دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
جرّب API DeepSeek v4 Flash Text مجانًا لتوليد نص سريع وميسور، وملخصات، وكتابة، وتدفقات عمل الأتمتة.
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: 'deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
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);
}
}
}
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': 'deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
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)
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": "deepseek-v4-flash-text-to-text-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_API_KEY',
baseURL: 'https://api.flaq.ai/api/v1'
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (content) process.stdout.write(content);
}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='YOUR_API_KEY',
base_url='https://api.flaq.ai/api/v1',
)
stream = client.chat.completions.create(
model='deepseek-v4-flash-text-to-text-0731',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
stream=True,
max_tokens=500,
)
for chunk in stream:
if not chunk.choices:
continue
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end='', flush=True)
OPENAI_BASE_URL="https://api.flaq.ai/api/v1"
curl -N -X POST "$OPENAI_BASE_URL/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-text-to-text-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
يوفر DeepSeek v4 Flash Text-to-Text API على Flaq AI وصولا سريعا وميسور التكلفة إلى LLM للمطورين الذين يبنون chat والكتابة والتلخيص ودعم البرمجة وworkflows الأتمتة. يحول تكامل DeepSeek Flash API هذا رسائل المستخدم إلى مخرجات نصية سريعة الاستجابة عبر route مُدار ومستقر مع فوترة قائمة على الرموز. وهو مصمم للمنتجات عالية الحجم التي تحتاج إلى إنشاء لغة عملي وتكرار سريع واستخدام API ميسور جدا دون إدارة بنية النموذج التحتية.
Note يرجى التأكد من أن prompts والمحتوى المُنشأ يمتثلان لمتطلبات السلامة الخاصة بـ DeepSeek وFlaq AI. إذا حدث خطأ فعدّل الطلب أو قلل المحتوى غير المدعوم أو اضبط إعدادات التوليد ثم حاول مرة أخرى.
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code

أعدّ نماذج GPT من Flaq AI واستكشف مهارات Codex
استخدم نماذج LLM من Flaq AI في Hermes Agent
استخدم GLM 5.2 وKimi K3 وDeepSeek v4 في ZCode
شغّل DeepSeek Harness باستخدام نماذج DeepSeek من Flaq AI
اربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بأدوات Flaq لتوليد الصور والفيديو
استخدم GPT 6 Astra وClaude Fable 5.1 في WorkBuddy