Claude Code 가이드
Flaq AI Claude 모델을 설정하고 Claude Code 스킬 살펴보기
LLM 추론, 글쓰기, 코딩 지원, 분석, 요약을 위해 Grok 4 API를 무료로 체험해 보세요. 프로덕션 AI 워크플로를 위한 안정적인 xAI 액세스입니다.시나리오 검증, 자료 정리, 반복 개선에도 활용하며 AI 기능을 지속적으로 다듬는 데 적합합니다.지속 운영에도 좋습니다. GPT, Claude 등 LLM API를 안정적으로 연동해 AI 에이전트, 챗봇, 리서치, 코딩, 자동화 애플리케이션에 활용할 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-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.'
}
],
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-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.',
}
],
'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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the key differences between REST and GraphQL APIs."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Grok 4 Text-to-Text API는 안정적인 추론, 대화형 출력, 프로덕션 준비 통합이 필요한 전문 언어 워크플로를 위해 xAI 모델 접근을 제공합니다. 이 Grok API 경로는 개발자가 유연한 대화 컨텍스트와 실용적인 출력 제어를 활용해 채팅, 글쓰기, 분석, 코딩, 자동화 기능을 구축하도록 돕습니다. 제공자별 인프라를 다루지 않고 관리형 xAI 텍스트 기능을 원하는 팀을 위해 설계되었습니다.
참고 프롬프트와 애플리케이션 워크플로가 xAI 안전 및 사용 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고, 요청을 단순화한 뒤 다시 시도하세요.
Grok 4 vs. GPT 모델
GPT 모델은 OpenAI 네이티브 동작과 폭넓은 생태계 친숙도를 제공합니다. Grok 4는 관리형 텍스트 생성과 대화형 제품 기능을 위한 xAI 경로를 팀에 제공합니다.
Grok 4 vs. Claude Opus
Claude Opus는 신중한 글쓰기와 복잡한 분석에 강합니다. Grok 4는 Flaq AI에서 유연한 채팅과 text-to-text 워크플로를 원하는 팀을 위한 xAI 대안을 제공합니다.
Grok 4 vs. Gemini
Gemini 모델은 Google 네이티브 사용 사례에 매력적입니다. Grok 4는 안정적인 API 경로를 통한 xAI 모델 동작과 관리형 텍스트 생성에 집중합니다.
Grok 4 vs. Qwen
Qwen 모델은 강력한 Alibaba 언어 워크플로와 다국어 가치를 제공합니다. Grok 4는 모델 조합에 xAI 기반 텍스트 생성을 원하는 팀에 유용합니다.
Grok 4 vs. Llama
Llama 모델은 개발자에게 오픈 모델 배포 제어를 제공합니다. Grok 4는 호스팅 복잡성을 제거하고 프로덕션 텍스트 기능을 위한 관리형 API 접근을 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