Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
OpenAI의 GPT 6.1 Sol API로 파일 분석, 문서 요약 및 파일 질의응답을 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: 'gpt-6.1-sol-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
})
});
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': 'gpt-6.1-sol-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-6.1-sol-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 |
|---|
GPT 6.1 Sol File Analysis API를 통해 개발자는 Flaq AI에서 문서 질의응답 및 검토 워크플로를 구축할 수 있습니다. 지원되는 파일, 이미지, 선택적 지침을 제공하면 해당 자료에 대한 서면 분석을 요청할 수 있습니다. 보고서 요약, 참고 문서 비교, 특정 구절에 대한 설명 등 어떤 작업이든 이 API는 대화형 상호작용, 스트리밍 전달, 출력 길이 제어 기능을 제공합니다.
첨부 자료 기반 분석: 지원되는 파일을 직접 다루므로 질문을 원본 자료와 함께 검토할 수 있습니다.
문서 요약: 보고서 개요, 섹션별 요약 또는 특정 독자층에 맞춘 요약을 요청할 수 있습니다.
구체적인 정보 요청: 관련 세부 사항이나 설명을 요청하고 답변의 구성 방식을 지정할 수 있습니다.
관련 파일 비교: 문서를 함께 제공하여 차이점, 공통 주제 또는 추가 검토가 필요한 질문을 탐색할 수 있습니다.
이미지와 텍스트 맥락: 파일에서 무엇을 찾아야 하는지 설명하는 데 도움이 되는 경우 지원되는 시각 참고 자료와 텍스트 지침을 추가할 수 있습니다.
출력 제어가 가능한 스트리밍: 서면 분석을 점진적으로 표시하고 출력 토큰 한도를 사용하여 응답 범위를 관리할 수 있습니다.
입력: 지원되는 파일 또는 이미지 첨부 자료, 선택적 텍스트 지침, 관련 대화 메시지.
출력: 제공된 콘텐츠에 대한 서면 요약, 설명, 비교 또는 답변.
제어 항목: 질문의 초점, 요청한 응답 구조, 선택적 출력 토큰 한도, 스트리밍 선택.
지원 기능: 문서 검토, 파일 기반 질의응답, 요약, 제공된 여러 참고 자료에 걸친 분석.
업무 보고서 요약: 업로드한 보고서를 팀과 관련된 섹션을 강조하는 업무용 요약 자료로 만듭니다.
명세서 검토: 프로젝트 문서에 대해 질문하고 명확한 설명이 필요한 사항을 수집합니다.
조사 내용 정리: 제공된 읽기 자료에서 얻은 내용을 구조화된 개요로 정리합니다.
문서 도우미: 사용자가 대화에 첨부된 파일에 대해 후속 질문을 할 수 있도록 합니다.
편집 원자료 검토: 초안에 필요한 주제와 뒷받침 자료를 추출하면서 원본 문서를 확인할 수 있는 상태로 유지합니다.
참고 읽을 수 있는 파일을 제공하고 질문의 의도를 명확하게 하세요. 출력을 사용하기 전에 인용문, 추출한 수치, 결론을 원본 문서와 대조하여 검증하세요.
GPT 6.1 Sol File Analysis와 Claude Sonnet 5.5 File Analysis 두 경로 모두 Flaq AI에서 문서와 이미지 입력을 지원합니다. 동일한 파일에 대한 해석을 비교하여 검토 워크플로에 적합한 경로를 선택할 수 있습니다.
GPT 6.1 Sol File Analysis와 GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text는 파일 첨부 없이 텍스트 메시지를 받습니다. File Analysis는 참고 자료가 업로드된 문서 형태로 제공되는 작업에 적합합니다.
GPT 6.1 Sol File Analysis와 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text는 현재 구성에서 문서 첨부 없이 시각적 질문을 처리합니다. File Analysis는 시각적 맥락과 함께 문서를 지원합니다.
GPT 6.1 Sol File Analysis와 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search는 온라인 조사를 지원합니다. File Analysis는 웹 검색을 활성화하지 않고 제공된 첨부 자료에 초점을 맞춘 워크플로를 유지합니다.
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