คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลอง API วิเคราะห์ไฟล์ GPT 5.6 Sol ฟรีสำหรับการให้เหตุผลหลายไฟล์ขั้นสูง ดึงข้อมูล เปรียบเทียบ สรุป และเวิร์กโฟลว์มืออาชีพที่เสถียร
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-sol-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
})
});
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-sol-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,
},
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-sol-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
}'
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
API GPT 5.6 Sol File Analysis บน Flaq AI นำการให้เหตุผลของ GPT-5.6 เรือธงจาก OpenAI มาใช้กับเวิร์กโฟลว์ที่เน้นเอกสาร การผสานรวม API ที่พร้อมใช้งานจริงนี้ช่วยให้นักพัฒนารวมคำสั่งภาษาธรรมชาติกับไฟล์ที่รองรับหลายไฟล์และบริบทรูปภาพที่เลือกใช้ได้เพื่อแยก เปรียบเทียบ สรุป และวิเคราะห์โดยละเอียด ด้วยการติดตามผลผ่านบทสนทนาและการตอบกลับแบบสตรีม ทีมสามารถเปลี่ยนเอกสารต้นทางที่ซับซ้อนเป็นข้อมูลเชิงลึกแบบมีโครงสร้างโดยไม่ต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลเอกสารแยกต่างหาก
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์ ไฟล์ที่อัปโหลด และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเป็นไปตามแนวทางด้านความปลอดภัยและการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตว่ามีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่รองรับหรือไม่ ลดความซับซ้อนของคำขอ แล้วลองอีกครั้ง
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra สร้างสมดุลระหว่างการวิเคราะห์เอกสารที่แข็งแกร่งกับต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำกว่า GPT 5.6 Sol เหมาะสำหรับเวิร์กโหลดการให้เหตุผลจากไฟล์และการสังเคราะห์ระดับมืออาชีพที่ซับซ้อนที่สุด
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna มุ่งเน้นการประมวลผลเอกสารที่รวดเร็วและคุ้มค่า GPT 5.6 Sol ให้ความสำคัญกับความลึกในการให้เหตุผลมากกว่าสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลหนาแน่นจากหลายแหล่ง
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 รองรับการวิเคราะห์ไฟล์อย่างน่าเชื่อถือสำหรับเวิร์กโฟลว์ OpenAI ที่ใช้งานอยู่ GPT 5.6 Sol นำตำแหน่งเรือธง GPT-5.6 มาสู่แอปพลิเคชันเอกสารขั้นสูง
GPT 5.6 Sol เทียบกับ Claude File Analysis
โมเดล Claude มอบการให้เหตุผลจากเอกสารที่แข็งแกร่งภายในระบบนิเวศ Anthropic ส่วน GPT 5.6 Sol มอบเส้นทาง OpenAI ระดับเรือธงสำหรับการวิเคราะห์ไฟล์ซับซ้อนและการสังเคราะห์แบบมีโครงสร้าง
GPT 5.6 Sol เทียบกับไปป์ไลน์เอกสารของโมเดลแบบเปิด
โมเดลแบบเปิดให้การควบคุมการปรับใช้ แต่ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานการให้บริการและประมวลผลเอกสารเพิ่มเติม GPT 5.6 Sol ให้การวิเคราะห์แบบจัดการผ่านเวิร์กโฟลว์ API สำหรับงานจริงของ 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