คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลอง API GPT 5.6 Luna ฟรีสำหรับแชต การเขียน การเขียนโค้ด และการสรุปที่รวดเร็ว พร้อมเวิร์กโฟลว์ OpenAI ปริมาณสูงที่คุ้มค่า
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: 'gpt-5.6-luna-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
}
],
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': 'gpt-5.6-luna-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
}
],
'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": "gpt-5.6-luna-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise product update for a developer audience."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
API Text-to-Text GPT 5.6 Luna บน Flaq AI มอบประสบการณ์ที่รวดเร็วและคุ้มค่าที่สุดในตระกูล GPT-5.6 ของ OpenAI ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิตที่ตอบสนองไวและรองรับปริมาณงานสูง ช่วยให้นักพัฒนาสร้างฟีเจอร์แชต การเขียน การสรุป การเขียนโค้ด และความรู้ที่ให้ผลลัพธ์เชื่อถือได้ในวงกว้าง ด้วยบริบทการสนทนาหลายรอบ การตอบแบบสตรีม และการควบคุมผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่น ทีมจึงผสานความสามารถ GPT ได้โดยไม่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานโมเดลหรือการเชื่อมต่อเฉพาะผู้ให้บริการ
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยและการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบเนื้อหาที่ถูกจำกัดในอินพุต ลดความซับซ้อนของคำขอ แล้วลองอีกครั้ง
GPT 5.6 Luna เทียบกับ GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol เป็นตัวเลือกระดับเรือธงสำหรับภาระงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนที่สุด ส่วน GPT 5.6 Luna ให้ความสำคัญกับการประมวลผลข้อความที่เร็วและคุ้มค่ากว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้
GPT 5.6 Luna เทียบกับ GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra สร้างสมดุลระหว่างความสามารถระดับมืออาชีพกับต้นทุนที่ต่ำกว่า ส่วน GPT 5.6 Luna เน้นความเร็วและประสิทธิภาพการดำเนินงานสำหรับงานปริมาณสูงยิ่งขึ้น
GPT 5.6 Luna เทียบกับ GPT 5.5
GPT 5.5 รองรับงานระดับมืออาชีพที่ซับซ้อนหลากหลายประเภท ส่วน GPT 5.6 Luna เป็นทางเลือกที่เร็วและคุ้มค่ากว่าสำหรับภาระงานข้อความในการผลิตที่เกิดซ้ำ
GPT 5.6 Luna เทียบกับ Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 เน้นการให้เหตุผลแบบเอเจนต์และการเขียนโค้ดที่แข็งแกร่งในระบบนิเวศ Anthropic ส่วน GPT 5.6 Luna เป็นตัวเลือกแบบเนทีฟของ OpenAI ที่รวดเร็วสำหรับแอปพลิเคชันข้อความที่ปรับขนาดได้
GPT 5.6 Luna เทียบกับโมเดลแบบเปิด
โมเดลแบบเปิดให้การควบคุมการปรับใช้แต่ต้องดูแลการให้บริการและการเพิ่มประสิทธิภาพ ส่วน GPT 5.6 Luna ให้การสร้างข้อความแบบมีการจัดการและคุ้มค่าผ่านเวิร์กโฟลว์ API ของ Flaq AI
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