คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ลองใช้ Qwen 3.8 Max API จาก Alibaba ฟรี พร้อมการให้เหตุผลจากข้อความ การเขียน การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์การผลิตที่ปรับขนาดได้ผ่าน API แบบรวมของ Flaq AI
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-3.8-max-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-3.8-max-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-3.8-max-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 3.8 Max Text-to-Text API มอบปลายทางภาษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการให้เหตุผล การเขียน การเขียนโค้ด และงานข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เวิร์กโฟลว์ข้อความล้วนเหมาะกับผู้ช่วย ระบบอัตโนมัติ และประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการสร้างภาษาที่ยืดหยุ่นผ่านการผสาน API ที่เน้น Alibaba บน Flaq AI
การให้เหตุผลด้วยข้อความขั้นสูง: จัดการคำถามเชิงวิเคราะห์ คำสั่งหลายขั้นตอน และงานแก้ปัญหาแบบมีโครงสร้าง
การเขียนและการแปลงเนื้อหา: ร่าง เขียนใหม่ สรุป แปล และจัดระเบียบเนื้อหาสำหรับเวิร์กโฟลว์ด้านบรรณาธิการและธุรกิจ
ข้อความหลายรอบ: รักษาบริบทการสนทนาที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ช่วยและการโต้ตอบของแอปพลิเคชันที่ดำเนินต่อเนื่อง
การเขียนพรอมต์แบบมีโครงสร้าง: แยกคำแนะนำระบบ คำขอของผู้ใช้ และบริบทประกอบ เพื่อให้ควบคุมเวิร์กโฟลว์ที่ทำซ้ำได้ง่ายขึ้น
การควบคุมคำตอบที่ยืดหยุ่น: ใช้การควบคุมบริบท การสุ่มตัวอย่าง และความยาวคำตอบที่มีให้สำหรับประสบการณ์ผลิตภัณฑ์แต่ละแบบ
การผสานรวมที่เป็นมิตรกับ API: เชื่อมคำขอข้อความและคำตอบที่สร้างขึ้นกับแอปพลิเคชันสำหรับผู้ใช้และระบบอัตโนมัติฝั่งเซิร์ฟเวอร์
อินพุต: คำสั่งข้อความ คำแนะนำระบบ บริบทผู้ใช้ และประวัติการสนทนาที่เกี่ยวข้อง
โครงสร้างพรอมต์: กำหนดงาน รูปแบบเอาต์พุตที่ต้องการ ข้อจำกัด และข้อมูลประกอบในลำดับข้อความที่ชัดเจน
เอาต์พุต: ข้อความที่สร้างขึ้นซึ่งส่งคืนผ่านเวิร์กโฟลว์แชตของ Flaq AI เพื่อแสดงผล ทำงานอัตโนมัติ หรือตรวจสอบ
การควบคุมการสร้าง: ปรับพารามิเตอร์ความยาวคำตอบและการสุ่มตัวอย่างที่มีให้ตามกรณีใช้งาน
การจัดการแอปพลิเคชัน: ตรวจสอบเอาต์พุต จัดการข้อผิดพลาด และรักษาบริบทเมื่อดำเนินการโต้ตอบหลายรอบต่อ
การเขียนโค้ดและเอกสาร: ช่วยด้านการพัฒนา การแก้จุดบกพร่อง คำอธิบายทางเทคนิค และเอกสารวิศวกรรมแบบมีโครงสร้าง
การสังเคราะห์งานวิจัย: เปลี่ยนบันทึกและแหล่งข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นบทสรุป การเปรียบเทียบ และรายงานที่จัดระเบียบ
การผลิตเนื้อหา: ร่าง แก้ไข แปลให้เข้ากับท้องถิ่น และนำเนื้อหากลับมาใช้ใหม่สำหรับกลุ่มเป้าหมายและช่องทางต่าง ๆ
ผู้ช่วยลูกค้าและองค์ความรู้: รองรับคำถามผู้ใช้ด้วยคำตอบแบบมีโครงสร้างและการติดตามตามบริบท
ระบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: เพิ่มการให้เหตุผลทางภาษาให้กระบวนการธุรกิจที่ต้องการสร้างและแปลงข้อความแบบทำซ้ำได้
หมายเหตุ ตรวจสอบความถูกต้อง ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามนโยบายของเนื้อหาที่สร้างขึ้นก่อนใช้ในเวิร์กโฟลว์สำหรับลูกค้าหรือที่มีผลกระทบสูง
Qwen 3.8 Max vs. Claude Opus 5: Claude Opus 5 เน้นการให้เหตุผลเชิงลึกและงานเขียนที่ประณีต Qwen 3.8 Max เป็นทางเลือกที่เน้น Alibaba สำหรับเวิร์กโฟลว์ภาษาแบบมีโครงสร้างและระบบอัตโนมัติ
Qwen 3.8 Max vs. GPT-5: GPT-5 มอบความสามารถด้านการให้เหตุผลที่หลากหลายและมัลติโมดัล ส่วน Qwen 3.8 Max ในที่นี้มุ่งเน้นการผสานแบบข้อความเป็นหลัก พรอมต์แบบมีโครงสร้าง และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันที่ใช้ข้อความ
Qwen 3.8 Max vs. Gemini 2.5 Pro: Gemini 2.5 Pro ผสานการให้เหตุผลทางภาษาเข้ากับระบบนิเวศของ Google ส่วน Qwen 3.8 Max มอบอีกเส้นทางสำหรับทีมที่สร้างระบบโดยอิงการผสานโมเดล Alibaba
Qwen 3.8 Max vs. GLM 5.2: GLM 5.2 เป็นโมเดลให้เหตุผลด้วยข้อความที่มีประสิทธิภาพและมีการควบคุมที่เหมาะกับแอปพลิเคชัน Qwen 3.8 Max แตกต่างด้วยการผสานตระกูล Qwen และการรองรับเวิร์กโฟลว์ข้อความอย่างครอบคลุม
Qwen 3.8 Max vs. DeepSeek V3: DeepSeek V3 เป็นที่นิยมสำหรับงานภาษาและการเขียนโค้ด Qwen 3.8 Max เหมาะกับทีมที่ต้องการสร้างภาษาแบบมีโครงสร้างภายในผลิตภัณฑ์และบริการที่เน้น Qwen
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
ใช้ GPT 6 Astra และ Claude Fable 5.1 ใน WorkBuddy