Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
OpenAI의 GPT 6.1 Sol API로 이미지 이해, 시각적 질의응답 및 이미지 분석을 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-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
})
});
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-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": "gpt-6.1-sol-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 |
|---|
GPT 6.1 Sol Image-to-Text API는 Flaq AI에서 시각 입력을 텍스트 응답으로 연결합니다. 이미지와 필요한 경우 질문을 제공하여 이미지 묘사, 보이는 내용에 대한 설명 또는 특정 세부 사항에 초점을 맞춘 응답을 요청할 수 있습니다. 개발자는 이미지 검토 도구, 콘텐츠 워크플로, 대화형 제품에서 이 시각 이해 API를 활용할 수 있으며, 스트리밍 출력과 응답 길이 조정도 지원됩니다.
이미지 기반 질문: 자연어 지침을 통해 이미지의 특정 사물, 관계 또는 영역에 주의를 기울이도록 합니다.
설명 텍스트 출력: 검토, 색인 작성 또는 편집 준비를 위해 눈에 보이는 내용을 글로 묘사하도록 요청합니다.
선택적 프롬프트 지침: 질문이나 형식 지침을 추가하여 워크플로에 필요한 정보에 맞춰 응답을 조정합니다.
집중적인 시각 검토: 요청을 이미지 생성 작업으로 바꾸지 않고 구도, 보이는 사물 또는 이미지에서 읽을 수 있는 내용에 관해 질문합니다.
답변 스트리밍: 대화 또는 검토 화면에 텍스트 응답을 점진적으로 표시합니다.
유연한 응답 범위: 출력 토큰 한도를 설정하고 짧은 캡션이나 더 자세한 설명을 요청합니다.
입력: 지원되는 이미지. 선택적으로 텍스트 질문이나 지침을 함께 제공할 수 있습니다.
출력: 제공된 시각 콘텐츠에 대한 텍스트 묘사, 설명 또는 답변.
제어: 프롬프트 기반 초점 지정, 선택적 출력 토큰 한도, 스트리밍 또는 비스트리밍 응답 전달.
기능: 시각 질의응답, 이미지 묘사, 이미지에 보이는 내용에 대한 텍스트 검토.
이미지 목록 작성: 상품 이미지나 편집용 이미지 모음에 대한 설명 텍스트를 준비하고 게시 전에 검토합니다.
접근성용 초안: 편집자가 확인하고 주변 콘텐츠에 맞게 조정할 수 있는 이미지 설명의 초안을 생성합니다.
시각 검토 도우미: 사용자가 제공된 사진이나 스크린샷에 관해 질문할 수 있도록 합니다.
창작 분석: 디자인 논의에 참고할 수 있도록 구도와 눈에 보이는 세부 사항에 대한 관찰 내용을 요청합니다.
콘텐츠 준비: 시각 참고 자료를 캡션이나 기획 요약의 출발점이 되는 글로 변환합니다.
참고 선명한 이미지와 초점이 명확한 질문을 사용하세요. 작은 글자 판독 결과, 미세한 세부 사항, 추론에 기반한 설명을 원본 이미지와 대조하여 검토하세요. 이 경로는 편집되거나 생성된 이미지가 아닌 텍스트를 반환합니다.
GPT 6.1 Sol Image-to-Text와 GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text는 이미지 첨부 없이 작성된 메시지를 받습니다. Image-to-Text는 이미지 자체가 필요한 작업을 위한 시각 입력 경로입니다.
GPT 6.1 Sol Image-to-Text와 GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis는 이미지 입력뿐 아니라 문서 첨부도 지원합니다. Image-to-Text는 시각 자료에 집중하는 워크플로를 제공하며 Flaq AI 구성에서는 파일 첨부를 받지 않습니다.
GPT 6.1 Sol Image-to-Text와 Claude Sonnet 5.5 File Analysis Claude의 File Analysis 경로는 문서와 함께 이미지도 받을 수 있습니다. 이미지 중심 워크플로와 문서 중심 워크플로 중에서 선택할 때 대표적인 시각 자료에 대한 응답을 비교하세요.
GPT 6.1 Sol Image-to-Text와 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search는 온라인 조사를 위한 기능이며 참고 자료 첨부를 받을 수 있습니다. Image-to-Text는 웹 검색을 활성화하지 않고 제공된 시각 자료를 다룹니다.
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