Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
멀티모달 추론, 시각 Q&A, OCR, 이미지 이해를 위해 Grok 4 API를 무료로 체험해 보세요. 프로덕션 AI 애플리케이션을 위한 안정적인 xAI 액세스입니다.시나리오 검증, 자료 정리, 반복 개선에도 활용하며 AI 기능을 지속적으로 다듬는 데 적합합니다. 모델 출력을 먼저 테스트하고 품질을 비교한 뒤 팀을 위한 안정적인 이미지, 동영상, 멀티모달 API 워크플로로 확장할 수 있습니다.
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: 'grok-4-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
})
});
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': 'grok-4-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": "grok-4-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 |
|---|
Flaq AI의 Grok 4 Image-to-Text API는 시각 이해, 이미지 분석, 멀티모달 추론 워크플로를 위해 xAI 모델 접근을 제공합니다. 이 Grok API 통합은 개발자가 안정적인 관리형 경로를 통해 업로드된 이미지를 설명, 추출된 세부 정보, 답변, 구조화된 요약으로 변환하도록 돕습니다. 제공자별 인프라를 구축하지 않고 xAI 기반 image-to-text 기능을 원하는 팀을 위해 설계되었습니다.
참고 프롬프트, 업로드된 이미지, 애플리케이션 워크플로가 xAI 안전 및 사용 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고, 요청을 단순화한 뒤 다시 시도하세요.
Grok 4 Image-to-Text vs. GPT Image-to-Text
GPT image-to-text 경로는 OpenAI 네이티브 멀티모달 동작을 제공합니다. Grok 4 Image-to-Text는 시각 이해와 관리형 API 워크플로를 위한 xAI 경로를 제공합니다.
Grok 4 Image-to-Text vs. Gemini Image-to-Text
Gemini image-to-text는 Google 모델 사용자와 빠른 시각 분석에 강합니다. Grok 4 Image-to-Text는 멀티모달 제품 기능을 위한 xAI 대안을 팀에 제공합니다.
Grok 4 Image-to-Text vs. Claude File Analysis
Claude 파일 분석은 신중한 문서 및 첨부 파일 추론에 강합니다. Grok 4 Image-to-Text는 이미지 기반 답변과 시각 추출 워크플로에 집중합니다.
Grok 4 Image-to-Text vs. Qwen Vision Workflows
Qwen 비전 워크플로는 Alibaba 모델 대안을 제공합니다. Grok 4 Image-to-Text는 모델 조합에 xAI 기반 시각 이해를 원하는 팀에 유용합니다.
Grok 4 Image-to-Text vs. Llama Vision Models
Llama 비전 모델은 오픈 모델 배포 유연성을 제공합니다. Grok 4 Image-to-Text는 호스팅 작업을 제거하고 개발자에게 안정적인 관리형 경로를 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