دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
واجهة OpenAI GPT 5.5 API للاستدلال متعدد الوسائط، والأسئلة المرئية، وOCR، وفهم الصور. مستقرة وبتكلفة مناسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المهنية والفرق. مصمم للاختبار المجاني وسير عمل API مستقر.
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-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
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': 'gpt-5.5-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
},
],
}
],
'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": "gpt-5.5-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
GPT 5.5 Image-to-Text API على Flaq AI توفر وصولًا إلى OpenAI API لتدفقات عمل المطورين والبحث والأعمال التي تتطلب تفكيرًا موثوقًا ومخرجات جاهزة للإنتاج. يساعد هذا التكامل القوي والموثوق والمرن مع OpenAI API المطورين على بناء تجارب image-to-text بمرونة في سياق المحادثة، وتوجيه للتحليل البصري، وتدفقات أدوات مدعومة، وإعدادات خاصة بالمسار على Flaq AI. صُمم لأعباء العمل الإنتاجية، ويمنح الفرق طريقة مستقرة لإضافة قدرات ذكاء اصطناعي متقدمة من دون إدارة بنية النماذج أو كتابة ربط خاص بالمزوّد من الصفر.
ملاحظة يرجى التأكد من أن prompts والملفات المرفوعة وتدفقات التطبيق لديك تلتزم بإرشادات السلامة والاستخدام من OpenAI. إذا حدث خطأ، فراجع الإدخال بحثًا عن محتوى مقيّد، وبسّط الطلب، ثم حاول مرة أخرى.
GPT 5.5 مقابل Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7 قوي في التفكير الدقيق طويل الأفق وتدفقات العمل الوكيلية بأسلوب Claude. يقدم GPT 5.5
سلوكًا أصيلًا من OpenAI، وأدوات تطبيقات واسعة، ومسار API مألوفًا للفرق التي تبني بالفعل على منظومة OpenAI.
GPT 5.5 مقابل Claude Sonnet 4.6
يركز Claude Sonnet 4.6 على توازن سريع بين الذكاء وزمن الاستجابة. يكون GPT 5.5 خيارًا قويًا
عندما يريد المطورون سلوك نموذج OpenAI وتدفقات chat مرنة وقدرات image-to-text مدمجة على Flaq AI.
GPT 5.5 مقابل Gemini
نماذج Gemini جذابة لحالات الاستخدام متعددة الوسائط والقريبة من مساحة عمل Google. يتميز GPT 5.5 بتفكير بأسلوب OpenAI وجودة نص موثوقة وتكامل مناسب للإنتاج.
GPT 5.5 مقابل DeepSeek Reasoner
يحظى DeepSeek Reasoner بتقدير لتجارب التفكير الميسورة. يوفر GPT 5.5 تجربة API
مُدارة لتدفقات image-to-text المهنية، خصوصًا عندما تكون الموثوقية ودعم المنظومة مهمين.
GPT 5.5 مقابل Llama
تمنح نماذج Llama الفرق مرونة النماذج المفتوحة والتحكم في النشر. يزيل GPT 5.5 عبء البنية
التحتية ويوفر API قابلة للتوسع للمطورين الذين يحتاجون إلى تكامل سريع ومخرجات متسقة الجودة.
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