Claude Code-Guide
Flaq AI Claude-Modelle einrichten und Claude-Code-Skills entdecken
DeepSeek v4 Flash Web Search API kostenlos testen für schnelle, bezahlbare rein textbasierte webbewusste Antworten, Recherche und Workflows mit aktuellen Informationen.
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-web-search-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What date is it today?'
}
],
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-web-search-0731',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'What date is it today?',
}
],
'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-web-search-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What date is it today?"
}
],
"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-web-search-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What date is it today?'
}
],
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-web-search-0731',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'What date is it today?',
}
],
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-web-search-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What date is it today?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
|---|
Die DeepSeek v4 Flash Web Search API auf Flaq AI bietet schnellen, günstigen sucherweiterten LLM-Zugriff für Entwickler, die Answer Engines, Research-Assistenten, Monitoring-Tools und Workflows mit aktuellen Informationen entwickeln. Diese DeepSeek Flash Web Search API-Integration kombiniert reaktionsschnelle Textgenerierung mit Websuchfunktion über eine stabile verwaltete Route. Sie ist für Produkte mit hohem Volumen gedacht, die praktische Antworten mit Live-Informationen, schnelle Synthese und kosteneffiziente API-Nutzung benötigen.
Hinweis Stelle sicher, dass Prompts, Nutzung abgerufener Inhalte und generierter Text den Sicherheitsanforderungen von DeepSeek und Flaq AI entsprechen. Wenn ein Fehler auftritt, überarbeite die Anfrage, grenze das Thema ein oder passe die Generierungseinstellungen an und versuche es erneut.
Flaq AI Claude-Modelle einrichten und Claude-Code-Skills entdecken

Flaq AI GPT-Modelle einrichten und Codex-Skills entdecken
Flaq AI LLM-Modelle in Hermes Agent verwenden
Verwenden Sie GLM 5.2, Kimi K3 und DeepSeek v4 in ZCode
DeepSeek Harness mit DeepSeek-Modellen von Flaq AI ausführen
Verbinden Sie KI-Agenten mit den Bild- und Videogenerierungstools von Flaq
GPT 6 Astra und Claude Fable 5.1 in WorkBuddy nutzen