Руководство Claude Code
Настройте модели Claude от Flaq AI и изучите навыки Claude Code
Попробуйте API GPT 6.1 Sol от OpenAI для написания текстов, программирования, диалога и анализа текста 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: 'gpt-6.1-sol-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
}
],
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-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
}
],
'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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise product update for a developer audience."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
GPT 6.1 Sol Text-to-Text API обеспечивает генерацию текста на основе сообщений для редакторов, диалоговых продуктов и бизнес-процессов на Flaq AI. Отправьте задачу и сопроводительный текст, чтобы получить черновик, объяснение, резюме или ответ на уточняющий вопрос. Потоковая передача и настраиваемый лимит выходных токенов позволяют разработчикам управлять выдачей сгенерированного текста и встраивать GPT 6.1 Sol в свои приложения.
Написание текста по инструкциям: Укажите цель, аудиторию и желаемую структуру, чтобы получить черновик, который можно проверить и доработать в вашем продукте.
Многошаговые диалоги: Передавайте релевантную историю сообщений для уточняющих вопросов и правок в рамках одной задачи.
Постепенная выдача текста: Передавайте ответы потоком в окна чата и интерфейсы редактирования по мере генерации.
Контроль длины ответа: Используйте лимит выходных токенов вместе с указаниями давать краткий или подробный ответ, чтобы управлять его объёмом.
Преобразование текста: Запрашивайте резюме, упорядочивание заметок или переработку предоставленных материалов через тот же API на основе сообщений.
Отдельный маршрут для текста: Интегрируйте генерацию текста для запросов, которым не нужны изображения, прикреплённые документы или веб-поиск.
Входные данные: Текстовые инструкции, сопроводительные фрагменты и релевантные сообщения диалога.
Результат: Сгенерированный текст, передаваемый целиком или постепенно в потоковом режиме.
Настройки: Необязательный лимит выходных токенов, выбор потокового режима и инструкции по тону и структуре в запросе.
Возможности: Подготовка черновиков, переработка текста, ответы на вопросы в диалоге, обобщение и объяснение предоставленного текста.
Инструменты написания текста: Помогайте пользователям превращать предварительное задание в план или черновик и дорабатывать его с помощью последующих запросов.
Черновики ответов клиентам: Объединяйте вопрос клиента с утверждённой информацией о продукте, чтобы подготовить ответ для проверки.
Сводки для команды: Преобразуйте предоставленные заметки в отчёты о ходе работы, итоги встреч и списки следующих шагов.
Интерактивное обучение: Предлагайте объяснения, которые пользователи могут подробнее изучать в ходе диалога.
Автоматизация текстов в приложении: Генерируйте регулярно требующиеся тексты на основе контекста, передаваемого вашим приложением.
Примечание Передавайте информацию, необходимую для ответа на запрос, и проверяйте факты перед публикацией. Выбирайте отдельный маршрут для изображений, файлов или веб-поиска, если эти источники данных играют ключевую роль в задаче.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text и Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text Оба варианта поддерживают текстовые сообщения, потоковую передачу и настройку длины ответа на Flaq AI. Проверьте их на типичных запросах, чтобы определить, какие ответы лучше соответствуют вашим требованиям к текстам и диалогам.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text и GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text добавляет ввод изображений для вопросов по визуальному содержимому. Маршрут Text-to-Text ориентирован на содержание, уже представленное в сообщениях.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text и GPT 6.1 Sol File Analysis File Analysis принимает загруженные документы для анализа на основе первоисточников. Text-to-Text подходит, если нужные фрагменты уже включены в диалог.
GPT 6.1 Sol Text-to-Text и GPT 6.1 Sol Web Search Web Search настроен для поиска информации в интернете. Text-to-Text не включает веб-поиск и использует контекст задачи, переданный в сообщениях.
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