คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลองใช้ฟรี Qwen 3.7 Plus Web Search API สำหรับการวิจัยที่คุ้มค่า คำตอบปัจจุบัน สรุป และเวิร์กโฟลว์ LLM ที่รับรู้เว็บผ่าน Flaq AI 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-web-search',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What are the latest developments in quantum computing this year?'
}
],
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-web-search',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'What are the latest developments in quantum computing this year?',
}
],
'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-web-search",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What are the latest developments in quantum computing this year?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Qwen 3.7 Plus Web Search API บน Flaq AI มอบการเข้าถึงโมเดล Alibaba ที่คุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์พร้อมการค้นหาที่ต้องการข้อมูลปัจจุบัน การสังเคราะห์ที่กระชับ และพฤติกรรมโปรดักชันที่เชื่อถือได้ การผสาน Qwen API ที่มีประสิทธิภาพนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างผู้ช่วยวิจัย เครื่องมือ SEO ฟีเจอร์ติดตามตลาด และเวิร์กโฟลว์สนับสนุนด้วยการรองรับ web search ผ่านเส้นทางแบบมีการจัดการที่เสถียร เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมที่ต้องการบริบทสดใหม่ในระดับใหญ่
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์ เนื้อหาที่ค้นคืน และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Qwen 3.7 Plus Web Search เทียบกับ Qwen 3.7 Max Web Search
Qwen 3.7 Max Web Search เหมาะกว่าสำหรับการสังเคราะห์เชิงลึกและการวิเคราะห์ที่ต้องการคุณภาพสูง Qwen 3.7 Plus Web Search ให้ความสำคัญกับความคุ้มค่าและปริมาณงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโฟลว์วิจัยประจำวัน
Qwen 3.7 Plus Web Search เทียบกับ GPT Web Search
เส้นทาง GPT web search มอบพฤติกรรมแบบ OpenAI-native Qwen 3.7 Plus Web Search ให้เส้นทาง Alibaba ที่คุ้มค่าสำหรับทีมที่สร้างผลิตภัณฑ์พร้อมการค้นหาบน Flaq AI
Qwen 3.7 Plus Web Search เทียบกับ Gemini Search Workflows
Gemini แข็งแกร่งสำหรับกรณีใช้งานในระบบนิเวศ Google Qwen 3.7 Plus Web Search มุ่งเน้นการวิจัยเว็บแบบมีการจัดการที่คุ้มค่าสำหรับแอปธุรกิจและเวิร์กโฟลว์คอนเทนต์
Qwen 3.7 Plus Web Search เทียบกับ Perplexity-style APIs
ผลิตภัณฑ์สไตล์ Perplexity เน้นประสบการณ์คำตอบโดยตรง Qwen 3.7 Plus Web Search ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาที่ฝังงานวิจัยลงในเวิร์กโฟลว์กำหนดเองที่ขับเคลื่อนด้วย API
Qwen 3.7 Plus Web Search เทียบกับ Llama with Retrieval
Llama with retrieval มอบความยืดหยุ่นด้านโครงสร้างพื้นฐาน Qwen 3.7 Plus Web Search หลีกเลี่ยงการตั้งค่า retrieval และการโฮสต์โมเดลสำหรับทีมที่ต้องการ API แบบมีการจัดการ
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