Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
Kimi 2.7 Image-to-Text API로 이미지 이해, 시각 질의응답, OCR 방식 추출, 멀티모달 추론을 안정적인 프로덕션 워크플로에서 활용하세요. 이미지 분석, 자료 인식, 시각 검토, 창작 레퍼런스 정리, 멀티모달 앱 테스트에도 유용합니다.
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: 'kimi-2.7-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{
type: 'text',
text: 'What is roughly shown in this image?'
},
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 300
})
});
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': 'kimi-2.7-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{
'type': 'text',
'text': 'What is roughly shown in this image?',
},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg',
},
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 300,
},
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": "kimi-2.7-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "What is roughly shown in this image?"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 300
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Kimi 2.7 Image-to-Text API는 시각 이해, 이미지 Q&A, OCR 스타일 추출, 이미지 기반 추론 워크플로를 위한 Moonshot AI 멀티모달 모델 액세스를 제공합니다. 이 합리적인 Kimi 비전 API 통합은 개발자가 이미지 입력을 유용한 텍스트 설명, 답변, 요약, 구조화된 인사이트로 전환하도록 돕습니다. 별도의 비전 인프라를 유지하지 않고 안정적인 이미지 분석이 필요한 팀을 위해 설계되었습니다.
참고 이미지 입력과 프롬프트가 Moonshot AI 및 Flaq AI 안전 요구사항을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 이미지 입력 또는 프롬프트를 조정한 뒤 다시 시도하세요.
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