Claude Code-Guide
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Teste die GPT 5.6 Luna Bild-zu-Text-API kostenlos für schnelles visuelles Verständnis, OCR, Diagrammanalyse und günstige Workflows mit hohem Volumen.
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-5.6-luna-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-5.6-luna-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-5.6-luna-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
}'
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
|---|
Die GPT 5.6 Luna Image-to-Text API auf Flaq AI verbindet schnelle GPT-5.6-Verarbeitung mit praxisnaher Bildanalyse für skalierbare Anwendungen. Diese kosteneffiziente OpenAI-Vision-Integration ermöglicht Entwicklern, Bilder, sichtbaren Text, Layouts, Diagramme, Produkte und Szenendetails mithilfe natürlichsprachlicher Anweisungen zu analysieren. Mit optionalen Textanweisungen, Gesprächskontext und Streaming-Antworten unterstützt Luna reaktionsschnelle Bild-zu-Text-Abläufe ohne separate Vision-Infrastruktur.
Hinweis Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts und hochgeladenen Bilder den Sicherheits- und Nutzungsrichtlinien von OpenAI entsprechen. Prüfen Sie bei einem Fehler die Eingaben auf eingeschränkte oder nicht unterstützte Inhalte, vereinfachen Sie die Anfrage und versuchen Sie es erneut.
GPT 5.6 Luna vs. GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol zielt auf anspruchsvolles visuelles Schlussfolgern in der Flaggschiff-Klasse. GPT 5.6 Luna legt den Schwerpunkt auf schnelleres, kosteneffizienteres Bildverständnis für die Produktion im großen Maßstab.
GPT 5.6 Luna vs. GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra vereint professionelle Bildanalyse und Kosten. GPT 5.6 Luna priorisiert maximale Geschwindigkeit und Effizienz für wiederkehrende Bild-Workloads.
GPT 5.6 Luna vs. GPT 5.5 Image-to-Text
GPT 5.5 bietet zuverlässige multimodale Analyse für etablierte Anwendungen. GPT 5.6 Luna stellt innerhalb der neueren GPT-Familie eine schnellere, kosteneffiziente Option bereit.
GPT 5.6 Luna vs. Gemini-Vision-Modelle
Gemini-Modelle fügen sich nahtlos in Google-zentrierte multimodale Systeme ein. GPT 5.6 Luna bietet einen effizienten OpenAI-nativen Weg für skalierbare Bildanalysen.
GPT 5.6 Luna vs. offene Vision-Modelle
Offene Vision-Modelle bieten Flexibilität beim Deployment, erfordern jedoch Serving und Optimierung. GPT 5.6 Luna bietet verwaltetes Bildverständnis über den API-Ablauf von Flaq AI.
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Flaq AI LLM-Modelle in Hermes Agent verwenden
Verwenden Sie GLM 5.2, Kimi K3 und DeepSeek v4 in ZCode
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