Руководство Claude Code
Настройте модели Claude от Flaq AI и изучите навыки Claude Code
Попробуйте API Claude Sonnet 5.5 от Anthropic для проверки документов, сводок и вопросов по файлам через стабильный и доступный API Flaq AI с потоковыми ответами для приложений.
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: 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize the key points of this PDF.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'gptproto.pdf',
file_data: 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 1000,
})
});
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': 'claude-sonnet-5.5-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize the key points of this PDF.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'gptproto.pdf',
'file_data': 'https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 1000,
},
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": "claude-sonnet-5.5-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize the key points of this PDF." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "gptproto.pdf",
"file_data": "https://tos.gptproto.com/resource/gptproto.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 1000
}'
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
API Claude Sonnet 5.5 File Analysis помогает разработчикам преобразовывать загруженные справочные материалы в полезные письменные ответы на Flaq AI. Объединяйте документы или изображения с вопросом, чтобы запрашивать сводки, пояснения и сравнения на основе переданного содержимого. Интерфейс на основе сообщений, потоковая передача и настройка длины вывода поддерживают помощников для работы с документами и исследовательские процессы, в которых нужно перейти от исходных файлов к понятному ответу.
Вопросы по документам: Задавайте конкретные вопросы о переданных документах вместо ручного копирования каждого соответствующего фрагмента в текстовую беседу.
Гибкий ввод справочных материалов: Объединяйте поддерживаемые файлы, изображение и текстовые инструкции, чтобы предоставить необходимые материалы для задачи анализа документов.
Обобщение и извлечение: Запрашивайте обзор, ключевые моменты или отдельные сведения из переданных материалов, указав формат вывода в запросе.
Анализ нескольких документов: Передавайте связанные файлы и просите модель выявить общие темы, различия или моменты, требующие более тщательного изучения.
Уточнения в диалоге: Сохраняйте соответствующие сообщения в дальнейшем контексте, чтобы уточнить сводку или запросить пояснение определенного вывода.
Потоковая передача и настройка длины: Отображайте сгенерированный анализ постепенно и задавайте ограничение выходных токенов, соответствующее требуемой глубине.
Вход: Поддерживаемые вложения документов или изображений вместе с необязательными текстовыми инструкциями и соответствующими сообщениями.
Выход: Письменный анализ, сводки или ответы с возможностью потоковой и непотоковой передачи.
Настройки: Направляйте анализ с помощью конкретного вопроса, желаемого формата и необязательного ограничения выходных токенов.
Возможности: Ответы на вопросы по документам, обобщение, извлечение информации и сравнение переданных справочных материалов.
Анализ отчетов: Запросите краткий обзор загруженного отчета, затем уточните разделы, важные для вашей команды.
Изучение исследований: Сравнивайте переданные статьи или справочные документы и объединяйте их основные положения в рабочий обзор.
Передача проектов: Преобразуйте приложенные спецификации и заметки в сводку требований и нерешенных вопросов.
Помощники по работе со знаниями: Позвольте пользователям задавать вопросы по загруженным справочным файлам через диалоговый интерфейс.
Редакторская подготовка: Извлекайте темы и подтверждающие детали из исходных документов перед подготовкой статьи или презентации.
Примечание Используйте читаемые исходные файлы и четко формулируйте вопрос. Проверяйте цитаты, числа и выводы по оригинальным материалам, прежде чем полагаться на анализ.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis и GPT 6.1 Sol File Analysis Оба маршрута Flaq AI принимают файлы и изображения для письменного анализа. Оценивайте их на одинаковых исходных документах и вопросах, чтобы сравнить релевантность, полноту и интерпретацию.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis и Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Text-to-Text работает с исходными материалами, переданными непосредственно в сообщениях. File Analysis поддерживает вложения для задач, связанных с документами.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis и GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text ориентирован на вопросы по изображениям и не поддерживает вложения документов в своей конфигурации на Flaq AI. File Analysis поддерживает процессы на основе загруженных файлов, а также изображений.
Claude Sonnet 5.5 File Analysis и GPT 6.1 Sol Web Search Web Search предназначен для исследований в интернете, а этот маршрут Claude анализирует переданные материалы без веб-поиска. Выбирайте в зависимости от того, откуда должны поступать основания для ответа.
Настройте модели Claude от Flaq AI и изучите навыки Claude Code

Настройте модели GPT от Flaq AI и изучите навыки Codex
Используйте LLM-модели Flaq AI в Hermes Agent
Используйте GLM 5.2, Kimi K3 и DeepSeek v4 в ZCode
Запустите DeepSeek Harness с моделями DeepSeek от Flaq AI
Подключайте ИИ-агентов к инструментам Flaq для генерации изображений и видео
Используйте GPT 6 Astra и Claude Fable 5.1 в WorkBuddy