Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
Flaq AI 통합 API를 통해 텍스트 추론, 글쓰기, 코딩, 계획 및 복잡한 분석을 지원하는 Anthropic Claude Opus 5 API를 텍스트 처리용으로 무료로 체험해 보세요. 개발자와 팀에 적합합니다.
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: 'claude-opus-5-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
}
],
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': 'claude-opus-5-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.',
}
],
'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": "claude-opus-5-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Draft a technical decision memo for this architecture choice."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Claude Opus 5 Text-to-Text API는 고난도 추론, 분석, 글쓰기, 코딩 및 구조화된 언어 워크플로를 위해 설계되었습니다. 텍스트 기반 대화를 입력으로 받아 Flaq AI에서 멀티턴 제품, 자동화, 지식 업무를 위한 신뢰할 수 있는 모델 엔드포인트를 애플리케이션에 제공합니다.
고급 언어 추론: 복잡한 질문, 상충 관계, 여러 단계로 이루어진 문제를 구조화된 자연어 응답으로 해결합니다.
기술 및 편집 글쓰기: 요청된 어조와 구성을 유지하면서 콘텐츠를 작성, 수정, 요약 및 변환합니다.
멀티턴 컨텍스트: 어시스턴트, 연구 도구 및 장기 실행 언어 워크플로에 필요한 대화 기록을 유지합니다.
구조화된 메시지 통합: 텍스트 프롬프트와 대화 컨텍스트를 기존 채팅 완성 방식의 애플리케이션 흐름에 연결합니다.
유연한 생성 제어: 제품 경험에 따라 사용할 수 있는 응답 길이 및 샘플링 제어를 조정합니다.
명확한 출력 종합: 방대한 지침과 흩어진 컨텍스트를 체계적인 설명, 계획, 의사 결정에 바로 활용할 수 있는 텍스트로 정리합니다.
입력: 텍스트 프롬프트, 시스템 지침, 사용자 지시 사항 및 관련 대화 컨텍스트입니다.
대화 설계: 모델이 의도한 작업 계층을 따를 수 있도록 지침과 보조 컨텍스트를 체계적으로 구성합니다.
출력: 표시, 자동화 또는 검토를 위해 Flaq AI 채팅 워크플로를 통해 반환되는 구조화된 텍스트 응답입니다.
생성 제어: 필요한 출력 스타일에 맞게 사용 가능한 응답 길이 및 샘플링 매개변수를 설정합니다.
애플리케이션 처리: 응답을 검증하고, 제공업체 또는 속도 제한 오류를 처리하며, 대화를 이어갈 때 컨텍스트를 유지합니다.
기술 분석: 아키텍처를 설명하고, 구현 옵션을 평가하며, 엔지니어링 문서를 작성합니다.
장문 글쓰기: 일관된 구성과 수정이 필요한 기사, 보고서, 개요서 및 기타 콘텐츠의 초안을 작성합니다.
연구 종합: 복잡한 출처 자료를 요약, 비교 및 의사 결정 지원 문서로 정리합니다.
코딩 지원: 애플리케이션 개발 워크플로 내에서 코드를 생성, 검토, 리팩터링 및 설명합니다.
대화형 제품: 여러 턴에 걸쳐 명확한 추론이 필요한 어시스턴트와 지식 도구를 구동합니다.
참고 모델 응답을 영향력이 크거나 고객에게 노출되는 워크플로에 사용하기 전에 사실의 정확성, 안전성 및 적합성을 검토해야 합니다.
Claude Opus 5 vs. GPT-5: GPT-5는 폭넓은 추론과 멀티모달 기능을 제공합니다. Claude Opus 5는 신중한 언어 작업, 구조화된 분석 및 편집 가능한 장문 출력을 중시하는 팀에 적합한 강력한 선택지입니다.
Claude Opus 5 vs. Gemini 2.5 Pro: Gemini 2.5 Pro는 추론 기능을 광범위한 Google 생태계와 결합합니다. Claude Opus 5는 이 비교에서 텍스트 중심의 분석, 글쓰기 및 대화 워크플로에 초점을 둡니다.
Claude Opus 5 vs. Qwen 3.8 Max: Qwen 3.8 Max는 뛰어난 언어 추론과 Alibaba 중심의 통합을 제공합니다. Claude Opus 5는 신중한 종합과 기술 커뮤니케이션을 위한 차별화된 Anthropic 중심 경로를 제공합니다.
Claude Opus 5 vs. GLM 5.2: GLM 5.2는 구조화된 텍스트 대화와 애플리케이션 친화적인 제어 기능을 지원합니다. Claude Opus 5는 추론의 깊이와 글쓰기 품질이 핵심 요건인 워크플로를 대상으로 합니다.
Claude Opus 5 vs. DeepSeek V3: DeepSeek V3는 비용 효율적인 언어 및 코딩 워크플로에 널리 사용됩니다. Claude Opus 5는 완성도 높은 분석과 신뢰할 수 있는 편집 결과물을 중시하는 팀을 위해 설계되었습니다.
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