คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
Claude Sonnet 4.6 API สำหรับวิเคราะห์เอกสารใน PDF รายงาน สัญญา และถามตอบไฟล์ เข้าถึง Claude ได้อย่างเสถียรและคุ้มค่าสำหรับเวิร์กโฟลว์โปรดักชัน. 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-sonnet-4.6-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: 0.5,
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': 'claude-sonnet-4.6-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': 0.5,
'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": "claude-sonnet-4.6-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": 0.5,
"top_k": 50
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Claude Sonnet 4.6 File Analysis API บน Flaq AI ให้การเข้าถึง Claude API สำหรับ production workflows ที่ต้องการความสมดุลของ speed, การวิเคราะห์อย่างรอบคอบ และการทำตามคำสั่งที่เชื่อถือได้ การผสานรวม Claude API ที่ลึก ควบคุมได้ และพร้อมใช้งาน production นี้ ช่วยให้นักพัฒนาสร้างประสบการณ์วิเคราะห์ไฟล์ด้วยบริบทสนทนาที่ยืดหยุ่น, document-aware prompting, supported tool workflows และ route-specific settings บน Flaq AI สร้างมาสำหรับ production workloads จึงให้ วิธีที่เสถียรในการเพิ่มความสามารถ AI ขั้นสูงให้ทีม โดยไม่ต้องดูแล model infrastructure หรือเขียน provider-specific plumbing ตั้งแต่ต้น
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่า prompts, ไฟล์ที่อัปโหลด และ application workflows ของคุณเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ Anthropic หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจ input สำหรับ restricted content, ทำคำขอให้ง่ายขึ้น แล้วลองอีกครั้ง
Claude Sonnet 4.6 vs. GPT 5.5 GPT 5.5 ถูกวางตำแหน่งสำหรับ OpenAI reasoning และ coding workflows ขั้นสูง Claude Sonnet 4.6 เด่นที่การทำตามคำสั่งแบบ Claude-style, การวิเคราะห์อย่างรอบคอบ และเหมาะกับ writing, file และ agent workflows.
Claude Sonnet 4.6 vs. GPT 5.4 GPT 5.4 เน้นประสิทธิภาพ OpenAI ที่คุ้มค่าสำหรับงานมืออาชีพ Claude Sonnet 4.6 เป็นทางเลือก Claude API ด้วยคุณภาพคำตอบที่รอบคอบ, controls ที่ใช้งานได้จริง และ output ที่เชื่อถือได้สำหรับ file analysis tasks.
Claude Sonnet 4.6 vs. Gemini โมเดล Gemini แข็งแรงสำหรับ Google-native multimodal use cases Claude Sonnet 4.6 แตกต่างด้วยสไตล์คำตอบที่รอบคอบของ Claude, practical document reasoning และ production-oriented tool behavior.
Claude Sonnet 4.6 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner เหมาะกับ cost-sensitive reasoning workloads Claude Sonnet 4.6 ให้ managed Claude quality, safer production behavior และเหมาะกับ professional writing, coding และ analysis workflows มากกว่า.
Claude Sonnet 4.6 vs. Llama โมเดล Llama ให้ open-model control และความยืดหยุ่นแบบ self-hosting แก่นักพัฒนา Claude Sonnet 4.6 เหมาะกว่าสำหรับทีมที่ต้องการ managed API, การทำตามคำสั่งที่ดี และ output คุณภาพสูง โดยไม่ต้อง ทำงานกับ model infrastructure.
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