دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
جرّب Gemini 3.5 Flash API مجانًا لكتابة LLM السريعة، والمساعدة في البرمجة، والاستدلال، والملخصات. وصول مستقر لتطبيقات AI إنتاجية قابلة للتوسع. استخدم واجهات GPT وClaude وغيرها من LLM API المستقرة لبناء وكلاء AI وروبوتات محادثة وبحث وبرمجة وأتمتة وتطبيقات ذكية.
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: 'gemini-3.5-flash-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise summary of how transformer models work.'
}
],
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);
}
}
}
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': 'gemini-3.5-flash-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise summary of how transformer models work.',
}
],
'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)
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": "gemini-3.5-flash-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise summary of how transformer models work."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
توفر Gemini 3.5 Flash Text-to-Text API على Flaq AI وصولا إلى نموذج Google لسير عمل اللغة السريعة والميسورة والجاهزة للإنتاج. يساعد هذا التكامل الفعال مع Gemini API المطورين على بناء ميزات الدردشة والتلخيص والكتابة والبرمجة والأتمتة مع سياق محادثة مرن وعناصر تحكم عملية في الإخراج. وهو مصمم للفرق التي تحتاج إلى توليد نصوص سريع الاستجابة على نطاق واسع دون إدارة بنية نموذج Google مباشرة.
ملاحظة يرجى التأكد من أن المطالبات وسير عمل التطبيق تلتزم بإرشادات السلامة الخاصة بـ Google. إذا حدث خطأ، فراجع الإدخال بحثا عن محتوى مقيد، وبسط الطلب، ثم حاول مرة أخرى.
Gemini 3.5 Flash مقابل نماذج Gemini Pro
غالبا ما يتم وضع نماذج Gemini Pro للاستدلال الأكثر تطلبا والجودة الممتازة. يعطي Gemini 3.5 Flash الأولوية للسرعة والتكلفة الميسورة والإنتاجية الفعالة لسير عمل النصوص اليومية.
Gemini 3.5 Flash مقابل نماذج GPT
تقدم نماذج GPT سلوكا أصليا لـ OpenAI وألفة واسعة مع النظام البيئي. يمنح Gemini 3.5 Flash الفرق مسار نموذج Google سريعا لتوليد النصوص المدار على Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash مقابل Claude Sonnet
Claude Sonnet قوي في الكتابة الدقيقة والاستدلال المتوازن. يعد Gemini 3.5 Flash جذابا لتوليد النصوص السريع والفعال التكلفة وتكامل نموذج Google.
Gemini 3.5 Flash مقابل Qwen Plus
يوفر Qwen Plus سير عمل لغوي ميسور التكلفة من Alibaba. يوفر Gemini 3.5 Flash بديلا من Google لتطبيقات text-to-text سريعة الاستجابة.
Gemini 3.5 Flash مقابل Llama
تمنح نماذج Llama الفرق تحكما في النماذج المفتوحة. يزيل Gemini 3.5 Flash تعقيد الاستضافة ويوفر وصولا مدار إلى API لميزات النصوص في الإنتاج.
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