Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
Anthropic의 Claude Sonnet 5.5 API로 문서 검토, 요약 및 파일 질의응답을 경험하세요. Flaq AI의 안정적이고 합리적인 가격의 API는 앱용 스트리밍 응답을 지원합니다.
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-sonnet-5.5-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize the key points of this PDF.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'gptproto.pdf',
file_data: 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 1000,
})
});
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': 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize the key points of this PDF.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'gptproto.pdf',
'file_data': 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 1000,
},
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-sonnet-5.5-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize the key points of this PDF." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "gptproto.pdf",
"file_data": "https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 1000
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Claude Sonnet 5.5 File Analysis API는 개발자가 Flaq AI에서 업로드된 참고 자료를 유용한 서면 답변으로 변환하도록 돕습니다. 문서 또는 이미지에 질문을 함께 제공하여 해당 내용을 기반으로 요약, 설명, 비교를 요청할 수 있습니다. 메시지 기반 인터페이스, 스트리밍 전달, 조정 가능한 출력 길이는 문서 어시스턴트와 원본 파일을 읽기 쉬운 응답으로 바꿔야 하는 조사 워크플로를 지원합니다.
문서 중심 질문: 관련 문단을 모두 텍스트 전용 대화에 수동으로 복사하는 대신, 제공된 문서에 대해 구체적인 질문을 할 수 있습니다.
유연한 참고 자료 입력: 지원되는 파일, 이미지, 텍스트 지침을 결합하여 문서 검토 작업에 필요한 자료를 제공할 수 있습니다.
요약 및 추출 워크플로: 프롬프트에서 출력 형식을 지정하고, 제공된 자료의 개요, 핵심 사항 또는 선택한 정보를 요청할 수 있습니다.
문서 간 검토: 관련 파일을 제공하고 공통 주제, 차이점 또는 더 자세히 살펴볼 지점을 식별하도록 모델에 요청할 수 있습니다.
대화형 후속 질문: 관련 메시지를 이어가며 요약을 다듬거나, 특정 발견에 대한 설명을 요청할 수 있습니다.
스트리밍 및 길이 제어: 생성된 분석을 점진적으로 표시하고, 요청한 깊이에 적합한 출력 토큰 한도를 설정할 수 있습니다.
입력: 지원되는 문서 또는 이미지 첨부 파일과 선택적 텍스트 지침 및 관련 메시지.
출력: 서면 분석, 요약 또는 답변. 스트리밍과 비스트리밍 응답을 선택할 수 있습니다.
제어 항목: 구체적인 질문, 요청한 형식, 선택적 출력 토큰 한도로 분석 방향을 지정합니다.
기능: 문서 질의응답, 요약, 정보 추출 및 제공된 참고 자료 비교.
보고서 검토: 업로드한 보고서의 간결한 개요를 요청하고, 팀과 관련된 섹션에 대해 후속 질문을 할 수 있습니다.
연구 자료 읽기: 제공된 논문이나 참고 문서를 비교하고 주요 내용을 업무용 개요 문서로 정리할 수 있습니다.
프로젝트 인수인계: 첨부된 명세서와 메모를 요구 사항 및 미해결 질문의 요약으로 바꿀 수 있습니다.
지식 어시스턴트: 사용자가 대화형 인터페이스에서 업로드한 참고 파일에 대해 질문할 수 있습니다.
편집 준비: 기사나 발표 자료의 초안을 작성하기 전에 원본 문서에서 주제와 이를 뒷받침하는 세부 내용을 추출할 수 있습니다.
참고 읽기 쉬운 원본 파일을 사용하고 답변받고 싶은 질문을 명확히 하세요. 분석에 의존하기 전에 인용문, 수치, 결론을 원본 자료와 대조하세요.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis와 GPT 6.1 Sol File Analysis 두 Flaq AI 경로 모두 파일과 이미지를 입력받아 서면 분석을 생성합니다. 동일한 원본 문서와 질문으로 평가하여 관련성, 완전성, 해석을 비교하세요.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis와 Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Text-to-Text는 메시지에 직접 제공된 원본 자료를 처리합니다. File Analysis는 문서 중심 작업에 적합한 첨부 파일 지원 선택지입니다.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis와 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text는 시각적 질문에 집중하며, Flaq AI 구성에서는 문서 첨부가 활성화되어 있지 않습니다. File Analysis는 업로드한 파일과 이미지를 중심으로 구성된 워크플로를 지원합니다.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis와 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search는 온라인 조사를 처리하고, 이 Claude 경로는 웹 검색 없이 제공된 자료를 검토합니다. 답변의 근거를 어디에서 얻어야 하는지에 따라 선택하세요.
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