения о последних научных прорывах, технических релизах и обновлениях документации, преобразуя их в практически полезные заметки.
Проверка фактов и комплексная проверка: Сопоставляйте деловые утверждения, публикации прессы или заявления руководителей с найденными источниками и приложенными материалами проверки для дальнейшего подтверждения.
Интерактивные исследовательские помощники: Создавайте автономных исследовательских ассистентов, которые формируют многоэтапные стратегии поиска, обобщают результаты и отвечают на уточняющие вопросы.

Примечание Убедитесь, что запросы, вложенные материалы и поисковые задачи соответствуют правилам использования OpenAI, условиям Flaq AI и применимым условиям веб-сервисов. При ошибке сузьте запрос, удалите запрещённые термины или вложения и повторите попытку.

GPT 6 Sol Web Search и конкуренты: сравнительный анализ

GPT 6 Sol Web Search и GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra — флагманское решение OpenAI для самых сложных задач рассуждения. GPT 6 Sol Web Search сочетает исследовательские возможности и стоимость для регулярных рабочих процессов в производственной среде.
GPT 6 Sol Web Search и GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search подходит для большого объёма запросов при ограниченном бюджете. GPT 6 Sol Web Search можно выбрать, когда рабочий процесс требует более развёрнутых сравнений и внимательного изучения противоречащих друг другу источников.
GPT 6 Sol Web Search и поисковые системы ответов
Системы ответов, ориентированные на поиск, часто делают акцент на ссылках и кратких ответах. GPT 6 Sol Web Search может организовывать найденный материал в более подробные объяснения и сравнения с учётом вопроса пользователя.
GPT 6 Sol Web Search и Gemini Grounded Search
Поисковые модели Gemini с опорой на источники предназначены для интеграций с экосистемой Google и встроенными веб-инструментами. GPT 6 Sol Web Search предлагает решение для поиска на основе OpenAI с полноценной поддержкой смешанного контекста из текста, изображений и документов через единый API завершения чата Flaq AI.