OpenAI/gpt-5.5-web-search

gpt-5.5-web-search

OpenAI GPT 5.5 Web Search API สำหรับงานวิจัยที่อ้างอิงข้อมูล คำตอบล่าสุด บรีฟตลาด และLLMที่เข้าใจเว็บ เสถียรและคุ้มค่าสำหรับทีมโปรดักชันในระดับขยาย. ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.

Web Search

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-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-5.5-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-5.5-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 5.5 Web Search

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

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

README

GPT 5.5 Web Search API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (โมเดล OpenAI ขั้นสูงสำหรับ reasoning ซับซ้อนและงานระดับมืออาชีพ)

GPT 5.5 Web Search 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 web search ด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น research-aware prompting, tool workflows ที่รองรับ และการตั้งค่าเฉพาะ route บน Flaq AI สร้างมาสำหรับ production workloads จึงมอบวิธีที่มั่นคงให้ทีม เพิ่มความสามารถ AI ขั้นสูงโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลหรือเขียน provider-specific plumbing ตั้งแต่ต้น

คุณสมบัติหลักของ GPT 5.5 Web Search API

การอิงข้อมูลค้นหาแบบเรียลไทม์: เชื่อม model reasoning กับ web information ใหม่ๆ เพื่อให้คำตอบสะท้อนเหตุการณ์ล่าสุด products และ market changes ได้
การสรุปที่พร้อมสำหรับงานวิจัย: แปลง retrieved web context เป็น comparisons, briefs และ actionable summaries ที่กระชับสำหรับ business หรือ technical teams
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 5.5 Web Search API สำหรับ Real-Time Web Research บน Flaq AI

Input: คำถามวิจัยภาษาธรรมชาติ current-event prompts, 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 ที่ทรงพลัง เชื่อถือได้ และยืดหยุ่น

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม GPT 5.5 Web Search API

วิจัยตลาดและคู่แข่ง: ติดตาม product launches, feature changes, positioning และ public updates ด้วย search-enabled AI workflow
สรุปเหตุการณ์ปัจจุบัน: สร้าง timely summaries ของข่าว policy changes, 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: ตรวจ claims เปรียบเทียบ sources และลด stale-answer risk ใน knowledge-heavy applications
Sales และ Account Intelligence: รวบรวม public company updates, leadership changes และ relevant business context ก่อน outreach

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

GPT 5.5 Web Search 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 web search 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 web search 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