Guia Claude Code
Configure modelos Claude da Flaq AI e explore skills do Claude Code
Experimente a API GPT 6.1 Sol da OpenAI para busca na web, pesquisa online e respostas com informações atuais com a API estável e acessível da Flaq AI com streaming.
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
}'
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
A GPT 6.1 Sol Web Search API oferece suporte a perguntas com busca na web e fluxos de pesquisa na Flaq AI. Informe o tema, as informações necessárias e qualquer contexto relevante para solicitar uma resposta escrita com acesso à busca na web. Esta rota combina interação baseada em mensagens com anexos de apoio opcionais, respostas em streaming e comprimento de saída ajustável para aplicações que precisam trabalhar com informações online.
Busca na web: Use a rota com busca habilitada para perguntas que exigem ir além do contexto já fornecido na conversa.
Pesquisa orientada pelo prompt: Especifique o assunto, o período e o escopo desejado para concentrar a solicitação nas informações de que sua aplicação precisa.
Referências de apoio: Anexe arquivos compatíveis ou uma imagem junto com uma pergunta em texto para dar à tarefa de pesquisa contexto adicional.
Refinamento por conversa: Faça perguntas de acompanhamento para delimitar o tema ou solicitar uma explicação mais clara de uma resposta anterior.
Respostas de pesquisa em streaming: Retorne o texto gerado progressivamente para uma experiência de pesquisa interativa.
Comprimento de resposta ajustável: Defina um limite de tokens de saída e descreva se deseja uma visão geral concisa ou uma resposta mais desenvolvida.
Entrada: Uma pergunta de pesquisa em texto com contexto relevante da conversa e anexos opcionais de imagens ou arquivos compatíveis.
Saída: Uma resposta escrita produzida por meio da rota do modelo com busca na web habilitada.
Controles: Escopo da pesquisa no prompt, limite opcional de tokens de saída e seleção de streaming.
Capacidades: Respostas a perguntas com busca habilitada, resumos de pesquisas online e exploração adicional de um tema.
Assistentes de pesquisa: Ajude os usuários a investigar um tema e refinar as perguntas que desejam explorar.
Pesquisa de produtos: Reúna informações para um resumo comparativo de produtos e verifique as fontes utilizadas antes de tomar uma decisão.
Panoramas setoriais: Solicite uma visão geral focada nos acontecimentos de um tema e período específicos.
Busca de documentação: Encontre informações relevantes para uma questão técnica e verifique-as na documentação original.
Investigação contextual: Combine uma referência enviada com uma pergunta que exige informações online adicionais.
Nota Indique o intervalo de datas relevante e verifique as datas das fontes e as páginas originais antes de confiar em uma resposta de pesquisa. O acesso à web não garante que todas as páginas relevantes estejam disponíveis ou que todas as afirmações retornadas estejam atualizadas.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol Text-to-Text Text-to-Text processa as mensagens fornecidas sem busca na web. A rota Web Search é configurada para perguntas que precisam de informações online.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis se concentra no material enviado pelo usuário. Web Search permite pesquisar além desses anexos, mantendo a opção de fornecer referências de apoio.
GPT 6.1 Sol Web Search e GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text se concentra em descrever ou responder a perguntas sobre uma imagem fornecida. Web Search aborda uma pergunta de pesquisa em texto e pode usar uma imagem como contexto de apoio.
GPT 6.1 Sol Web Search e Claude Sonnet 5.5 File Analysis A configuração File Analysis do Claude aceita documentos e imagens sem habilitar a busca na web. Esta rota GPT oferece a opção com busca habilitada quando a tarefa também depende de material online.
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
Use GPT 6 Astra e Claude Fable 5.1 no WorkBuddy