คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลองใช้ฟรี API DeepSeek v4 Pro 0813 Text สำหรับการให้เหตุผลด้วยข้อความคุณภาพสูง การเขียน ความช่วยเหลือด้านโค้ด และเวิร์กโฟลว์ LLM ระดับโปรดักชันที่เสถียร
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: 'deepseek-v4-pro-text-to-text-0813',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Hello'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
if (!response.ok) {
const errorBody = await response.json().catch(() => null);
throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}
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(/\r?\n\r?\n/);
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split(/\r?\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': 'deepseek-v4-pro-text-to-text-0813',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Hello',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
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": "deepseek-v4-pro-text-to-text-0813",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_API_KEY',
baseURL: 'https://api.flaq.ai/api/v1'
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek-v4-pro-text-to-text-0813',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Hello'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (content) process.stdout.write(content);
}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='YOUR_API_KEY',
base_url='https://api.flaq.ai/api/v1',
)
stream = client.chat.completions.create(
model='deepseek-v4-pro-text-to-text-0813',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'Hello',
}
],
stream=True,
max_tokens=500,
)
for chunk in stream:
if not chunk.choices:
continue
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end='', flush=True)
OPENAI_BASE_URL="https://api.flaq.ai/api/v1"
curl -N -X POST "$OPENAI_BASE_URL/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-text-to-text-0813",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
DeepSeek v4 Pro Text-to-Text API บน Flaq AI มอบการเข้าถึง LLM ขั้นสูงให้กับนักพัฒนาที่สร้างเวิร์กโฟลว์ด้านการให้เหตุผล การเขียน การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ และระบบอัตโนมัติ การผสาน DeepSeek API นี้เปลี่ยนข้อความของผู้ใช้ให้เป็นข้อความตอบกลับคุณภาพสูง ผ่าน route ที่มีการจัดการอย่างเสถียรพร้อมการคิดค่าบริการตามโทเคน ออกแบบมาสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ต้องการ คุณภาพการตอบกลับที่แข็งแกร่งขึ้น การทำตามคำสั่งที่เชื่อถือได้ และการสร้างข้อความที่พร้อมใช้งานจริงโดยไม่ต้องจัดการ โครงสร้างพื้นฐานของโมเดล
Note โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมป์และคอนเทนต์ที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของ DeepSeek และ Flaq AI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ปรับคำขอ ลดคอนเทนต์ที่ไม่รองรับ หรือปรับการตั้งค่าการสร้างแล้วลองอีกครั้ง
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
Compare DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.8 for lower-cost API routing, coding, agents, file analysis, automation, pricing, and hybrid workflows on Flaq AI.
การเปรียบเทียบ DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 4.8 สำหรับนักพัฒนา: เปรียบเทียบการใช้ API ต้นทุนต่ำกว่า, การให้เหตุผลระดับพรีเมียม, เวิร์กโฟลว์ Flaq AI, พรอมป์ต์, และการทดสอบในโปรดักชัน