OpenAI/gpt-5.5-file-analysis

gpt-5.5-file-analysis

OpenAI GPT 5.5 API สำหรับวิเคราะห์เอกสารเชิงลึกใน PDF รายงาน สัญญา และสเปรดชีต เสถียรและคุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์วิเคราะห์มืออาชีพ. ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.

File Analysis

โมเดล Gpt 5.5 ที่เกี่ยวข้อง

gpt-5.5-text-to-texttext-to-text

gpt-5.5-image-to-textimage-to-text

gpt-5.5-web-searchweb-search

gpt-5.5-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-5.5-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);
    }
  }
}

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-5.5-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)

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-5.5-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
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา GPT 5.5 File Analysis

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$5.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	-	มาตรฐาน
โทเค็น: output	$30.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	-	มาตรฐาน

README

GPT 5.5 File Analysis API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดล OpenAI ขั้นสูงสำหรับ reasoning ซับซ้อนและงานระดับมืออาชีพ)

GPT 5.5 File Analysis API บน Flaq AI ให้การเข้าถึง OpenAI API สำหรับ developer, research และ business workflows ที่ต้องการ reasoning ที่เชื่อถือได้และ production-ready output การผสานรวม OpenAI API ที่ทรงพลัง เชื่อถือได้ และยืดหยุ่นนี้ ช่วยให้นักพัฒนาสร้างประสบการณ์ file analysis ด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น document-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และการตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI สร้างมาสำหรับ production workloads จึงมอบวิธีที่มั่นคงให้ ทีมเพิ่มความสามารถ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลหรือเขียน provider-specific plumbing ตั้งแต่ต้น

คุณสมบัติหลักของ GPT 5.5 File Analysis API

การเข้าใจเอกสารหลายไฟล์: วิเคราะห์ไฟล์ที่อัปโหลดใน workflow เดียว และเชื่อมโยงรายละเอียดระหว่างรายงาน brief ข้อกำหนด และบันทึกต่างๆ
การให้เหตุผลกับไฟล์แบบ Long Context: รักษารายละเอียดเอกสารในอินพุตขนาดใหญ่ พร้อมสร้างสรุปที่ชัดเจน การเปรียบเทียบ และคำแนะนำขั้นถัดไป
การควบคุม API ที่ยืดหยุ่น: ใช้บริบทสนทนา document-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 file analysis 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 5.5 File Analysis API สำหรับการวิเคราะห์เอกสารบน Flaq AI

Input: ไฟล์ที่อัปโหลดพร้อมคำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับ extraction, summarization, comparison หรือ reasoning
Output: สรุปเอกสาร insight ที่ดึงออกมา การเปรียบเทียบ ตาราง การตัดสินใจ หรือการวิเคราะห์แบบมีโครงสร้างจาก ไฟล์ที่อัปโหลด
Route Configuration: ออกแบบมาสำหรับ workflows วิเคราะห์หลายเอกสาร พร้อมรองรับ file input และ follow-up context ที่ยืดหยุ่น
Configuration: บริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น document-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และ การตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI
Capabilities: การวิเคราะห์ PDF และเอกสาร spreadsheet-style reasoning การตรวจสัญญา การสรุปรายงาน และ การเปรียบเทียบหลายไฟล์ผ่านการผสานรวม OpenAI API ที่ทรงพลัง เชื่อถือได้ และยืดหยุ่น

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม GPT 5.5 File Analysis API

สรุปรายงานวิจัย: ย่อรายงานยาว white papers และ briefing documents ให้เป็นประเด็นสำคัญที่พร้อมสำหรับผู้บริหาร นำไปใช้
ตรวจสัญญาและนโยบาย: เปรียบเทียบข้อสัญญา ทำเครื่องหมายหน้าที่สำคัญ และสรุปความเสี่ยงสำหรับทีมกฎหมาย การเงิน หรือ operations
วิเคราะห์ข้อมูลและสเปรดชีต: ตรวจ structured files หา trends และอธิบาย tables ด้วยภาษาง่ายๆ สำหรับ business users
ประมวลผล Knowledge Base: แปลง manuals, docs และ support articles ที่อัปโหลดให้เป็น searchable answers และ reusable summaries
เปรียบเทียบหลายเอกสาร: เปรียบเทียบ versions, proposals, requirements หรือ vendor documents ด้วย consistent criteria และ output ที่สะอาด

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

GPT 5.5 File Analysis เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 เด่นด้าน long-horizon reasoning อย่างรอบคอบและ Claude-style agent workflows ส่วน GPT 5.5 มอบพฤติกรรมแบบ OpenAI-native, application tooling ที่กว้าง และ API path ที่คุ้นเคยสำหรับทีมที่ กำลังสร้างบน ecosystem ของ OpenAI อยู่แล้ว
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 เน้นสมดุลที่รวดเร็วระหว่าง intelligence และ latency ส่วน GPT 5.5 เป็น ตัวเลือกที่แข็งแรงเมื่อผู้พัฒนาต้องการพฤติกรรมโมเดล OpenAI, chat workflows ที่ยืดหยุ่น และ file analysis capabilities ที่ผสานไว้ บน Flaq AI
GPT 5.5 vs. Gemini โมเดล Gemini น่าสนใจสำหรับ use cases แบบ Google-native multimodal และ workspace-adjacent ส่วน GPT 5.5 แตกต่างด้วย OpenAI-style reasoning คุณภาพข้อความที่เชื่อถือได้ และการผสานรวมที่ production-friendly
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner ได้รับความนิยมสำหรับ reasoning experiments ที่คุ้มค่า ส่วน GPT 5.5 มอบ managed API experience สำหรับ file analysis workflows ระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะในจุดที่ reliability และ ecosystem support สำคัญ
GPT 5.5 vs. Llama โมเดล Llama ให้ open-model flexibility และ deployment control แก่ทีม ส่วน GPT 5.5 ช่วยลด infrastructure overhead และส่งมอบ scalable API สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการ integration รวดเร็วและ consistent output quality