Guida Claude Code
Configura i modelli Claude di Flaq AI ed esplora le skill di Claude Code
Prova l’API Claude Sonnet 5.5 di Anthropic per revisione di documenti, riassunti e domande sui file tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con risposte in streaming per le app.
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: 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize the key points of this PDF.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'gptproto.pdf',
file_data: 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 1000,
})
});
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': 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize the key points of this PDF.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'gptproto.pdf',
'file_data': 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 1000,
},
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": "claude-sonnet-5.5-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize the key points of this PDF." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "gptproto.pdf",
"file_data": "https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 1000
}'
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
L’API Claude Sonnet 5.5 File Analysis aiuta gli sviluppatori a trasformare materiale di riferimento caricato in risposte scritte utili su Flaq AI. Combina documenti o immagini con una domanda per richiedere riepiloghi, spiegazioni e confronti basati sul contenuto fornito. L’interfaccia basata su messaggi, le risposte in streaming e la lunghezza regolabile dell’output supportano gli assistenti documentali e i flussi di ricerca che devono passare dai file di origine a una risposta leggibile.
Domande incentrate sui documenti: Poni domande mirate sui documenti forniti invece di copiare manualmente ogni passaggio pertinente in una conversazione esclusivamente testuale.
Input flessibile di riferimenti: Combina file supportati, un’immagine e istruzioni testuali per fornire il materiale necessario a un’attività di revisione documentale.
Flussi di riepilogo ed estrazione: Richiedi una panoramica, punti chiave o informazioni selezionate dal materiale fornito, specificando il formato di output nel prompt.
Revisione di più documenti: Fornisci file correlati e chiedi al modello di identificare temi comuni, differenze o punti che richiedono un esame più approfondito.
Approfondimenti conversazionali: Mantieni i messaggi pertinenti per perfezionare un riepilogo o chiedere una spiegazione di un risultato specifico.
Controlli di streaming e lunghezza: Visualizza progressivamente l’analisi generata e imposta un limite di token di output adeguato al livello di approfondimento richiesto.
Input: Allegati documentali o immagini supportati, insieme a istruzioni testuali facoltative e messaggi pertinenti.
Output: Analisi scritte, riepiloghi o risposte, con opzioni di risposta in streaming o senza streaming.
Controlli: Guida l’analisi con una domanda specifica, un formato richiesto e un limite facoltativo di token di output.
Capacità: Risposte a domande sui documenti, riepiloghi, estrazione di informazioni e confronto del materiale di riferimento fornito.
Revisione dei report: Richiedi una panoramica concisa di un report caricato e approfondisci le sezioni pertinenti per il tuo team.
Lettura per la ricerca: Confronta articoli scientifici o documenti di riferimento forniti e organizza i loro punti principali in un documento di lavoro.
Passaggi di consegne dei progetti: Trasforma specifiche e note allegate in un riepilogo dei requisiti e delle questioni irrisolte.
Assistenti alla consultazione: Consenti agli utenti di interrogare file di riferimento caricati tramite un’interfaccia conversazionale.
Preparazione editoriale: Estrai temi e dettagli a supporto dai documenti di origine prima di redigere un articolo o una presentazione.
Nota Usa file di origine leggibili e identifica la domanda a cui vuoi rispondere. Verifica citazioni, numeri e conclusioni nel materiale originale prima di fare affidamento sull’analisi.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis e GPT 6.1 Sol File Analysis Entrambe le route di Flaq AI accettano file e immagini per analisi scritte. Valutale sugli stessi documenti di origine e sulle stesse domande per confrontare pertinenza, completezza e interpretazione.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis e Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Text-to-Text lavora con materiale di partenza fornito direttamente nei messaggi. File Analysis è l’opzione con allegati per attività incentrate sui documenti.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis e GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text si concentra sulle domande visive e non abilita gli allegati documentali nella sua configurazione su Flaq AI. File Analysis supporta flussi di lavoro basati su file caricati, oltre che su immagini.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis e GPT 6.1 Sol Web Search Web Search risponde alle esigenze di ricerca online, mentre questa route Claude esamina il materiale fornito senza ricerca sul web. Scegli in base alla provenienza che dovrebbero avere gli elementi a sostegno della risposta.
Configura i modelli Claude di Flaq AI ed esplora le skill di Claude Code

Configura i modelli GPT di Flaq AI ed esplora le skill di Codex
Usa i modelli LLM di Flaq AI in Hermes Agent
Usa GLM 5.2, Kimi K3 e DeepSeek v4 in ZCode
Esegui DeepSeek Harness con i modelli DeepSeek di Flaq AI
Collega gli agenti AI agli strumenti Flaq per la generazione di immagini e video
Usa GPT 6 Astra e Claude Fable 5.1 in WorkBuddy