Руководство Claude Code
Настройте модели Claude от Flaq AI и изучите навыки Claude Code
Бесплатно попробуйте Gemini 3.5 Flash API для анализа файлов, резюме документов, извлечения данных и мультимодальных рассуждений. Стабильный доступ для production-команд.
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
}'
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Gemini 3.5 Flash File Analysis API на Flaq AI предоставляет доступ к модели Google для быстрого понимания документов, проверки файлов и мультимодальных аналитических процессов. Эта эффективная интеграция Gemini API помогает разработчикам анализировать загруженные файлы, изображения и текстовые инструкции через стабильный управляемый маршрут. Она создана для команд, которым нужен доступный анализ файлов в масштабе без сборки инфраструктуры обработки, специфичной для провайдера.
Примечание Убедитесь, что загруженные файлы, промпты и рабочие процессы приложения соответствуют правилам безопасности Google. Если возникнет ошибка, проверьте ввод на наличие запрещенного содержимого, упростите запрос и попробуйте снова.
Gemini 3.5 Flash против Claude File Analysis
Claude file analysis силен в аккуратном рассуждении по документам. Gemini 3.5 Flash File Analysis ставит в приоритет скорость, доступность и интеграцию моделей Google для масштабируемых процессов.
Gemini 3.5 Flash против GPT File Analysis
Маршруты GPT file analysis предлагают поведение, нативное для OpenAI, и широкую узнаваемость экосистемы. Gemini 3.5 Flash дает командам эффективный маршрут Google для управляемого понимания файлов.
Gemini 3.5 Flash против Qwen File Workflows
Workflow Qwen предоставляют альтернативы моделей Alibaba для языковых задач. Gemini 3.5 Flash File Analysis фокусируется на доступном понимании файлов и изображений на базе Google.
Gemini 3.5 Flash против Grok Vision Workflows
Vision workflow Grok предлагают поведение модели xAI. Gemini 3.5 Flash предоставляет быстрый управляемый анализ файлов Google через Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash против Llama с документными пайплайнами
Llama с инструментами для документов дает контроль инфраструктуры. Gemini 3.5 Flash устраняет сложность хостинга и пайплайнов для команд, которым нужен управляемый API.
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