Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
Claude Opus 4.7 API は、深いファイル推論、PDF レビュー、契約分析、レポート要約、文書 Q&A に対応。法務文書、研究資料、監査レポートなどプロチームの本番分析ワークフローを安定かつ低コストで支えます。開発者やチームが質問応答、テキスト分析、要約、ライティング、自動化タスクへ組み込みやすいモデルです。無料テストから本番運用まで、応答品質、安定性、コスト効率のバランスを取りながら活用できます。
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-opus-4.7-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096,
top_p: 0.5,
top_k: 50
})
});
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': 'claude-opus-4.7-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
'top_p': 0.5,
'top_k': 50,
},
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-opus-4.7-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096,
"top_p": 0.5,
"top_k": 50
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Claude Opus 4.7 File Analysis APIはFlaq AI上で、慎重な推論、信頼できる指示追従、本番対応の出力を必要とする要求水準の高いワークフロー向けにClaude APIアクセスを提供します。この強力で慎重、本番対応のClaude API統合は、 開発者が柔軟な会話コンテキスト、ドキュメントを意識したプロンプト、対応ツールワークフロー、 Flaq AI上のルート別設定を使ってfile analysis体験を構築するのに役立ちます。本番ワークロード向けに設計されており、 モデルインフラを管理したり、プロバイダー固有の接続処理をゼロから書いたりせずに、高度なAI機能を追加できる 安定した方法をチームに提供します。
Note プロンプト、アップロードファイル、アプリケーションワークフローがAnthropicの安全性および利用 ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、入力に制限対象コンテンツがないか確認し、 リクエストを簡素化してから再試行してください。
Claude Opus 4.7 vs. GPT 5.5 GPT 5.5は高度なOpenAI推論とコーディングワークフロー向けに位置付けられています。Claude Opus 4.7は、 Claudeらしい指示追従、慎重な分析、ライティング、ファイル、エージェントワークフローとの高い適合性で際立ちます。
Claude Opus 4.7 vs. GPT 5.4 GPT 5.4はプロフェッショナル業務向けの手頃なOpenAI性能を重視します。Claude Opus 4.7は、 慎重な応答品質、実用的な制御、file analysisタスクで信頼できる出力を備えたClaude API代替を提供します。
Claude Opus 4.7 vs. Gemini GeminiモデルはGoogleネイティブなマルチモーダルユースケースに強みがあります。Claude Opus 4.7は、 Claudeの慎重な応答スタイル、実用的なドキュメント推論、本番志向のツール動作で差別化します。
Claude Opus 4.7 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasonerはコスト重視の推論ワークロードに有用です。Claude Opus 4.7は、 管理されたClaude品質、より安全な本番挙動、プロ向けライティング、コーディング、分析ワークフローへの より強い適合性を提供します。
Claude Opus 4.7 vs. Llama Llamaモデルは、オープンモデル制御とセルフホスティングの柔軟性を開発者に提供します。Claude Opus 4.7は、 管理されたAPI、強い指示追従、モデルインフラ作業なしの高品質な出力を求めるチームに適しています。
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す

Flaq AI の GPT モデルを設定し、Codex スキルを探す
Hermes Agent で Flaq AI の LLM モデルを使用
ZCodeでGLM 5.2、Kimi K3、DeepSeek v4を使用
Flaq AI の DeepSeek モデルで DeepSeek Harness を実行
AIエージェントをFlaqの画像・動画生成ツールに接続