دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
جرّب API DeepSeek v4 Pro 0813 Text مجانًا لاستدلال نصي عالي الجودة، والكتابة، ومساعدة البرمجة، وتدفقات عمل LLM إنتاجية مستقرة.
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-pro-text-to-text-0813',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Hello'
}
],
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-pro-text-to-text-0813',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Hello',
}
],
'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-pro-text-to-text-0813",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"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-pro-text-to-text-0813',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Hello'
}
],
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-pro-text-to-text-0813',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Hello',
}
],
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-pro-text-to-text-0813",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
يوفر DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API على Flaq AI وصولا متقدما إلى LLM للمطورين الذين يبنون workflows للاستدلال والكتابة، والبرمجة والتحليل والأتمتة. يحول تكامل DeepSeek API هذا رسائل المستخدم إلى ردود نصية عالية الجودة من خلال route مُدار ومستقر مع فوترة قائمة على الرموز. وهو مصمم للمنتجات التي تحتاج إلى جودة استجابة أقوى، واتباع موثوق للتعليمات، وإنشاء نصوص جاهز للإنتاج 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
قارن بين DeepSeek V4 Pro وClaude Opus 4.8 من حيث توجيه واجهة برمجة التطبيقات (API) منخفضة التكلفة، والبرمجة، والوكلاء (Agents)، وتحليل الملفات، والأتمتة، والتسعير، وسير العمل الهجين على Flaq AI.
مقارنة DeepSeek V4 Pro مقابل Claude Opus 4.8 للمطوّرين: قارن استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) الأقل تكلفة، والاستدلال المتقدّم، وسير عمل Flaq AI، والموجّهات (Prompts)، واختبارات الإنتاج.