Guia Claude Code
Configure modelos Claude da Flaq AI e explore skills do Claude Code
API Gemini 3.5 Flash para Q&A visual, OCR, análise de imagens e raciocínio multimodal. Acesso estável para aplicações de IA em 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-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': 'gemini-3.5-flash-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": "gemini-3.5-flash-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
}'
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A API Gemini 3.5 Flash Image-to-Text na Flaq AI oferece acesso ao modelo do Google para compreensão visual rápida, análise de imagens e fluxos de raciocínio multimodal. Esta integração eficiente da API Gemini ajuda desenvolvedores a transformar imagens enviadas em descrições, detalhes extraídos, respostas e resumos estruturados por meio de uma rota gerenciada estável. Ela foi projetada para equipes que precisam de capacidade image-to-text responsiva sem criar infraestrutura específica de provedores.
Observação Garanta que prompts, imagens enviadas 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. GPT Image-to-Text
Rotas GPT image-to-text oferecem comportamento multimodal nativo da OpenAI. Gemini 3.5 Flash fornece uma rota rápida de modelo Google para compreensão visual econômica na Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis é forte em raciocínio cuidadoso sobre documentos e anexos. Gemini 3.5 Flash Image-to-Text foca compreensão de imagem responsiva e QA visual.
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text oferece comportamento de modelo xAI para análise visual. Gemini 3.5 Flash fornece uma alternativa Google com acesso gerenciado eficiente à API.
Gemini 3.5 Flash vs. fluxos de visão Qwen
Fluxos de visão Qwen são atraentes para usuários de modelos Alibaba. Gemini 3.5 Flash é uma ótima opção para equipes que querem integração image-to-text rápida do Google.
Gemini 3.5 Flash vs. modelos Llama Vision
Modelos Llama Vision oferecem flexibilidade de implantação de modelo aberto. Gemini 3.5 Flash remove o trabalho de hospedagem e dá aos desenvolvedores uma rota gerenciada estável.
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