คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ลองใช้ API Qwen 3.8 Max สำหรับการค้นหาเว็บ จาก Alibaba ฟรี พร้อมคำตอบ การค้นคว้าที่มีหลักฐานรองรับ การวิเคราะห์โดยคำนึงถึงแหล่งที่มา และเวิร์กโฟลว์ LLM สำหรับการผลิตที่เชื่อมต่อเว็บบน 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-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-3.8-max-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-3.8-max-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 3.8 Max Web Search API ผสานการสร้างภาษาเข้ากับเวิร์กโฟลว์การค้นหาเว็บสำหรับคำถามที่ได้ประโยชน์จากข้อมูลปัจจุบันหรือข้อมูลจากแหล่งภายนอก ช่วยให้แอปพลิเคชันเปลี่ยนคำค้นของผู้ใช้เป็นประสบการณ์ค้นหาและตอบแบบมีโครงสร้างผ่านการผสานแชตที่เน้น Alibaba บน Flaq AI
คำตอบที่เสริมด้วยการค้นหา: ใช้การค้นหาเว็บเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์ภาษาเมื่อคำตอบขึ้นอยู่กับข้อมูลนอกบริบทการสนทนา
การค้นด้วยภาษาธรรมชาติ: รับคำถามผู้ใช้และคำสั่งวิจัยในภาษาทั่วไปโดยไม่ต้องใช้ไวยากรณ์ค้นหาแยกต่างหาก
การสังเคราะห์ผลลัพธ์: จัดระเบียบข้อมูลที่ดึงมาเป็นบทสรุป การเปรียบเทียบ คำอธิบาย หรือคำแนะนำขั้นตอนถัดไป
การติดตามโดยคำนึงถึงบริบท: ดำเนินบทสนทนาที่เน้นการค้นหาต่อด้วยคำถามเพิ่มเติมและการปรับขอบเขตอย่างเจาะจง
การควบคุมคำตอบแบบมีโครงสร้าง: ใช้การควบคุมข้อความ การสุ่มตัวอย่าง และความยาวคำตอบที่มีให้เพื่อปรับเอาต์พุตให้เหมาะกับแอปพลิเคชัน
กระบวนการวิจัยที่เป็นมิตรกับ API: เพิ่มคำตอบที่ใช้เว็บช่วยให้กับผู้ช่วย เครื่องมือสนับสนุน และผลิตภัณฑ์ข้อมูลผ่านปลายทางที่เน้นแชต
อินพุต: คำถามภาษาธรรมชาติหรือคำสั่งวิจัย พร้อมบริบทและข้อกำหนดเอาต์พุตที่เกี่ยวข้อง
ทิศทางการค้นหา: ระบุหัวข้อ ช่วงเวลา เกณฑ์เปรียบเทียบ และระดับรายละเอียดที่คาดหวังในคำตอบให้ชัดเจน
เอาต์พุต: คำตอบภาษาที่สังเคราะห์แล้วซึ่งส่งคืนผ่านเวิร์กโฟลว์แชตของ Flaq AI เพื่อแสดงผลหรือทำงานอัตโนมัติ
การติดตาม: ถามคำถามที่เจาะจงเพื่อปรับขอบเขตการค้นหา เปรียบเทียบผลลัพธ์ หรือขอโครงสร้างเอาต์พุตแบบอื่น
การจัดการแอปพลิเคชัน: ตรวจสอบคำตอบจากการค้นหา จัดการข้อผิดพลาดของผู้ให้บริการ และสื่อสารความไม่แน่นอนเมื่อข้อมูลอาจเปลี่ยนแปลง
การวิจัยข้อมูลปัจจุบัน: ช่วยผู้ใช้สำรวจหัวข้อ ผลิตภัณฑ์ องค์กร และข้อมูลสาธารณะที่เปลี่ยนแปลง
การติดตามตลาดและคู่แข่ง: จัดผลการค้นพบภายนอกเป็นบทสรุปและเวิร์กโฟลว์เปรียบเทียบที่ทำซ้ำได้
ผู้ช่วยองค์ความรู้: มอบเส้นทางคำตอบที่รองรับการค้นหาให้เครื่องมือสนับสนุนและเครื่องมือภายในสำหรับคำถามที่อยู่นอกความรู้ที่จัดเก็บไว้
การเตรียมเนื้อหา: รวบรวมข้อมูลพื้นหลัง เอกสารอ้างอิง และบริบทหัวข้อก่อนร่างบทความหรือแคมเปญ
การสนับสนุนการตัดสินใจ: ผสานการค้นคืนที่เน้นการค้นหากับคำอธิบายแบบมีโครงสร้างสำหรับงานวิจัยและการวางแผนการดำเนินงาน
หมายเหตุ ควรตรวจสอบคำตอบจากการค้นหาในด้านคุณภาพแหล่งที่มา ความสดใหม่ ความครบถ้วน และความไม่แน่นอน ก่อนใช้ในการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูงหรือเนื้อหาที่เผยแพร่
Qwen 3.8 Max vs. Perplexity Sonar: Perplexity Sonar ออกแบบโดยเน้นการวิจัยเว็บเพื่อให้คำตอบ Qwen 3.8 Max Web Search มอบเส้นทาง API ที่เน้น Qwen สำหรับผสานคำตอบที่มีการค้นหาช่วยเข้ากับเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น
Qwen 3.8 Max vs. Gemini with Grounding: Gemini สามารถผสานการสร้างภาษาเข้ากับระบบนิเวศการค้นหาของ Google ส่วน Qwen 3.8 Max เหมาะกับทีมที่สร้างการสนทนาที่มีการค้นหาช่วยโดยอิงบริการ Alibaba
Qwen 3.8 Max vs. Claude with Web Search: Claude พร้อมการค้นหาเว็บมอบการสังเคราะห์ภาษาอย่างรอบคอบและปฏิสัมพันธ์ด้านการวิจัย Qwen 3.8 Max เป็นทางเลือกสำหรับผลิตภัณฑ์ที่กำหนดมาตรฐานบนเวิร์กโฟลว์ข้อความ Qwen อยู่แล้ว
Qwen 3.8 Max vs. OpenAI Web Search: การค้นหาเว็บของ OpenAI ผสานกับผลิตภัณฑ์ภาษาและ API ของ OpenAI ส่วน Qwen 3.8 Max รองรับรูปแบบแอปพลิเคชันที่มีการค้นหาช่วยในลักษณะเทียบเคียงกันภายในตระกูล Qwen
Qwen 3.8 Max vs. Tavily: Tavily เน้นการค้นคืนข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชัน AI ส่วน Qwen 3.8 Max Web Search ผสานเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการค้นหากับการสร้างคำตอบภาษาในการผสานโมเดลเดียว
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