Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
Gemini 3.5 Flash API는 시각 Q&A, OCR, 이미지 분석, 멀티모달 추론에 사용할 수 있습니다. 프로덕션 AI 애플리케이션을 위한 안정적인 액세스입니다.시나리오 검증, 자료 정리, 반복 개선에도 활용하며 AI 기능을 지속적으로 다듬는 데 적합합니다. 모델 출력을 먼저 테스트하고 품질을 비교한 뒤 팀을 위한 안정적인 이미지, 동영상, 멀티모달 API 워크플로로 확장할 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-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
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': 'gemini-3.5-flash-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
},
],
}
],
'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": "gemini-3.5-flash-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API는 빠른 시각 이해, 이미지 분석, 멀티모달 추론 워크플로를 위해 Google 모델 접근을 제공합니다. 이 효율적인 Gemini API 통합은 개발자가 안정적인 관리형 경로를 통해 업로드된 이미지를 설명, 추출된 세부 정보, 답변, 구조화된 요약으로 변환하도록 돕습니다. 제공자별 인프라를 구축하지 않고도 반응형 image-to-text 기능이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.
참고 프롬프트, 업로드된 이미지, 애플리케이션 워크플로가 Google의 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고, 요청을 단순화한 뒤 다시 시도하세요.
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Image-to-Text
GPT image-to-text 경로는 OpenAI 네이티브 멀티모달 동작을 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 Flaq AI에서 비용 효율적인 시각 이해를 위한 빠른 Google 모델 경로를 제공합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude 파일 분석은 신중한 문서 및 첨부 파일 추론에 강합니다. Gemini 3.5 Flash Image-to-Text는 반응형 이미지 이해와 시각 QA에 집중합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text는 시각 분석을 위한 xAI 모델 동작을 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 효율적인 관리형 API 접근을 갖춘 Google 대안을 제공합니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Vision Workflows
Qwen 비전 워크플로는 Alibaba 모델 사용자에게 매력적입니다. Gemini 3.5 Flash는 빠른 Google image-to-text 통합을 원하는 팀에 잘 맞습니다.
Gemini 3.5 Flash vs. Llama Vision Models
Llama 비전 모델은 오픈 모델 배포 유연성을 제공합니다. Gemini 3.5 Flash는 호스팅 작업을 제거하고 개발자에게 안정적인 관리형 경로를 제공합니다.
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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