คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ลองใช้ API Claude Opus 5 สำหรับข้อความ จาก Anthropic ฟรี พร้อมการให้เหตุผลจากข้อความ การเขียน การเขียนโค้ด การวางแผน และการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนผ่าน API แบบรวมของ Flaq AI เหมาะสำหรับนักพัฒนาและทีมงาน
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-5-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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-5-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Draft a technical decision memo for this architecture choice.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
},
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-5-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Draft a technical decision memo for this architecture choice."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Claude Opus 5 Text-to-Text API ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องใช้การให้เหตุผล การวิเคราะห์ การเขียน การเขียนโค้ด และภาษาที่มีโครงสร้างในระดับสูง โดยรับบทสนทนาแบบข้อความและมอบปลายทางโมเดลที่เชื่อถือได้ให้แอปพลิเคชันสำหรับผลิตภัณฑ์แบบหลายรอบ ระบบอัตโนมัติ และงานด้านความรู้บน Flaq AI
การให้เหตุผลทางภาษาขั้นสูง: จัดการคำถามที่ซับซ้อน การพิจารณาข้อแลกเปลี่ยน และปัญหาหลายขั้นตอนด้วยคำตอบภาษาธรรมชาติที่มีโครงสร้าง
การเขียนเชิงเทคนิคและบรรณาธิการ: ร่าง แก้ไข สรุป และปรับเปลี่ยนเนื้อหาโดยคงน้ำเสียงและโครงสร้างตามที่ร้องขอ
บริบทการสนทนาหลายรอบ: รักษาประวัติการสนทนาที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ช่วย เครื่องมือวิจัย และเวิร์กโฟลว์ภาษาที่ดำเนินต่อเนื่องยาวนาน
การผสานรวมข้อความแบบมีโครงสร้าง: เชื่อมต่อพรอมต์ข้อความและบริบทการสนทนาเข้ากับโฟลว์แอปพลิเคชันรูปแบบการเติมข้อความแชตที่มีอยู่
การควบคุมการสร้างที่ยืดหยุ่น: ปรับการควบคุมความยาวคำตอบและการสุ่มตัวอย่างที่มีให้เหมาะกับประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน
การสังเคราะห์ผลลัพธ์ที่ชัดเจน: เปลี่ยนคำสั่งขนาดใหญ่และบริบทที่กระจัดกระจายให้เป็นคำอธิบาย แผนงาน และข้อความที่มีโครงสร้างพร้อมใช้ประกอบการตัดสินใจ
อินพุต: พรอมต์ข้อความ แนวทางของระบบ คำสั่งจากผู้ใช้ และบริบทการสนทนาที่เกี่ยวข้อง
การออกแบบบทสนทนา: จัดระเบียบคำสั่งและบริบทประกอบเพื่อให้โมเดลทำตามลำดับชั้นของงานที่กำหนดไว้ได้
เอาต์พุต: คำตอบข้อความแบบมีโครงสร้างที่ส่งกลับผ่านเวิร์กโฟลว์แชตของ Flaq AI เพื่อแสดงผล ทำงานอัตโนมัติ หรือตรวจสอบ
การควบคุมการสร้าง: ตั้งค่าพารามิเตอร์ความยาวคำตอบและการสุ่มตัวอย่างที่มีให้ตามรูปแบบเอาต์พุตที่ต้องการ
การจัดการในแอปพลิเคชัน: ตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบ จัดการข้อผิดพลาดจากผู้ให้บริการหรือการจำกัดอัตรา และรักษาบริบทเมื่อสนทนาต่อ
การวิเคราะห์ทางเทคนิค: อธิบายสถาปัตยกรรม ประเมินตัวเลือกการนำไปใช้ และสร้างเอกสารทางวิศวกรรม
การเขียนเนื้อหาแบบยาว: ร่างบทความ รายงาน เอกสารสรุป และเนื้อหาอื่นที่ต้องการโครงสร้างและการแก้ไขที่สม่ำเสมอ
การสังเคราะห์งานวิจัย: จัดระเบียบแหล่งข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นบทสรุป การเปรียบเทียบ และเอกสารสนับสนุนการตัดสินใจ
ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด: สร้าง ตรวจสอบ ปรับโครงสร้าง และอธิบายโค้ดภายในเวิร์กโฟลว์การพัฒนาแอปพลิเคชัน
ผลิตภัณฑ์เชิงสนทนา: ขับเคลื่อนผู้ช่วยและเครื่องมือความรู้ที่ต้องการการให้เหตุผลอย่างชัดเจนตลอดการสนทนาหลายรอบ
หมายเหตุ ควรตรวจสอบคำตอบของโมเดลในด้านความถูกต้องของข้อเท็จจริง ความปลอดภัย และความเหมาะสมก่อนนำไปใช้ในเวิร์กโฟลว์ที่มีผลกระทบสูงหรือให้บริการลูกค้า
Claude Opus 5 เทียบกับ GPT-5: GPT-5 มีความสามารถด้านการให้เหตุผลและมัลติโมดัลที่หลากหลาย Claude Opus 5 เป็นตัวเลือกที่โดดเด่นสำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับงานภาษาอย่างรอบคอบ การวิเคราะห์แบบมีโครงสร้าง และเอาต์พุตแบบยาวที่แก้ไขได้
Claude Opus 5 เทียบกับ Gemini 2.5 Pro: Gemini 2.5 Pro ผสานการให้เหตุผลเข้ากับระบบนิเวศของ Google ที่ครอบคลุม ในการเปรียบเทียบนี้ Claude Opus 5 มุ่งเน้นการวิเคราะห์ การเขียน และเวิร์กโฟลว์การสนทนาที่ใช้ข้อความเป็นหลัก
Claude Opus 5 เทียบกับ Qwen 3.8 Max: Qwen 3.8 Max มีความสามารถด้านการให้เหตุผลทางภาษาและการผสานรวมที่เน้น Alibaba ส่วน Claude Opus 5 มอบแนวทางเฉพาะที่มี Anthropic เป็นศูนย์กลางสำหรับการสังเคราะห์อย่างรอบคอบและการสื่อสารเชิงเทคนิค
Claude Opus 5 เทียบกับ GLM 5.2: GLM 5.2 รองรับบทสนทนาข้อความแบบมีโครงสร้างและการควบคุมที่เหมาะกับแอปพลิเคชัน Claude Opus 5 มุ่งเน้นเวิร์กโฟลว์ที่ความลึกของการให้เหตุผลและคุณภาพการเขียนเป็นข้อกำหนดหลัก
Claude Opus 5 เทียบกับ DeepSeek V3: DeepSeek V3 ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับเวิร์กโฟลว์ด้านภาษาและการเขียนโค้ดที่คำนึงถึงต้นทุน Claude Opus 5 วางตำแหน่งไว้สำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ที่ขัดเกลาและเอาต์พุตด้านบรรณาธิการที่เชื่อถือได้
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