Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
OpenAIのGPT 6.1 Sol APIで文章作成、コーディング、会話、テキスト分析を体験。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: 'gpt-6.1-sol-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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': 'gpt-6.1-sol-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
}
],
'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-6.1-sol-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise product update for a developer audience."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
GPT 6.1 Sol Text-to-Text API は、Flaq AI 上の文章作成ツール、対話型製品、 業務ワークフロー向けに、メッセージを使った文章生成を提供します。タスクと参考テキストを送信して、下書き、解説、要約、 追加の回答をリクエストできます。ストリーミング配信と調整可能な出力トークン上限により、開発者は生成テキストの 返し方を調整し、GPT 6.1 Sol をアプリケーションの体験に組み込めます。
プロンプトに沿った文章作成: 目的、読者、希望する構成を指定して、製品内で確認・修正できる 文章の下書きを生成します。
複数ターンの会話: 関連するメッセージ履歴を渡すことで、同じタスク内で追加の質問や 修正に対応できます。
テキストの逐次配信: 生成の進行に合わせて、チャット画面や編集画面に回答をストリーミングします。
出力の長さの制御: 出力トークン上限と、簡潔または詳細な回答を求める指示を組み合わせて、 回答の範囲を調整します。
テキスト変換ワークフロー: 同じメッセージ形式の API を通じて、提供した資料の要約、メモの整理、 書き換えを依頼できます。
テキスト専用ルート: 画像入力、文書添付、ウェブ検索を必要としないリクエストに、 テキスト生成を組み込めます。
入力: テキストによる指示、参考文章、関連する会話メッセージ。
出力: 完成した回答、またはストリーミングで順次配信される生成テキスト。
制御: 任意の出力トークン上限、ストリーミングの選択、文体や構成を指定するプロンプト。
機能: 下書き作成、書き換え、対話型の質問応答、要約、提供されたテキストの 解説。
製品内の文章作成ツール: ユーザーが大まかな要件から構成案や下書きを作成し、その後のリクエストで 修正できるようにします。
カスタマーサポートの返信案: 顧客の質問と承認済みの製品情報を組み合わせ、確認用の 返信案を作成します。
チーム向けの要約: 提供されたメモを、進捗報告、会議の要約、次のアクションの一覧に変換します。
対話型学習: ユーザーが会話を通じてさらに掘り下げられる解説を提供します。
アプリケーションの文章作成の自動化: アプリケーションが提供する文脈から、定期的に必要な文章を生成します。
注記 回答に必要な情報を含め、公開前に出力内容の事実関係を確認してください。画像、ファイル、ウェブ検索が タスクの中心となる場合は、それぞれの専用ルートを選択してください。
GPT 6.1 Sol Text-to-Text と Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text どちらも Flaq AI 上でテキストメッセージ、ストリーミング、出力の長さの 制御に対応しています。代表的なプロンプトを試して、文章作成や会話の要件にどちらの回答がより適しているかを 判断してください。
GPT 6.1 Sol Text-to-Text と GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text は、画像に関する質問に対応する視覚入力を追加します。 Text-to-Text ルートは、すでにメッセージで表現されている内容に重点を置いています。
GPT 6.1 Sol Text-to-Text と GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis は、アップロードした文書を受け取り、原資料に基づく 確認を行えます。Text-to-Text は、関連する抜粋がすでに会話に含まれている場合に適しています。
GPT 6.1 Sol Text-to-Text と GPT 6.1 Sol Web Search Web Search はオンライン調査向けに構成されています。Text-to-Text は ウェブ検索を有効にせず、メッセージで提供されたタスクの文脈を使用します。
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