Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
OpenAI의 GPT 6.1 Sol API로 글쓰기, 코딩, 대화 및 텍스트 분석을 경험하세요. Flaq AI의 안정적이고 합리적인 가격의 API는 앱용 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-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
}
],
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-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
}
],
'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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise product update for a developer audience."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
GPT 6.1 Sol Text-to-Text API는 Flaq AI에서 글쓰기 도구, 대화형 제품, 비즈니스 워크플로를 위한 메시지 기반 언어 생성을 제공합니다. 작업과 참고 텍스트를 보내 초안, 설명, 요약 또는 후속 답변을 요청할 수 있습니다. 스트리밍 전달과 조정 가능한 출력 토큰 한도를 통해 개발자는 생성된 텍스트가 반환되는 방식을 조정하고 GPT 6.1 Sol을 애플리케이션 경험에 통합할 수 있습니다.
프롬프트 기반 글쓰기: 목표, 독자, 원하는 구성을 지정하여 제품 내에서 검토하고 다듬을 수 있는 텍스트 초안을 생성합니다.
여러 차례 이어지는 대화: 관련 메시지 기록을 제공하여 같은 작업에서 후속 질문과 수정 요청을 처리할 수 있습니다.
점진적 텍스트 전달: 생성이 진행되는 동안 채팅 창과 편집 화면에 응답을 스트리밍합니다.
출력 길이 제어: 출력 토큰 한도와 간결하거나 자세한 응답을 요청하는 지침을 함께 사용하여 답변의 범위를 관리합니다.
텍스트 변환 워크플로: 동일한 메시지 기반 API를 통해 제공된 자료의 요약, 메모 재구성 또는 재작성을 요청할 수 있습니다.
텍스트 전용 경로: 요청에 이미지 입력, 문서 첨부 또는 웹 검색이 필요하지 않은 경우 텍스트 생성을 통합할 수 있습니다.
입력: 텍스트 지침, 참고 문단, 관련 대화 메시지.
출력: 완성된 응답으로 전달되거나 점진적으로 스트리밍되는 생성 텍스트.
제어: 선택적 출력 토큰 한도, 스트리밍 선택, 어조와 구성을 지정하는 프롬프트 지침.
기능: 초안 작성, 재작성, 대화형 질의응답, 요약, 제공된 텍스트에 대한 설명.
제품 내 글쓰기 도구: 사용자가 대략적인 요구 사항으로 개요나 초안을 만든 뒤 후속 요청으로 수정할 수 있도록 돕습니다.
고객 서비스 답변 초안: 고객의 질문과 승인된 제품 정보를 결합하여 검토할 답변을 준비합니다.
팀 요약: 제공된 메모를 진행 상황 보고, 회의 요약, 후속 조치 목록으로 변환합니다.
대화형 학습: 사용자가 대화를 통해 더 깊이 탐구할 수 있는 설명을 제공합니다.
애플리케이션 텍스트 자동화: 애플리케이션이 제공한 맥락을 바탕으로 반복적으로 필요한 글을 생성합니다.
참고 요청에 답하는 데 필요한 정보를 포함하고, 게시 전에 출력된 사실을 확인하세요. 이미지, 파일 또는 웹 검색이 작업의 핵심이라면 해당 전용 경로를 선택하세요.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text와 Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 두 모델 모두 Flaq AI에서 텍스트 메시지, 스트리밍, 출력 길이 제어를 지원합니다. 대표적인 프롬프트를 테스트하여 어떤 응답이 글쓰기와 대화 요구 사항에 가장 잘 맞는지 판단하세요.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text는 이미지 기반 질문을 위한 시각 입력을 추가합니다. Text-to-Text 경로는 메시지에 이미 표현된 내용에 집중합니다.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis는 업로드된 문서를 받아 원본 자료를 기반으로 검토합니다. Text-to-Text는 관련 발췌문이 대화에 이미 포함된 경우 적합합니다.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text와 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search는 온라인 조사에 맞게 구성되어 있습니다. Text-to-Text는 웹 검색을 활성화하지 않으며 메시지로 제공된 작업 맥락을 사용합니다.
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