Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
Anthropic의 Claude Sonnet 5.5 API로 텍스트 추론, 글쓰기, 코딩 및 분석을 경험하세요. Flaq AI의 안정적이고 합리적인 가격의 API는 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-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
})
});
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-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
},
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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text API는 Anthropic의 언어 모델을 Flaq AI의 메시지 기반 글쓰기와 대화 워크플로에 제공합니다. 개발자는 전용 텍스트 생성 API를 통해 지침과 제공된 맥락을 문안 초안, 요약, 설명, 후속 답변으로 바꿀 수 있습니다. 스트리밍 응답과 조정 가능한 출력 길이를 통해 Claude Sonnet 5.5를 채팅 인터페이스, 편집 도구, 내부 어시스턴트에 통합할 수 있으며, 텍스트 전용 워크플로에 첨부 파일 처리 기능을 추가할 필요가 없습니다.
지침 기반 텍스트 생성: 작업, 대상 독자, 원하는 형식을 설명하여 Claude Sonnet 5.5 API에 새로운 초안, 문단 재작성 또는 핵심에 집중한 답변을 요청할 수 있습니다.
대화 맥락: 관련 이전 메시지를 포함하면 후속 요청에서도 동일한 작업 개요, 용어, 원본 자료를 참조할 수 있습니다.
스트리밍 응답: 생성된 텍스트를 점진적으로 받아, 답변이 생성되는 즉시 내용을 표시하는 채팅 및 글쓰기 인터페이스에 활용할 수 있습니다.
유연한 출력 길이: 짧은 답변이나 상세한 설명에 맞춰 출력 토큰 한도를 설정하고, 자연어로 원하는 분량을 안내할 수 있습니다.
반복적 글쓰기 지원: 연속된 메시지로 초안을 다듬으며 어조, 구성, 강조점의 변경을 요청할 수 있습니다. 작업 개요 전체를 다시 설명할 필요가 없습니다.
텍스트에 집중한 통합: 원본 자료가 이미 메시지 내용으로 제공되는 워크플로에는 텍스트 전용 경로를 사용할 수 있습니다.
입력: 지침, 원본 문단, 관련 대화 기록이 포함된 텍스트 메시지.
출력: 완성된 응답으로 반환되거나 스트리밍을 통해 점진적으로 전달되는 생성 텍스트.
제어 항목: 선택적 출력 토큰 한도와 스트리밍 또는 비스트리밍 전달 방식.
기능: 요청에 제공된 텍스트를 기반으로 대화형 답변, 초안 작성, 재작성, 요약, 설명을 수행합니다.
글쓰기 어시스턴트: 사용자가 개요를 만들고, 문단을 다시 쓰고, 기존 문안을 다른 독자층에 맞게 조정하도록 돕는 편집기를 구축할 수 있습니다.
고객 지원 답변 초안: 관련 제품 정보와 고객의 질문을 제공하여 검토용 답변을 생성할 수 있습니다.
지식 요약: 제공된 회의록이나 참고 문단을 간결한 요약과 실행 중심의 개요 문서로 정리할 수 있습니다.
학습 도구: 사용자가 설명을 요청한 뒤 후속 메시지로 개별 요점을 명확히 확인할 수 있습니다.
내부 워크플로 자동화: 애플리케이션이 제공하는 맥락을 바탕으로 정기 보고서와 구조화된 개요 문서의 텍스트를 생성할 수 있습니다.
참고 요청에 지침과 관련 원본 텍스트를 포함하고, 게시 전에 사실에 관한 진술을 검토하세요. 업로드된 문서가 필요한 작업에는 File Analysis 경로를 사용하세요.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol Text-to-Text 두 경로 모두 Flaq AI에서 메시지 기반 텍스트 생성과 스트리밍을 지원합니다. 애플리케이션에 사용할 모델을 선택할 때는 직접 준비한 글쓰기 요청과 대화 테스트로 응답을 비교하세요.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text와 Claude Sonnet 5.5 File Analysis 텍스트 전용 경로는 메시지에서 원본 자료를 가져옵니다. File Analysis는 첨부 파일 입력을 추가하여 문서나 이미지에서 시작하는 워크플로를 지원합니다.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search는 온라인 정보가 필요한 조사에 적합한 별도의 선택지입니다. Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text는 웹 검색 없이 대화하도록 구성되어 있습니다.
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text는 시각적 입력을 받아 그림에 관한 질문에 답합니다. 이 Claude 경로는 텍스트로 표현된 지침과 원본 콘텐츠를 위한 경로입니다.
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