OpenAI/gpt-6-sol-web-search

gpt-6-sol-web-search

ลอง GPT 6 Sol API จาก OpenAI สำหรับค้นหาเว็บ ค้นคว้าออนไลน์ และตอบด้วยข้อมูลปัจจุบันผ่าน API ของ Flaq AI ที่เสถียรและราคาเข้าถึงได้ พร้อมการสตรีม สำหรับแอปค้นคว้าที่ต้องใช้ข้อมูลจากเว็บ

Web Search

โมเดล Gpt 6 Sol ที่เกี่ยวข้อง

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

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-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);
    }
  }
}

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-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)

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-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
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา GPT 6 Sol Web Search

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$2.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	-	มาตรฐาน
โทเค็น: output	$10.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	-	มาตรฐาน

README

วิจัยเชิงลึกด้วย GPT 6 Sol Web Search API (การสืบค้นเว็บโดยอิงหลักฐานจาก OpenAI)

GPT 6 Sol Web Search API ผสานการให้เหตุผลของ GPT-6 Sol กับการสืบค้นเว็บสำหรับการวิจัยและวิเคราะห์ตลาดบน Flaq AI การผสานรวม API ค้นหาเว็บนี้ช่วยให้นักพัฒนาและทีมวิจัยศึกษาประเด็นที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เปรียบเทียบแหล่งข้อมูลสาธารณะ และจัดทำสรุปจากข้อความสนทนา ทีมควรตรวจสอบข้อกล่าวอ้างสำคัญกับแหล่งข้อมูลต้นฉบับก่อนนำผลลัพธ์ไปใช้

คุณสมบัติหลักของ GPT 6 Sol Web Search API

สังเคราะห์ข้อมูลเว็บโดยคำนึงถึงแหล่งที่มา: ผสานการสืบค้นเว็บล่าสุดกับการให้เหตุผลของ GPT 6 Sol เพื่อจัดระเบียบสิ่งที่ค้นพบเป็นสรุปสำหรับตรวจสอบกับแหล่งข้อมูลต้นฉบับ
เปรียบเทียบหลายแหล่งข้อมูล: เปรียบเทียบแหล่งข้อมูลสาธารณะเพื่อระบุข้อมูลที่สอดคล้องกัน ข้อความที่ขัดแย้งกัน และความคืบหน้าใหม่ที่ต้องตรวจสอบอย่างละเอียด
คำถามวิจัยแบบหลายรูปแบบ: แนบรูปภาพหรือเอกสารอ้างอิงที่รองรับไปกับพรอมต์ค้นหา เพื่อให้หลักฐานด้านภาพหรือบริบทเพิ่มเติม
สำรวจต่อเนื่องหลายรอบ: รวมข้อความก่อนหน้าที่เกี่ยวข้องเมื่อปรับให้คำถามวิจัยชัดเจนขึ้น ขยายขอบเขต หรือเปลี่ยนทิศทางในคำขอครั้งต่อไป
นำเสนอความรู้แบบมีโครงสร้าง: จัดระเบียบข้อมูลเว็บที่ไม่มีโครงสร้างเป็นบทสรุปสำหรับผู้บริหาร ตารางเปรียบเทียบ ลำดับเหตุการณ์ หรือบทวิเคราะห์คู่แข่งเชิงลึก
ส่งผลลัพธ์แบบสตรีมในเวลาจริง: ส่งสรุปเชิงวิเคราะห์ที่อิงผลการค้นหาทีละส่วนผ่าน server-sent events เพื่อรองรับเครื่องมือวิจัยแบบโต้ตอบ

วิธีใช้ GPT 6 Sol Web Search API เพื่อวิจัยเชิงลึกบน Flaq AI

ข้อมูลนำเข้า: หัวข้อวิจัยหรือคำถามเชิงวิเคราะห์ที่ส่งผ่านข้อความสนทนา โดยอาจแนบรูปภาพและเอกสารที่รองรับเพื่อให้บริบทเพิ่มเติม
ผลลัพธ์: สรุปการวิจัยและการเปรียบเทียบโดยอิงข้อมูลสาธารณะที่สืบค้นได้และไฟล์แนบที่ให้มา
ความยาวผลลัพธ์: สามารถกำหนดจำนวนโทเค็นผลลัพธ์สูงสุดสำหรับข้อมูลอัปเดตสั้น ๆ หรือสรุปการวิจัยโดยละเอียด พารามิเตอร์นี้ไม่ได้ระบุค่าสูงสุดเริ่มต้นไว้ โดยยังคงใช้ข้อจำกัดผลลัพธ์ของโมเดล
การสตรีม: รับคำตอบการวิจัยที่สร้างขึ้นทีละส่วนเพื่อแสดงให้ผู้ใช้เห็นทันที
ความสามารถ: สืบค้นเว็บ เปรียบเทียบแหล่งข้อมูล สังเคราะห์งานวิจัย และสำรวจคำถามแบบหลายรูปแบบผ่านการผสานรวม Flaq AI API

กรณีใช้งานที่เหมาะกับการผสานรวม GPT 6 Sol Web Search API

สำรวจสภาพการแข่งขันและตลาด: ติดตามการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคู่แข่ง การเปลี่ยนแปลงราคา ประกาศสาธารณะ และแนวโน้มตลาดในอุตสาหกรรมทั่วโลก
ติดตามกฎระเบียบและนโยบายทางกฎหมาย: สรุปประกาศสาธารณะและเปรียบเทียบแหล่งข้อมูลเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงที่ควรให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบ
สำรวจวรรณกรรมทางเทคนิคและวิทยาศาสตร์: รวบรวมความก้าวหน้าทางการวิจัยล่าสุด การเผยแพร่เทคโนโลยี และการอัปเดตเอกสาร แล้วกลั่นกรองเป็นบันทึกที่นำไปใช้ได้
กระบวนการตรวจสอบข้อเท็จจริงและตรวจสอบสถานะ: เปรียบเทียบข้อกล่าวอ้างทางธุรกิจ ข่าวในสื่อ หรือคำแถลงของผู้บริหารกับแหล่งข้อมูลที่สืบค้นได้และบันทึกการตรวจสอบสถานะที่แนบมา เพื่อยืนยันเพิ่มเติม
ผู้ช่วยวิจัยแบบโต้ตอบ: สร้างผู้ช่วยวิจัยอัตโนมัติที่วางกลยุทธ์ค้นหาหลายขั้นตอน สรุปสิ่งที่ค้นพบ และตอบคำถามต่อเนื่อง

หมายเหตุ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์ สื่อที่แนบ และงานสืบค้นเป็นไปตามนโยบายการใช้งานของ OpenAI ข้อกำหนดของ Flaq AI และข้อกำหนดการให้บริการเว็บที่เกี่ยวข้อง หากเกิดข้อผิดพลาด ให้จำกัดขอบเขตคำถาม ลบคำหรือไฟล์แนบที่ถูกจำกัด แล้วลองอีกครั้ง

GPT 6 Sol Web Search เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

GPT 6 Sol Web Search เทียบกับ GPT 6 Astra Web Search
GPT 6 Astra เป็นตัวเลือกระดับเรือธงของ OpenAI สำหรับงานให้เหตุผลที่ยากที่สุด GPT 6 Sol Web Search สร้างสมดุลระหว่างความสามารถด้านการวิจัยกับต้นทุนสำหรับกระบวนการทำงานจริงที่ทำซ้ำเป็นประจำ
GPT 6 Sol Web Search เทียบกับ GPT 6 Luna Web Search
GPT 6 Luna Web Search เหมาะกับคำถามปริมาณมากที่ต้องคำนึงถึงต้นทุน GPT 6 Sol Web Search เป็นตัวเลือกเมื่อกระบวนการทำงานต้องการการเปรียบเทียบที่ยาวขึ้นและการตรวจสอบแหล่งข้อมูลที่ขัดแย้งกันอย่างละเอียด
GPT 6 Sol Web Search เทียบกับระบบตอบคำถามที่เน้นการค้นหา
ระบบตอบคำถามที่เน้นการค้นหามักให้ความสำคัญกับลิงก์และคำตอบสั้น ๆ GPT 6 Sol Web Search สามารถจัดระเบียบเนื้อหาที่สืบค้นได้เป็นคำอธิบายและการเปรียบเทียบที่ยาวขึ้นตามคำถามของผู้ใช้
GPT 6 Sol Web Search เทียบกับ Gemini Grounded Search
โมเดลค้นหาแบบอิงแหล่งข้อมูลของ Gemini ออกแบบมาสำหรับการผสานรวมในระบบนิเวศ Google และเครื่องมือเว็บในตัว GPT 6 Sol Web Search นำเสนอโซลูชันสืบค้นที่ใช้ OpenAI โดยตรง พร้อมรองรับบริบทผสมระหว่างข้อความ รูปภาพ และเอกสารอย่างครบถ้วนผ่าน API การตอบบทสนทนาแบบรวมของ Flaq AI