Guida Claude Code
Configura i modelli Claude di Flaq AI ed esplora le skill di Claude Code
Prova l’API GPT 6.1 Sol di OpenAI per ricerca sul web, ricerche online e risposte basate su informazioni attuali tramite l’API stabile e conveniente di Flaq AI con streaming.
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-6.1-sol-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
}
],
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-6.1-sol-web-search',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
}
],
'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-6.1-sol-web-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
GPT 6.1 Sol Web Search API supporta domande con ricerca web e flussi di ricerca su Flaq AI. Indica l'argomento, le informazioni necessarie e il contesto pertinente per richiedere una risposta scritta con accesso alla ricerca web. Questo percorso combina interazioni basate su messaggi con allegati di supporto facoltativi, risposte in streaming e lunghezza dell'output regolabile per le applicazioni che devono utilizzare informazioni online.
Ricerca web: Usa il percorso con ricerca abilitata per domande che richiedono informazioni oltre al contesto già fornito nella conversazione.
Ricerca guidata dal prompt: Specifica l'argomento, il periodo e l'ambito desiderato per concentrare la richiesta sulle informazioni necessarie alla tua applicazione.
Riferimenti di supporto: Allega file supportati o un'immagine a una domanda testuale per fornire ulteriore contesto all'attività di ricerca.
Approfondimento conversazionale: Poni domande successive per circoscrivere l'argomento o richiedere una spiegazione più chiara di una risposta precedente.
Risposte di ricerca in streaming: Restituisci progressivamente il testo generato per un'esperienza di ricerca interattiva.
Lunghezza della risposta regolabile: Imposta un limite di token di output e indica se desideri una panoramica sintetica o una risposta più articolata.
Input: Una domanda di ricerca testuale con il contesto pertinente della conversazione ed eventuali allegati di immagini o file supportati.
Output: Una risposta scritta prodotta tramite il percorso del modello con ricerca web abilitata.
Controlli: Ambito della ricerca nel prompt, limite facoltativo di token di output e selezione dello streaming.
Capacità: Risposte a domande con ricerca abilitata, sintesi di ricerche online e approfondimenti su un argomento.
Assistenti di ricerca: Aiuta gli utenti a indagare un argomento e a precisare le domande che desiderano approfondire.
Ricerca sui prodotti: Raccogli informazioni per una sintesi comparativa dei prodotti e verifica le fonti alla base prima di prendere una decisione.
Panoramiche di settore: Richiedi una sintesi mirata degli sviluppi relativi a un argomento e a un periodo specifici.
Ricerca nella documentazione: Trova informazioni pertinenti a una domanda tecnica e verificale nella documentazione originale.
Indagine contestuale: Combina un riferimento caricato con una domanda che richiede ulteriori informazioni online.
Nota Specifica l'intervallo di date pertinente e verifica le date delle fonti e le pagine originali prima di affidarti a una risposta di ricerca. L'accesso al web non garantisce che ogni pagina pertinente sia disponibile o che tutte le affermazioni restituite siano aggiornate.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text elabora i messaggi forniti senza ricerca web. Il percorso Web Search è configurato per domande che richiedono informazioni online.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis si concentra sul materiale caricato dall'utente. Web Search supporta ricerche oltre tali allegati, mantenendo la possibilità di fornire riferimenti facoltativi.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text si concentra sulla descrizione di un'immagine fornita o sulle risposte a domande che la riguardano. Web Search affronta una domanda di ricerca testuale e può usare un'immagine come contesto di supporto.
GPT 6.1 Sol Web Search e Claude Sonnet 5.5 File Analysis La configurazione File Analysis di Claude accetta documenti e immagini senza abilitare la ricerca web. Questo percorso GPT offre l'opzione con ricerca abilitata quando l'attività dipende anche da materiale online.
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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