Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
最上位クラスの視覚推論、OCR、グラフ分析、安定したマルチモーダル本番ワークフローに対応するGPT 5.6 Sol Image-to-Text APIを無料でお試しいただけます。
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: 'gpt-5.6-sol-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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': 'gpt-5.6-sol-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
},
],
}
],
'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-5.6-sol-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Flaq AI の GPT 5.6 Sol Image-to-Text API は、OpenAI のフラッグシップ GPT-5.6 の推論と、的確な視覚理解を組み合わせます。この本番対応のビジョン API 統合により、開発者は自然言語の指示を通じて、画像、レイアウト、表示テキスト、グラフ、物体、シーンの詳細を分析できます。任意のテキスト指示、会話コンテキスト、ストリーミング応答により、個別のビジョン基盤を維持することなく、複雑な視覚入力を明確な説明と構造化された知見に変換できます。
注記 プロンプトとアップロード画像が OpenAI 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、入力に制限対象または未対応のコンテンツがないか確認し、リクエストを簡略化して再試行してください。
GPT 5.6 Sol と GPT 5.6 Terra の比較
GPT 5.6 Terra は、コストを重視する本番ワークロード向けにバランスの取れた視覚分析を提供します。GPT 5.6 Sol は、最も高度な画像推論と専門的なレビュータスクに位置付けられています。
GPT 5.6 Sol と GPT 5.6 Luna の比較
GPT 5.6 Luna は、大規模で高速かつ効率的な画像理解を優先します。GPT 5.6 Sol は、最大スループットより複雑な視覚コンテキストが重要な場合に、より深い推論を提供します。
GPT 5.6 Sol と GPT 5.5 Image-to-Text の比較
GPT 5.5 は、既存の OpenAI ワークフローに確実な視覚分析を提供します。GPT 5.6 Sol は、Flaq AI の Image-to-Text アプリケーションにフラッグシップ GPT-5.6 の位置付けをもたらします。
GPT 5.6 Sol と Claude のビジョンワークフローの比較
Claude モデルは、Anthropic エコシステム内で慎重なマルチモーダル分析を提供します。GPT 5.6 Sol は、視覚推論と構造化された画像分析に向けた高度な OpenAI ネイティブのルートを提供します。
GPT 5.6 Sol と Gemini ビジョンモデルの比較
Gemini モデルは、Google 中心のマルチモーダルシステムに自然に適合します。GPT 5.6 Sol は、フラッグシップ GPT の推論と OpenAI スタイルの統合を好むチーム向けに設計されています。
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