Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
OpenAI의 GPT 6.1 Sol API로 웹 검색, 온라인 조사 및 최신 정보 기반 답변을 경험하세요. Flaq AI의 안정적이고 합리적인 가격의 API는 스트리밍을 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-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.'
}
],
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-web-search',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief.',
}
],
'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-web-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Find the latest public information about Flaq AI and summarize it for a product brief."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
GPT 6.1 Sol Web Search API는 Flaq AI에서 검색을 활용하는 질문과 조사 워크플로를 지원합니다. 주제, 필요한 정보, 관련 맥락을 제공하면 웹 검색을 활용한 서면 답변을 요청할 수 있습니다. 이 경로는 메시지 기반 상호작용에 선택적인 보조 첨부 자료, 스트리밍 응답, 조절 가능한 출력 길이를 결합하여 온라인 정보를 다뤄야 하는 애플리케이션을 지원합니다.
웹 검색 기능: 대화에 이미 제공된 맥락을 넘어 정보를 찾아야 하는 질문에 검색 기능이 활성화된 경로를 사용할 수 있습니다.
프롬프트로 방향을 정하는 조사: 주제, 기간, 원하는 범위를 지정하여 요청이 애플리케이션에 필요한 정보에 집중하도록 할 수 있습니다.
보조 참고 자료 입력: 텍스트 질문에 지원되는 파일이나 이미지를 첨부하여 조사 작업에 추가 맥락을 제공할 수 있습니다.
대화를 통한 구체화: 후속 질문으로 주제를 좁히거나 이전 답변에 대한 더 명확한 설명을 요청할 수 있습니다.
조사 응답 스트리밍: 생성된 텍스트를 점진적으로 반환하여 대화형 조사 경험을 제공합니다.
답변 길이 조절: 출력 토큰 한도를 설정하고 간결한 개요가 필요한지, 더 상세한 답변이 필요한지 설명할 수 있습니다.
입력: 텍스트로 작성한 조사 질문, 관련 대화 맥락, 선택적으로 지원되는 이미지 또는 파일 첨부 자료.
출력: 웹 검색이 활성화된 모델 경로를 통해 생성된 서면 응답.
제어 항목: 프롬프트의 조사 범위, 선택적 출력 토큰 한도, 스트리밍 선택.
지원 기능: 검색 기반 질의응답, 온라인 조사 요약, 주제에 대한 후속 탐색.
조사 도우미: 사용자가 주제를 조사하고 탐색하려는 질문을 구체화하도록 돕습니다.
제품 조사: 제품 비교 보고서에 필요한 정보를 수집하고 의사 결정을 내리기 전에 근거 출처를 확인합니다.
업계 동향 보고서: 지정한 주제와 기간 내의 동향에 대해 초점을 맞춘 개요를 요청합니다.
문서 탐색: 기술적 질문과 관련된 정보를 찾고 원본 문서와 대조하여 확인합니다.
맥락을 활용한 조사: 업로드한 참고 자료를 추가 온라인 정보가 필요한 질문과 결합합니다.
참고 관련 날짜 범위를 명시하고 조사 답변을 활용하기 전에 출처의 날짜와 원본 페이지를 확인하세요. 웹에 접근할 수 있다고 해서 모든 관련 페이지를 이용할 수 있거나 반환된 모든 진술이 최신이라는 보장은 없습니다.
GPT 6.1 Sol Web Search와 GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text는 웹 검색 없이 제공된 메시지를 처리합니다. Web Search 경로는 온라인 정보가 필요한 질문에 맞게 구성되어 있습니다.
GPT 6.1 Sol Web Search와 GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis는 사용자가 업로드한 자료에 초점을 맞춥니다. Web Search는 선택적인 참고 자료 입력을 유지하면서 첨부 자료의 범위를 넘어서는 조사를 지원합니다.
GPT 6.1 Sol Web Search와 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text는 제공된 이미지를 설명하거나 이미지에 관한 질문에 답하는 데 집중합니다. Web Search는 텍스트 조사 질문을 다루며 이미지를 보조 맥락으로 활용할 수 있습니다.
GPT 6.1 Sol Web Search와 Claude Sonnet 5.5 File Analysis Claude의 File Analysis 구성은 문서 및 이미지를 입력받지만 웹 검색은 활성화하지 않습니다. 이 GPT 경로는 작업에 온라인 자료도 필요한 경우 검색 기능이 활성화된 선택지를 제공합니다.
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기

Flaq AI GPT 모델을 설정하고 Codex 스킬 살펴보기
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ZCode에서 GLM 5.2, Kimi K3 및 DeepSeek v4 사용
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