OpenAI GPT 5.5 API 支援穩定且實惠的 PDF、報告、合約、試算表與長文件分析,適合檔案問答、風險審閱、摘要生成、資料擷取與專業生產工作流程。適合開發者與團隊接入智慧問答、文字分析、摘要、寫作與自動化任務。可用於從免費測試到正式部署的工作流程,在回應品質、穩定性與成本效率之間取得平衡。協助快速驗證模型能力,並延伸到客服、知識庫、研究與辦公場景。
Gpt 5.5 相關模型
API 範例
提交範例
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);
}
}
}
提交範例
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)
提交範例
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
}'
GPT 5.5 File Analysis 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
README
快速且經濟實惠的 GPT 5.5 檔案分析 API(面向複雜推理和專業工作的進階 OpenAI 模型)
GPT 5.5 檔案分析 API 在 Flaq AI 上提供 OpenAI API 存取,適用於要求較高的開發者、研究和業務工作流程, 這些工作流程需要可靠推理和生產就緒的輸出。這種強大、可靠且彈性的 OpenAI API 整合 可協助開發者建構檔案分析體驗,支援彈性的對話脈絡、文件感知提示、受支援的工具 工作流程,以及 Flaq AI 上特定路由的設定。它為生產工作負載而打造,讓團隊能穩定加入 進階 AI 能力,而不必管理模型基礎設施,也不必從零撰寫特定供應商的接入邏輯。
GPT 5.5 檔案分析 API 的主要功能
- 多檔案文件理解: 在一個工作流程中分析上傳檔案,並連結報告、 簡報、規格和記錄中的細節。
- 長脈絡檔案推理: 在較大輸入中保留文件細節,同時產生清楚摘要、 比較和下一步建議。
- 彈性 API 控制: 使用對話脈絡、文件感知提示、受支援的工具工作流程,以及 Flaq AI 上特定路由的設定來引導簡單請求、深度分析和生產自動化。
- 生產工具支援: 連接受支援的工具工作流程、檢索、自動化和進階應用 功能,而不需暴露底層供應商設定。
- 高性價比整合: 透過 Flaq AI 建構檔案分析功能,取得清楚路由、穩定模型頁面, 以及適合生產工作流程的持久 API 訊息。
- 開發者友好工作流程: 使用自然語言指令、結構化提示和特定路由輸入, 快速從原型推進到生產。
如何在 Flaq AI 上使用 GPT 5.5 檔案分析 API 進行文件分析
- 輸入: 上傳的檔案,以及用於擷取、摘要、比較或推理的自然語言指令。
- 輸出: 來自上傳檔案的文件摘要、擷取洞察、比較、表格、決策或結構化分析。
- 路由設定: 專為多文件分析工作流程設計,支援檔案輸入和彈性的後續 脈絡。
- 設定: 彈性的對話脈絡、文件感知提示、受支援的工具工作流程,以及特定路由的 Flaq AI 設定。
- 能力: PDF 與文件分析、類似試算表的推理、合約審查、報告摘要,以及 透過強大、可靠且彈性的 OpenAI API 整合實現的多檔案比較。
GPT 5.5 檔案分析 API 整合的最佳使用場景
- 研究報告摘要: 將長報告、白皮書和簡報文件濃縮為面向主管的 重點。
- 合約與政策審查: 比較條款、標記重要義務,並為法務、財務或 營運團隊總結風險。
- 資料與試算表分析: 檢查結構化檔案、發現趨勢,並用白話為 業務使用者解釋表格。
- 知識庫處理: 將上傳的手冊、文件和支援文章轉為可搜尋答案和可重複使用的 摘要。
- 多文件比較: 用一致標準比較版本、方案、需求或供應商文件, 並輸出清楚結果。
Note 請確保你的提示詞、上傳檔案和應用工作流程符合 OpenAI 安全與使用 指南。如果發生錯誤,請檢查輸入是否包含受限內容,簡化請求後再試。
GPT 5.5 檔案分析 與競品比較:比較分析
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GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 擅長謹慎的長週期推理和 Claude 風格代理 工作流程。GPT 5.5 提供 OpenAI 原生行為、廣泛的應用工具,以及適合已經 基於 OpenAI 生態建構團隊的熟悉 API 路徑。
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GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 側重智慧與延遲之間的快速平衡。 GPT 5.5 是 開發者需要 OpenAI 模型行為、彈性聊天工作流程,以及 Flaq AI 上整合檔案分析 能力時的強力選擇。
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GPT 5.5 vs. Gemini Gemini 模型對 Google 原生多模態和鄰近 Workspace 的用例很有吸引力。GPT 5.5 以 OpenAI 風格推理、可靠文字品質和生產友好整合形成差異化。
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GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner 因經濟實惠的推理實驗而受到重視。 GPT 5.5 為專業檔案分析 工作流程提供託管 API 體驗,尤其適合重視可靠性和生態支援的場景。
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GPT 5.5 vs. Llama Llama 模型為團隊提供開放模型彈性和部署控制。GPT 5.5 消除 基礎設施開銷,並為需要快速整合和穩定輸出品質的開發者提供可擴展 API。