Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
비용 효율적인 다중 파일 추출, 비교, 요약 및 안정적인 전문 워크플로를 지원하는 GPT 5.6 Terra 파일 분석 API를 무료로 체험해 보세요.
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: 'gpt-5.6-terra-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': 'gpt-5.6-terra-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": "gpt-5.6-terra-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 GPT 5.6 Terra 파일 분석 API는 반복적인 전문 워크플로를 위한 균형 잡힌 문서 추론을 제공합니다. 이 비용 효율적인 OpenAI API 통합을 사용하면 자연어 지침과 여러 지원 파일 및 선택적 이미지 컨텍스트를 결합해 추출, 요약, 비교 및 분석을 수행할 수 있습니다. 대화식 후속 작업과 스트리밍 응답을 통해 별도의 파일 분석 인프라를 유지하지 않고도 확장 가능한 워크플로에서 비즈니스, 기술 및 연구 문서를 처리할 수 있습니다.
참고 프롬프트, 업로드한 파일 및 애플리케이션 워크플로가 OpenAI의 안전 및 사용 지침을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한되거나 지원되지 않는 콘텐츠가 있는지 검토하고 요청을 단순화한 후 다시 시도하세요.
GPT 5.6 Terra와 GPT 5.6 Sol 비교
GPT 5.6 Sol은 플래그십 등급에서 가장 복잡한 파일 추론을 목표로 합니다. GPT 5.6 Terra는 광범위한 프로덕션 사용을 위한 균형 잡힌 문서 인텔리전스를 제공합니다.
GPT 5.6 Terra와 GPT 5.6 Luna 비교
GPT 5.6 Luna는 빠르고 매우 효율적인 문서 처리를 강조합니다. GPT 5.6 Terra는 처리량과 더 강력한 일상 분석 요구 사항의 균형을 맞춥니다.
GPT 5.6 Terra와 GPT 5.5 File Analysis 비교
GPT 5.5는 신뢰할 수 있는 추론으로 기존 문서 워크플로를 지원합니다. GPT 5.6 Terra는 반복 분석을 위해 최신 GPT 제품군을 저비용으로 이용하는 경로입니다.
GPT 5.6 Terra와 Claude File Analysis 비교
Claude 모델은 Anthropic 생태계에서 강력한 문서 추론을 제공합니다. GPT 5.6 Terra는 프로덕션 파일 분석을 위한 균형 잡힌 OpenAI 네이티브 경로입니다.
GPT 5.6 Terra와 오픈 모델 문서 파이프라인 비교
오픈 모델은 배포 유연성을 제공하지만 추가 서빙 및 처리 인프라가 필요합니다. GPT 5.6 Terra는 Flaq AI의 API 워크플로를 통해 관리형 문서 분석을 제공합니다.
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