Guia Claude Code
Configure modelos Claude da Flaq AI e explore skills do Claude Code
Teste grátis a API Gemini 3.5 Flash para análise de arquivos, resumos de documentos, extração e raciocínio multimodal. Acesso estável para equipes de produção. Criado para testes gratuitos e workflows de API estáveis.
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: 'gemini-3.5-flash-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096
})
});
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': 'gemini-3.5-flash-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
},
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": "gemini-3.5-flash-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096
}'
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A API Gemini 3.5 Flash File Analysis na Flaq AI oferece acesso ao modelo do Google para compreensão rápida de documentos, revisão de arquivos e fluxos de análise multimodal. Esta integração eficiente da API Gemini ajuda desenvolvedores a analisar arquivos enviados, imagens e instruções de texto por meio de uma rota gerenciada estável. Ela foi criada para equipes que precisam de análise de arquivos acessível em escala sem montar infraestrutura de processamento específica de provedores.
Observação Garanta que arquivos enviados, prompts e fluxos da aplicação estejam em conformidade com as diretrizes de segurança do Google. Se ocorrer um erro, revise a entrada em busca de conteúdo restrito, simplifique a solicitação e tente novamente.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis é forte em raciocínio documental cuidadoso. Gemini 3.5 Flash File Analysis prioriza velocidade, acessibilidade e integração com modelos Google para fluxos escaláveis.
Gemini 3.5 Flash vs. GPT File Analysis
Rotas GPT de análise de arquivos oferecem comportamento nativo da OpenAI e ampla familiaridade de ecossistema. Gemini 3.5 Flash dá às equipes uma rota Google eficiente para compreensão gerenciada de arquivos.
Gemini 3.5 Flash vs. fluxos de arquivos Qwen
Fluxos Qwen oferecem alternativas de modelo Alibaba para tarefas de linguagem. Gemini 3.5 Flash File Analysis foca compreensão acessível de arquivos e imagens com tecnologia Google.
Gemini 3.5 Flash vs. fluxos de visão Grok
Fluxos de visão Grok oferecem comportamento de modelo xAI. Gemini 3.5 Flash fornece análise rápida e gerenciada de arquivos Google por meio da Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash vs. Llama com pipelines de documentos
Llama com ferramentas documentais oferece controle de infraestrutura. Gemini 3.5 Flash remove a complexidade de hospedagem e pipeline para equipes que querem uma API gerenciada.
Configure modelos Claude da Flaq AI e explore skills do Claude Code

Configure modelos GPT da Flaq AI e explore skills do Codex
Use modelos LLM da Flaq AI no Hermes Agent
Use GLM 5.2, Kimi K3 e DeepSeek v4 no ZCode
Execute o DeepSeek Harness com modelos DeepSeek da Flaq AI
Conecte agentes de IA às ferramentas de geração de imagens e vídeos da Flaq