Claude Code ガイド
Flaq AI の Claude モデルを設定し、Claude Code スキルを探す
Flaq AI の安定した手頃な API で OpenAI の GPT 6 Sol API を活用。文章作成、コーディング、会話、テキスト分析に対応し、アプリ向けのストリーミング応答を提供します。
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-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-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-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 Sol Text-to-Text API は、OpenAI の高性能モデル GPT-6 Sol を、Flaq AI 上の高度な推論、ソフトウェアエンジニアリング、専門的な言語処理ワークフローに提供します。このテキストからテキストへの API 連携により、開発者や技術チームは、構造化された会話メッセージから直接、複雑なアルゴリズムの問題、システム設計の詳細な検討、深い分析に基づく文章作成に取り組めます。GPT-6 Sol は精度と深さが求められる難度の高い言語タスク向けに設計されており、Flaq AI はインフラ管理の負担なく、信頼性と費用対効果に優れた API アクセスを提供します。
注意 プロンプトとアプリケーションのワークフローが、OpenAI の安全性および利用ガイドラインと Flaq AI の利用規約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、プロンプトに制限対象の内容がないか確認し、指示を調整して再試行してください。
GPT 6 Sol と GPT 6 Astra の比較
GPT 6 Astra は、最も高度な推論とコーディング向けの OpenAI のフラッグシップモデルです。GPT 6 Sol は、本番環境のソフトウェアエンジニアリングや企業のワークフローに向けて、性能とコストのバランスを取っています。
GPT 6 Sol と GPT 6 Luna の比較
GPT 6 Luna は、コストを重視する大量処理タスク向けに位置づけられています。GPT 6 Sol は、性能とコストの異なるバランスを求めるコーディングや複数ステップの作業に適しています。
GPT 6 Sol と Claude Opus 5.5 の比較
Claude Opus 5.5 は、繊細な文章表現、複雑な内容の理解、包括的な情報統合で知られる Anthropic のフラッグシップモデルです。GPT 6 Sol は、OpenAI ネイティブの対抗モデルとして、複雑なコードベース、アルゴリズム上の課題、技術システム設計で優れた性能を発揮します。
GPT 6 Sol と Gemini 3.5 Pro の比較
Gemini 3.5 Pro は、Google を中心とするマルチモーダルパイプラインで優れた能力を発揮します。GPT 6 Sol は、Flaq AI 上でテキスト主体の専門的な推論、信頼性の高いコード生成、標準的な OpenAI チャット補完連携を求めるチームに、深い専門対応を提供します。
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