คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลองใช้ฟรี Qwen 3.7 Plus API สำหรับการเขียน LLM ที่คุ้มค่า ความช่วยเหลือด้านโค้ด สรุป และวิเคราะห์ การเข้าถึง Alibaba ที่เสถียรสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ขยายได้ ใช้ API ของ GPT, Claude และ LLM อื่นที่เสถียรสำหรับ AI agent, chatbot, งานวิจัย, โค้ด, ระบบอัตโนมัติ และแอปอัจฉริยะ.
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: 'qwen-3.7-plus-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
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': 'qwen-3.7-plus-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
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": "qwen-3.7-plus-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the concept of attention mechanisms in neural networks."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Qwen 3.7 Plus Text-to-Text API บน Flaq AI มอบการเข้าถึงโมเดล Alibaba ที่คุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ภาษาระดับโปรดักชันที่ต้องการผลลัพธ์ข้อความที่รวดเร็ว เชื่อถือได้ และประหยัดต้นทุน การผสาน Qwen API ที่มีประสิทธิภาพนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างฟีเจอร์แชต การเขียน การสรุป การเขียนโค้ด และระบบอัตโนมัติด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่นและการควบคุมการสร้างที่ใช้งานได้จริง เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการความฉลาดด้านข้อความที่พึ่งพาได้ในระดับใหญ่โดยไม่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะผู้ให้บริการ
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Qwen 3.7 Plus เทียบกับ Qwen 3.7 Max
Qwen 3.7 Max แข็งแกร่งกว่าสำหรับงานเหตุผลที่ซับซ้อนที่สุด Qwen 3.7 Plus ให้ความสำคัญกับความคุ้มค่าและปริมาณงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับงานข้อความประจำวันในโปรดักชัน
Qwen 3.7 Plus เทียบกับ Claude Sonnet
Claude Sonnet มอบประสบการณ์ Claude ที่สมดุลสำหรับการเขียนและการวิเคราะห์ Qwen 3.7 Plus ให้เส้นทาง Alibaba API ที่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์หลายภาษาและงานปฏิบัติการที่ไวต่อค่าใช้จ่าย
Qwen 3.7 Plus เทียบกับ GPT Models
โมเดล GPT คุ้นเคยในสแต็กนักพัฒนาจำนวนมาก Qwen 3.7 Plus ให้ทีมมีทางเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับการสร้างข้อความแบบมีการจัดการพร้อมคุณค่าที่แข็งแกร่งบน Flaq AI
Qwen 3.7 Plus เทียบกับ Gemini Flash
Gemini Flash เน้นการเข้าถึงโมเดล Google อย่างรวดเร็ว Qwen 3.7 Plus มุ่งเน้นการสร้างข้อความ Alibaba ที่คุ้มค่าสำหรับฟีเจอร์แชต การเขียน และระบบอัตโนมัติ
Qwen 3.7 Plus เทียบกับ Llama
โมเดล Llama มีประโยชน์เมื่อทีมต้องการควบคุมการโฮสต์เอง Qwen 3.7 Plus ลดความซับซ้อนของการโฮสต์และให้การเข้าถึง API ที่เสถียรสำหรับแอปโปรดักชัน
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code

ตั้งค่าโมเดล GPT ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Codex
ใช้โมเดล LLM ของ Flaq AI ใน Hermes Agent
ใช้ GLM 5.2, Kimi K3 และ DeepSeek v4 ใน ZCode
เรียกใช้ DeepSeek Harness กับโมเดล DeepSeek ของ Flaq AI
เชื่อมต่อเอเจนต์ AI กับเครื่องมือสร้างรูปภาพและวิดีโอของ Flaq