Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
답변, 근거 기반 조사, 출처를 고려한 분석 및 프로덕션용 웹 지원 LLM 워크플로를 지원하는 Alibaba Qwen 3.8 Max API를 Flaq AI에서 웹 검색용으로 무료로 체험해 보세요.
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-3.8-max-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
}
],
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-3.8-max-web-search',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'What are the latest developments in quantum computing this year?',
}
],
'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-3.8-max-web-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What are the latest developments in quantum computing this year?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Qwen 3.8 Max Web Search API는 최신 정보나 외부 출처의 정보가 유용한 질문을 위해 언어 생성과 웹 검색 워크플로를 결합합니다. Flaq AI의 Alibaba 지향 채팅 통합을 통해 애플리케이션이 사용자 쿼리를 구조화된 검색 및 답변 경험으로 전환하도록 지원합니다.
검색 증강 응답: 답변이 대화 맥락 밖의 정보에 의존할 때 웹 검색을 언어 워크플로의 일부로 사용합니다.
자연어 질의: 별도의 검색 구문 없이 일반 언어로 사용자 질문과 연구 지침을 받습니다.
결과 종합: 검색한 정보를 요약, 비교, 설명 또는 다음 단계 권장 사항으로 정리합니다.
맥락 인식 후속 대화: 추가 질문과 집중적인 구체화를 통해 검색 중심 대화를 이어갑니다.
구조화된 응답 제어: 제공되는 메시지, 샘플링, 응답 길이 제어를 사용해 출력을 애플리케이션에 맞춥니다.
API 친화적 연구 흐름: 채팅 지향 엔드포인트를 통해 어시스턴트, 지원 도구, 정보 제품에 웹 지원 답변을 추가합니다.
입력: 관련 맥락과 출력 요구 사항이 포함된 자연어 질문 또는 연구 지침입니다.
검색 방향: 응답에서 기대하는 주제, 기간, 비교 기준, 상세 수준을 명확히 합니다.
출력: 표시 또는 자동화를 위해 Flaq AI 채팅 워크플로를 통해 반환되는 종합 언어 응답입니다.
후속 질문: 검색 범위를 구체화하거나 결과를 비교하거나 다른 출력 구조를 요청하기 위해 집중된 질문을 합니다.
애플리케이션 처리: 검색 기반 답변을 검토하고 공급자 오류를 처리하며 정보가 변경될 수 있는 경우 불확실성을 전달합니다.
최신 정보 조사: 사용자가 변화하는 주제, 제품, 조직, 공개 정보를 조사하도록 지원합니다.
시장 및 경쟁사 모니터링: 외부 조사 결과를 반복 가능한 요약 및 비교 워크플로로 정리합니다.
지식 어시스턴트: 저장된 지식 범위 밖의 질문을 위해 지원 및 내부 도구에 검색 지원 응답 경로를 제공합니다.
콘텐츠 준비: 기사나 캠페인을 작성하기 전에 배경 정보, 참고 자료, 주제 맥락을 수집합니다.
의사결정 지원: 연구 및 운영 계획을 위해 검색 중심 정보 검색과 구조화된 설명을 결합합니다.
참고 검색 기반 답변은 영향력이 큰 결정이나 게시 콘텐츠에 사용하기 전에 출처의 품질, 최신성, 완전성, 불확실성을 검토해야 합니다.
Qwen 3.8 Max vs. Perplexity Sonar: Perplexity Sonar는 답변 중심 웹 조사를 기반으로 설계되었습니다. Qwen 3.8 Max Web Search는 검색 지원 답변을 더 광범위한 애플리케이션 워크플로에 통합하기 위한 Qwen 지향 API 경로를 제공합니다.
Qwen 3.8 Max vs. Gemini with Grounding: Gemini는 언어 생성과 Google의 검색 생태계를 결합할 수 있습니다. Qwen 3.8 Max는 Alibaba 서비스를 중심으로 검색 지원 대화를 구축하는 팀에 적합합니다.
Qwen 3.8 Max vs. Claude with Web Search: 웹 검색을 지원하는 Claude는 신중한 언어 종합과 연구 상호작용을 제공합니다. Qwen 3.8 Max는 이미 Qwen 메시지 워크플로를 표준화한 제품에 대안을 제공합니다.
Qwen 3.8 Max vs. OpenAI Web Search: OpenAI 웹 검색은 OpenAI 언어 제품 및 API와 통합됩니다. Qwen 3.8 Max는 Qwen 제품군 내에서 이에 상응하는 검색 지원 애플리케이션 패턴을 지원합니다.
Qwen 3.8 Max vs. Tavily: Tavily는 AI 애플리케이션을 위한 검색 정보 수집에 중점을 둡니다. Qwen 3.8 Max Web Search는 검색 중심 워크플로와 언어 응답 생성을 단일 모델 통합으로 결합합니다.
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
WorkBuddy에서 GPT 6 Astra와 Claude Fable 5.1 사용