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でテキスト推論、文章作成、コーディング、分析を体験。Flaq AIの安定した手頃な価格のAPIは、ストリーミング応答に対応しています。
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-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
})
});
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-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
},
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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text API は、Anthropic の言語モデルを、Flaq AI 上のメッセージベースの文章作成や会話の ワークフローに導入します。開発者は専用のテキスト生成 API を通じて、指示と提供したコンテキストから文章の草案、要約、解説、 追加の質問への回答を生成できます。ストリーミング応答と調整可能な出力長により、 Claude Sonnet 5.5 をチャット画面、編集ツール、社内アシスタントに組み込む際に、テキスト専用のワークフローへ添付ファイルの 処理を追加する必要がありません。
指示に基づくテキスト生成: タスク、対象読者、希望する形式を指定し、Claude Sonnet 5.5 API にオリジナルの草案、 文章の書き換え、的を絞った回答をリクエストできます。
会話のコンテキスト: 関連する過去のメッセージを含めることで、後続のリクエストでも同じ依頼内容、 用語、元資料を参照できます。
ストリーミング応答: 生成されたテキストを順次受け取り、チャットや文章作成の画面で 回答を生成と同時に表示できます。
柔軟な出力長: 短い返答や詳しい解説に合わせて出力トークンの上限を設定し、あわせて 自然言語で希望する長さを指示できます。
反復的な文章作成の支援: メッセージを重ねて草案を改善し、文体、構成、 強調点の変更を依頼できます。依頼内容全体を説明し直す必要はありません。
テキストに特化した連携: 元資料をメッセージの内容としてすでに利用できるワークフローには、 テキスト専用のルートを使用できます。
入力: 指示、元の文章、関連する会話履歴を含むテキストメッセージ。
出力: 完全な応答として、またはストリーミングで順次返される生成テキスト。
制御項目: 任意の出力トークン上限と、ストリーミングまたは非ストリーミングの配信方式。
機能: リクエストで提供されたテキストに基づく会話の回答、草案作成、書き換え、要約、 解説。
文章作成アシスタント: 構成案の作成、段落の書き換え、既存の文章を 別の読者層に合わせる作業を支援するエディターを構築できます。
サポート返信の下書き: 関連する製品情報と顧客の質問を提供し、確認用の返信文を 生成できます。
知識の要約: 提供された議事録や参考文章を、簡潔な要約や行動につながる 概要資料にまとめられます。
学習ツール: ユーザーが説明を求めた後、追加のメッセージで個々の論点を確認できます。
社内ワークフローの自動化: アプリケーションが提供するコンテキストから、定期レポートや構造化された概要資料の テキストを生成できます。
注意 リクエストには指示と関連する元のテキストを含め、公開前に事実に関する記述を 確認してください。アップロードした文書に依存するタスクでは File Analysis ルートを使用してください。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text と GPT 6.1 Sol Text-to-Text どちらのルートも、Flaq AI でメッセージベースのテキスト生成と ストリーミングに対応しています。アプリケーションに使うモデルを選ぶ際は、自分の文章作成の依頼内容や会話テストを使って、 応答を比較してください。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text と Claude Sonnet 5.5 File Analysis テキスト専用のルートはメッセージから 元資料を取得します。File Analysis は添付ファイル入力を追加し、文書や画像から始まるワークフローに対応します。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text と GPT 6.1 Sol Web Search Web Search は、オンライン情報を必要とする調査向けの 別の選択肢です。Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text は、ウェブ検索を使わない会話向けに設定されています。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text と GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text は視覚的な入力を受け取り、 画像に関する質問に対応します。この Claude ルートは、テキストで表された指示と元の内容を対象としています。
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
WorkBuddy で GPT 6 Astra と Claude Fable 5.1 を使用