دليل Claude Code
أعدّ نماذج Claude من Flaq AI واستكشف مهارات Claude Code
جرّب GPT 6 Sol API من OpenAI لفهم الصور والأسئلة المرئية وتحليل الصور عبر واجهة Flaq AI المستقرة وميسورة التكلفة مع استجابات متدفقة. ادمجه في تطبيقات الصور.
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-6-sol-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
})
});
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': 'gpt-6-sol-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-6-sol-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 |
|---|
توظّف واجهة GPT 6 Sol Image-to-Text API قدرات الاستدلال المتقدمة لنموذج GPT-6 Sol من OpenAI في فهم المحتوى البصري وتفسير الرسوم البيانية والإجابة عن الأسئلة البصرية على Flaq AI. يمكّن هذا التكامل لواجهة تحويل الصور إلى نص المطورين والفرق المتخصصة من تحويل المواد البصرية المدعومة، مع توجيهات باللغة الطبيعية، إلى أوصاف تقنية واضحة، وبيانات مستخرجة منظّمة، وتحليلات تفصيلية معمقة. يوفر GPT-6 Sol استدلالًا بصريًا قويًا، بينما تتيح Flaq AI تكاملًا موثوقًا وفعّالًا من حيث التكلفة عبر API.
ملاحظة يرجى التأكد من توافق مدخلاتك البصرية ورسائل المطالبات مع سياسات OpenAI للسلامة والاستخدام وشروط Flaq AI. إذا حدث خطأ، فافحص الصورة بحثًا عن خصائص غير مدعومة أو عناصر محظورة، وحسّن المطالبة، ثم أعد المحاولة.
GPT 6 Sol Image-to-Text مقارنةً بـ GPT 6 Astra Image-to-Text
GPT 6 Astra هو النموذج الرائد من OpenAI لأصعب مهام الاستدلال. يقدم GPT 6 Sol Image-to-Text خيارًا لتحليل الصور يوازن بين قدرات النموذج والتكلفة لسير العمل في بيئات الإنتاج.
GPT 6 Sol Image-to-Text مقارنةً بـ GPT 6 Luna Image-to-Text
يناسب GPT 6 Luna Image-to-Text المهام البصرية كبيرة الحجم والحساسة للتكلفة. ويُعدّ GPT 6 Sol Image-to-Text خيارًا للفرق التي تتعامل مع مخططات تفصيلية وأسئلة بصرية متعددة الخطوات.
GPT 6 Sol Image-to-Text مقارنةً بـ Claude Opus 5.5
يوفر Claude Opus 5.5 قدرات قوية متعددة الوسائط، خاصةً في التحليل المتمحور حول المستندات والذي يعتمد بكثافة على ملفات PDF. وقد جرى تبسيط GPT 6 Sol Image-to-Text خصيصًا للفحص السريع الذي يركز على الصور، وتفسير الرسوم البيانية، والإجابة الحوارية عن الأسئلة البصرية ضمن تكاملات Chat API القياسية.
GPT 6 Sol Image-to-Text مقارنةً بمحركات OCR المتخصصة
تُستخدم أدوات OCR المتخصصة غالبًا لتحويل النصوص المرئية إلى نص مكتوب واستخراج الحقول. يدعم GPT 6 Sol Image-to-Text أيضًا الأسئلة المتعلقة بالسياق البصري المحيط، بما يشمل الرسوم البيانية والتخطيط والعلاقات بين العناصر المرئية.
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