OpenAI/gpt-5.4-web-search

gpt-5.4-web-search

OpenAI GPT 5.4 Web Search API สำหรับLLMที่อ้างอิงข้อมูล สรุปงานวิจัย คำตอบล่าสุด และเวิร์กโฟลว์ที่เข้าใจเว็บ เสถียรและคุ้มค่าสำหรับทีมโปรดักชัน. ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.

Web Search

โมเดล Gpt 5.4 ที่เกี่ยวข้อง

gpt-5.4-text-to-texttext-to-text

gpt-5.4-image-to-textimage-to-text

gpt-5.4-web-searchweb-search

gpt-5.4-file-analysisfile-analysis

เอกสาร

ตัวอย่าง API

JavaScriptPythoncURL

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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-5.4-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
  })
});

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);
    }
  }
}

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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-5.4-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)

ตัวอย่างการส่งคำขอ

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-5.4-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
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา GPT 5.4 Web Search

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$2.5000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	-	มาตรฐาน
โทเค็น: output	$15.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	-	มาตรฐาน

README

GPT 5.4 Web Search API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดล OpenAI ที่รวดเร็วและคุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI ระดับมืออาชีพ)

GPT 5.4 Web Search API บน Flaq AI ให้การเข้าถึง OpenAI API สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับมืออาชีพที่ต้องการ reasoning ที่เชื่อถือได้ ความช่วยเหลือด้านโค้ด และประสบการณ์ chat ที่ใช้งานได้จริง การผสานรวม OpenAI API ที่รวดเร็ว คุ้มค่า และใช้งานได้จริงนี้ช่วย ให้นักพัฒนาสร้างประสบการณ์ web search ด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น research-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และการตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI สร้างมาสำหรับ production workloads จึงมอบวิธีที่มั่นคงให้ทีมเพิ่ม ความสามารถ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานของโมเดล หรือเขียน provider-specific plumbing ตั้งแต่ต้น

คุณสมบัติหลักของ GPT 5.4 Web Search API

การอิงข้อมูลค้นหาแบบเรียลไทม์: เชื่อม model reasoning กับข้อมูลเว็บใหม่ๆ เพื่อให้คำตอบสะท้อนเหตุการณ์ล่าสุด ผลิตภัณฑ์ และการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้
การสรุปที่พร้อมสำหรับงานวิจัย: แปลง web context ที่ดึงมาเป็นการเปรียบเทียบสั้นๆ briefs และ actionable summaries สำหรับทีมธุรกิจหรือเทคนิค
การควบคุม API ที่ยืดหยุ่น: ใช้บริบทสนทนา research-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และ การตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI เพื่อกำกับคำของ่ายๆ การวิเคราะห์เชิงลึก และ production automation
การรองรับเครื่องมือสำหรับ Production: เชื่อมต่อ tool workflows, retrieval, automation และฟีเจอร์แอปขั้นสูงที่รองรับ โดยไม่ต้องเปิดเผยการตั้งค่าระดับล่างของผู้ให้บริการ
การผสานรวมที่คุ้มค่า: สร้างฟีเจอร์ web search ผ่าน Flaq AI ด้วย routing ที่ชัดเจน หน้าโมเดลที่เสถียร และ API messaging ที่ทนทานสำหรับ production workflows
Workflow ที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา: ใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติ structured prompts และ route-specific inputs เพื่อ เดินจาก prototype ไปสู่ production ได้อย่างรวดเร็ว

วิธีใช้ GPT 5.4 Web Search API สำหรับ Real-Time Web Research บน Flaq AI

Input: คำถามวิจัยภาษาธรรมชาติ prompts เกี่ยวกับเหตุการณ์ปัจจุบัน domain-focused tasks และ optional conversation context
Output: คำตอบและสรุปที่สดใหม่และ source-aware ซึ่งสร้างด้วยการรองรับ web search ผ่าน Flaq AI
Route Configuration: ออกแบบมาสำหรับ search-enabled research workflows พร้อม follow-up context และ current-information lookup
Configuration: บริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น research-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และ การตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI
Capabilities: Current information lookup, market research, fact checking, competitive analysis และ source-aware research workflows ผ่านการผสานรวม OpenAI API ที่รวดเร็ว คุ้มค่า และใช้งานได้จริง

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม GPT 5.4 Web Search API

วิจัยตลาดและคู่แข่ง: ติดตามการเปิดตัวสินค้า การเปลี่ยนแปลงฟีเจอร์ positioning และ public updates ด้วย search-enabled AI workflow
สรุปเหตุการณ์ปัจจุบัน: สร้าง summaries ที่ทันเวลาของข่าว การเปลี่ยนนโยบาย funding activity และ industry developments
SEO และการวางแผนคอนเทนต์: วิจัย live search results เปรียบเทียบ topic coverage และร่าง informed content outlines สำหรับ publishing teams
Fact Checking และ Validation: ตรวจสอบ claims เปรียบเทียบ sources และลดความเสี่ยง stale-answer ในแอปที่เน้นความรู้ applications
Sales และ Account Intelligence: รวบรวม public company updates การเปลี่ยนแปลง leadership และบริบทธุรกิจที่เกี่ยวข้อง ก่อน outreach

หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้ prompts ไฟล์ที่อัปโหลด และ workflows ของแอปเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจ input เพื่อหา restricted content ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองใหม่

GPT 5.4 Web Search เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

GPT 5.4 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 เด่นด้าน reasoning ระยะยาวอย่างรอบคอบและ Claude-style agent workflows ส่วน GPT 5.4 มอบพฤติกรรมแบบ OpenAI-native, application tooling ที่กว้าง และเส้นทาง API ที่คุ้นเคยสำหรับทีมที่ กำลังสร้างบน ecosystem ของ OpenAI อยู่แล้ว
GPT 5.4 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 เน้นสมดุลที่รวดเร็วระหว่าง intelligence และ latency ส่วน GPT 5.4 เป็น ตัวเลือกที่แข็งแรงเมื่อผู้พัฒนาต้องการพฤติกรรมโมเดล OpenAI, chat workflows ที่ยืดหยุ่น และ web search capabilities ที่ผสานไว้ บน Flaq AI
GPT 5.4 vs. Gemini โมเดล Gemini น่าสนใจสำหรับ use cases แบบ Google-native multimodal และ workspace-adjacent ส่วน GPT 5.4 แตกต่างด้วย OpenAI-style reasoning คุณภาพข้อความที่เชื่อถือได้ และการผสานรวมที่ production-friendly
GPT 5.4 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner ได้รับความนิยมสำหรับการทดลอง reasoning ที่คุ้มค่า ส่วน GPT 5.4 มอบ ประสบการณ์ API แบบ managed สำหรับ web search workflows ระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะในจุดที่ reliability และ ecosystem support สำคัญ
GPT 5.4 vs. Llama โมเดล Llama ให้ความยืดหยุ่นแบบ open-model และการควบคุม deployment แก่ทีม ส่วน GPT 5.4 ช่วยลด ภาระด้าน infrastructure และส่งมอบ API ที่ scalable สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการผสานรวมรวดเร็วและคุณภาพ output ที่สม่ำเสมอ