Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
고급 LLM 추론, 글쓰기, 코딩 지원, 분석을 위해 Qwen 3.7 Max API를 무료로 체험해 보세요. 까다로운 프로덕션 워크플로를 위한 안정적인 Alibaba 액세스입니다.시나리오 검증, 자료 정리, 반복 개선에도 활용하며 AI 기능을 지속적으로 다듬는 데 적합합니다. GPT, Claude 등 LLM API를 안정적으로 연동해 AI 에이전트, 챗봇, 리서치, 코딩, 자동화 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.
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: 'qwen-3.7-max-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
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': 'qwen-3.7-max-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
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": "qwen-3.7-max-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the concept of attention mechanisms in neural networks."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Qwen 3.7 Max Text-to-Text API는 신중한 추론, 안정적인 지시 이행, 프로덕션 준비가 된 출력을 요구하는 까다로운 언어 워크플로를 위해 Alibaba 모델 액세스를 제공합니다. 이 강력한 Qwen API 통합은 유연한 대화 맥락과 실용적인 생성 제어로 개발자가 채팅, 글쓰기, 코딩, 분석, 자동화 기능을 구축하도록 돕습니다. 전문 워크로드를 위해 구축되어, 팀이 제공자 인프라를 관리하지 않고 고급 텍스트 지능을 추가할 수 있는 안정적인 방법을 제공합니다.
참고 프롬프트와 애플리케이션 워크플로가 Alibaba 안전 및 사용 지침을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에서 제한된 콘텐츠를 검토하고, 요청을 단순화한 뒤 다시 시도하세요.
Qwen 3.7 Max vs. Qwen 3.7 Plus
Qwen 3.7 Plus는 비용 민감도가 더 높은 프로덕션 워크로드에 매력적입니다. Qwen 3.7 Max는 복잡한 텍스트-텍스트 애플리케이션을 위한 더 강한 추론 능력과 더 높은 품질의 응답을 강조합니다.
Qwen 3.7 Max vs. Claude Opus
Claude Opus는 신중한 글쓰기와 분석 워크플로로 알려져 있습니다. Qwen 3.7 Max는 강력한 다국어 능력, 실용적인 제어, 구조화된 비즈니스 자동화에 적합한 Alibaba API 대안을 제공합니다.
Qwen 3.7 Max vs. GPT Models
GPT 모델은 넓은 생태계 친숙도를 제공합니다. Qwen 3.7 Max는 Flaq AI에서 고급 추론, 코딩 지원, 다국어 텍스트 생성을 위한 또 다른 관리형 경로를 팀에 제공합니다.
Qwen 3.7 Max vs. Gemini
Gemini 모델은 Google 네이티브 멀티모달 사용 사례에 강합니다. Qwen 3.7 Max는 채팅 및 자동화 워크플로를 위한 신뢰할 수 있는 텍스트 추론과 유연한 API 사용에 집중합니다.
Qwen 3.7 Max vs. Llama
Llama 모델은 팀에 오픈 모델 배포 제어를 제공합니다. Qwen 3.7 Max는 모델 호스팅이나 인프라 작업 없이 관리형 API 액세스를 원하는 개발자에게 더 적합합니다.
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기

Flaq AI GPT 모델을 설정하고 Codex 스킬 살펴보기
Hermes Agent에서 Flaq AI LLM 모델 사용
ZCode에서 GLM 5.2, Kimi K3 및 DeepSeek v4 사용
Flaq AI DeepSeek 모델로 DeepSeek Harness 실행
AI 에이전트를 Flaq 이미지 및 동영상 생성 도구에 연결