Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
AnthropicのClaude Sonnet 5.5 APIで文書レビュー、要約、ファイルに関する質問への回答を体験。Flaq AIの安定した手頃な価格のAPIで、アプリにストリーミング応答を提供できます。
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-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
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Claude Sonnet 5.5 File Analysis API は、Flaq AI 上でアップロードされた参考資料を、有用な文章の回答へと変換する開発者を 支援します。文書や画像に質問を添え、提供した内容に基づく 要約、解説、比較をリクエストできます。メッセージベースのインターフェース、ストリーミング配信、調整可能な出力長が、文書 アシスタントや、元ファイルから読みやすい回答を作る必要がある調査ワークフローを支えます。
文書を中心とした質問: 提供した文書について的を絞った質問ができ、関連する文章を一つずつ手作業で テキストのみの会話へコピーする必要がありません。
柔軟な参考資料の入力: 対応するファイル、画像、テキストの指示を組み合わせ、 文書レビューのタスクに必要な資料を提供できます。
要約と抽出のワークフロー: プロンプトで出力形式を指定し、提供した資料から 概要、要点、指定した情報を取得できます。
複数文書のレビュー: 関連するファイルを提供し、共通のテーマ、相違点、 詳しく確認すべき点をモデルに特定させられます。
会話形式の追加質問: 関連するメッセージを引き継いで要約を改善したり、 特定の発見について説明を求めたりできます。
ストリーミングと長さの制御: 生成された分析を順次表示し、求める詳しさに適した 出力トークンの上限を設定できます。
入力: 対応する文書または画像の添付ファイルと、任意のテキスト指示および関連メッセージ。
出力: 文章による分析、要約、回答。ストリーミングと非ストリーミングの応答を選択できます。
制御項目: 具体的な質問、希望する形式、任意の出力トークン上限で分析を方向付けます。
機能: 文書に関する質疑応答、要約、情報抽出、提供された 参考資料の比較。
レポートのレビュー: アップロードしたレポートの簡潔な概要を求め、チームに関連する箇所について 追加で質問できます。
研究資料の読解: 提供した論文や参考文書を比較し、主要な論点を作業用の 概要資料に整理できます。
プロジェクトの引き継ぎ: 添付した仕様書やメモを、要件と未解決の質問をまとめた要約に変換できます。
知識アシスタント: ユーザーが対話インターフェースから、アップロードした参考ファイルについて質問できます。
編集の準備: 記事やプレゼンテーションの草案を作る前に、元の文書からテーマや根拠となる詳細を 抽出できます。
注意 読み取りやすい元ファイルを使用し、回答を求める質問を明確にしてください。分析に基づいて判断する前に、引用、数値、 結論を元の資料と照合してください。
Claude Sonnet 5.5 File Analysis と GPT 6.1 Sol File Analysis Flaq AI のどちらのルートも、ファイルと画像を受け取って 文章による分析を行います。同じ元文書と質問で評価し、関連性、網羅性、 解釈を比較してください。
Claude Sonnet 5.5 File Analysis と Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Text-to-Text は、メッセージ内で直接 提供された元資料を扱います。File Analysis は、文書中心のタスクに向けた添付ファイル対応の選択肢です。
Claude Sonnet 5.5 File Analysis と GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text は視覚的な質問に特化しており、 Flaq AI の設定では文書の添付が有効になっていません。File Analysis は、アップロードしたファイルや画像を中心に構成する ワークフローに対応しています。
Claude Sonnet 5.5 File Analysis と GPT 6.1 Sol Web Search Web Search はオンライン調査を扱う一方、この Claude ルートはウェブ検索を使わず、提供された資料をレビューします。回答の根拠をどこから得るべきかに応じて 選択してください。
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
WorkBuddy で GPT 6 Astra と Claude Fable 5.1 を使用