Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
Gemini 3.5 Flash APIを無料で体験できます。ファイル分析、ドキュメント要約、抽出、マルチモーダル推論に対応し、本番チーム向けに安定したアクセスを提供します。専門的な AI ワークフローでのアプリ連携、チーム運用、検証、日常的な改善にも活用し、AI 機能を継続的に調整しやすくします。GPT、ClaudeなどのLLM APIを安定して接続し、AIエージェント、チャットボット、調査、コーディング、自動化アプリに活用できます。
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: 'gemini-3.5-flash-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
})
});
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': 'gemini-3.5-flash-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,
},
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": "gemini-3.5-flash-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
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Flaq AI の Gemini 3.5 Flash File Analysis API は、高速な文書理解、ファイルレビュー、マルチモーダル分析ワークフロー向けに Google モデルへのアクセスを提供します。この効率的な Gemini API 統合により、開発者は安定した管理型ルートを通じて、アップロードされたファイル、画像、テキスト指示を分析できます。プロバイダー固有の処理インフラを組み立てずに、大規模で手頃なファイル分析を必要とするチーム向けに構築されています。
注記 アップロードされたファイル、プロンプト、アプリケーションワークフローが Google の安全性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、制限対象のコンテンツがないか入力を確認し、リクエストを簡略化して再試行してください。
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis は、慎重な文書推論に強みがあります。Gemini 3.5 Flash File Analysis は、スケーラブルなワークフロー向けに速度、手頃さ、Google モデル統合を優先します。
Gemini 3.5 Flash vs. GPT File Analysis
GPT のファイル分析ルートは、OpenAI ネイティブな挙動と幅広いエコシステムの親しみやすさを提供します。Gemini 3.5 Flash は、管理型ファイル理解のための効率的な Google ルートをチームに提供します。
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen File Workflows
Qwen ワークフローは、言語タスク向けに Alibaba モデルの代替手段を提供します。Gemini 3.5 Flash File Analysis は、手頃な Google 搭載のファイルおよび画像理解に重点を置きます。
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Vision Workflows
Grok vision ワークフローは、xAI モデルの挙動を提供します。Gemini 3.5 Flash は、Flaq AI を通じて高速な管理型 Google ファイル分析を提供します。
Gemini 3.5 Flash vs. Llama with Document Pipelines
文書ツールを組み合わせた Llama は、インフラ制御を提供します。Gemini 3.5 Flash は、管理型 API を求めるチームのホスティングとパイプラインの複雑さを取り除きます。
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