คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลองใช้ฟรี Claude Opus 4.8 API สำหรับการให้เหตุผลกับไฟล์เชิงลึก การตรวจ PDF การวิเคราะห์สัญญา และสรุปรายงาน เสถียรและคุ้มค่าสำหรับทีมมืออาชีพ 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: 'claude-opus-4.8-file-analysis',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Summarize this file and extract the key risks.' },
{
type: 'file',
file: {
filename: 'demo.pdf',
file_data: 'https://example.com/demo.pdf'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 4096,
top_p: 0.9
})
});
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': 'claude-opus-4.8-file-analysis',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Summarize this file and extract the key risks.'},
{
'type': 'file',
'file': {
'filename': 'demo.pdf',
'file_data': 'https://example.com/demo.pdf'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 4096,
'top_p': 0.9,
},
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": "claude-opus-4.8-file-analysis",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Summarize this file and extract the key risks." },
{
"type": "file",
"file": {
"filename": "demo.pdf",
"file_data": "https://example.com/demo.pdf"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 4096,
"top_p": 0.9
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Claude Opus 4.8 File Analysis API บน Flaq AI ให้การเข้าถึงโมเดล Anthropic สำหรับเวิร์กโฟลว์เอกสาร รูปภาพ และไฟล์ที่ต้องการการให้เหตุผลอย่างรอบคอบและเอาต์พุตที่พร้อมใช้จริง การผสานรวม Claude API ขั้นสูงนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ไฟล์ การตรวจทานเอกสาร การแยกข้อมูล การสรุป และความรู้ด้วยบริบทการสนทนาที่ยืดหยุ่นและการควบคุมการสร้างที่ใช้งานได้จริง ช่วยให้ทีมวิเคราะห์วัสดุที่อัปโหลดได้อย่างเสถียรโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะผู้ให้บริการ
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์ที่อัปโหลด พรอมป์ และเวิร์กโฟลว์ของแอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Anthropic หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตว่ามีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ ทำให้คำของ่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Claude Opus 4.8 File Analysis เทียบกับ Claude Opus 4.7 File Analysis
Claude Opus 4.7 File Analysis แข็งแกร่งสำหรับการให้เหตุผลเอกสารอย่างรอบคอบ Claude Opus 4.8 File Analysis ถูกวางตำแหน่งเป็นเส้นทาง Opus ที่ใหม่กว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ไฟล์ขั้นสูงบน Flaq AI
Claude Opus 4.8 File Analysis เทียบกับ GPT File Analysis
เส้นทางวิเคราะห์ไฟล์ของ GPT ให้พฤติกรรมแบบ OpenAI เนทีฟและความคุ้นเคยในระบบนิเวศที่กว้าง Claude Opus 4.8 File Analysis โดดเด่นด้านการให้เหตุผลเอกสารแบบ Claude และคุณภาพคำตอบที่รอบคอบ
Claude Opus 4.8 File Analysis เทียบกับ Gemini File Analysis
เวิร์กโฟลว์ไฟล์ของ Gemini น่าสนใจสำหรับกรณีใช้งานมัลติโมดัลแบบ Google เนทีฟ Claude Opus 4.8 File Analysis มุ่งเน้นความเข้าใจเอกสารอย่างรอบคอบและพฤติกรรม Anthropic API แบบมีการจัดการ
Claude Opus 4.8 File Analysis เทียบกับ Qwen File Workflows
โมเดล Qwen ให้เวิร์กโฟลว์ภาษาของ Alibaba ที่แข็งแกร่ง Claude Opus 4.8 File Analysis ให้ทางเลือก Anthropic สำหรับการตรวจทานเอกสาร การแยกข้อมูล และงานความรู้ระดับมืออาชีพ
Claude Opus 4.8 File Analysis เทียบกับ Llama with Document Pipelines
Llama พร้อมเครื่องมือเอกสารให้การควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน Claude Opus 4.8 File Analysis ลดความซับซ้อนของการโฮสต์และไปป์ไลน์สำหรับทีมที่ต้องการการวิเคราะห์ไฟล์แบบมีการจัดการ
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