Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
파일 분석, 문서 요약, 추출, 멀티모달 추론을 위해 Gemini 3.5 Flash API를 무료로 체험해 보세요. 프로덕션 팀을 위한 안정적인 액세스입니다.시나리오 검증, 자료 정리, 반복 개선에도 활용하며 AI 기능을 지속적으로 다듬는 데 적합합니다.지속 운영에도 좋습니다. 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: 'gemini-3.5-flash-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
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': 'gemini-3.5-flash-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
},
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": "gemini-3.5-flash-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Gemini 3.5 Flash File Analysis API는 빠른 문서 이해, 파일 검토, 멀티모달 분석 워크플로를 위해 Google 모델 접근을 제공합니다. 이 효율적인 Gemini API 통합은 개발자가 안정적인 관리형 경로를 통해 업로드된 파일, 이미지, 텍스트 지시를 분석하도록 돕습니다. 제공자별 처리 인프라를 조립하지 않고도 규모 있는 경제적인 파일 분석이 필요한 팀을 위해 구축되었습니다.
참고 업로드된 파일, 프롬프트, 애플리케이션 워크플로가 Google의 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고, 요청을 단순화한 뒤 다시 시도하세요.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude 파일 분석은 신중한 문서 추론에 강합니다. Gemini 3.5 Flash File Analysis는 확장 가능한 워크플로를 위해 속도, 경제성, Google 모델 통합을 우선합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. GPT File Analysis
GPT 파일 분석 경로는 OpenAI 네이티브 동작과 폭넓은 생태계 친숙도를 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 관리형 파일 이해를 위한 효율적인 Google 경로를 팀에 제공합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen File Workflows
Qwen 워크플로는 언어 작업을 위한 Alibaba 모델 대안을 제공합니다. Gemini 3.5 Flash File Analysis는 경제적인 Google 기반 파일 및 이미지 이해에 집중합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Vision Workflows
Grok 비전 워크플로는 xAI 모델 동작을 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 Flaq AI를 통해 빠른 관리형 Google 파일 분석을 제공합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Llama with Document Pipelines
문서 도구를 갖춘 Llama는 인프라 제어를 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 관리형 API를 원하는 팀을 위해 호스팅과 파이프라인 복잡성을 제거합니다.
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