คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลอง API GPT 5.6 Sol ฟรีสำหรับการให้เหตุผล การเขียนโค้ด การเขียน และงานความรู้ซับซ้อนระดับแนวหน้าของ OpenAI ผ่านเวิร์กโฟลว์ LLM สำหรับงานจริงที่เสถียร
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-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-sol-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-sol-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 GPT 5.6 Sol Text-to-Text บน Flaq AI นำโมเดลเรือธง GPT-5.6 ของ OpenAI มาใช้กับเวิร์กโฟลว์ด้านภาษา การเขียนโค้ด และงานความรู้ระดับมืออาชีพที่ซับซ้อน การผสานรวม API OpenAI ที่พร้อมใช้งานจริงนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันข้อความที่ต้องการการให้เหตุผลเชิงลึก การทำตามคำสั่งอย่างน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพที่ต่อเนื่องในงานซับซ้อน ด้วยบริบทการสนทนาหลายรอบ การตอบกลับแบบสตรีม และการควบคุมเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น ทีมจึงเพิ่มความสามารถ GPT ขั้นสูงได้โดยไม่ต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐานโมเดลหรือรายละเอียดการผสานรวมเฉพาะผู้ให้บริการ
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์และเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันของคุณเป็นไปตามแนวทางด้านความปลอดภัยและการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตว่ามีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ ลดความซับซ้อนของคำขอ แล้วลองอีกครั้ง
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra สร้างสมดุลระหว่างความสามารถระดับมืออาชีพที่แข็งแกร่งกับต้นทุนการดำเนินงานที่ต่ำกว่า GPT 5.6 Sol เป็นตัวเลือกเรือธงสำหรับเวิร์กโหลดที่ให้ความสำคัญกับความสามารถ GPT-5.6 ระดับสูงสุด
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna เน้นความเร็วและความคุ้มค่าสำหรับงานที่มีปริมาณมาก GPT 5.6 Sol เหมาะกับงานซับซ้อนที่ให้ความสำคัญกับความลึกและการให้เหตุผลขั้นสูงมากกว่า
GPT 5.6 Sol เทียบกับ GPT 5.5
GPT 5.5 รองรับงานจริงที่ซับซ้อนทั้งการเขียนโค้ด การวิจัย และการวิเคราะห์ GPT 5.6 Sol ยกระดับกลุ่มโมเดลเรือธงของ OpenAI สำหรับทีมที่นำ GPT รุ่นล่าสุดมาใช้
GPT 5.6 Sol เทียบกับ Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 มอบการให้เหตุผลแบบเอเจนต์ การเขียนโค้ด และงานความรู้ที่แข็งแกร่งในระบบนิเวศ Anthropic ส่วน GPT 5.6 Sol เป็นทางเลือกเรือธงจาก OpenAI ผ่านเวิร์กโฟลว์ API GPT ที่คุ้นเคย
GPT 5.6 Sol เทียบกับ Gemini
โมเดล Gemini เหมาะกับแอปพลิเคชันมัลติโหมดที่เน้นระบบของ Google ส่วน GPT 5.6 Sol มุ่งเน้นการให้เหตุผลระดับเรือธงของ OpenAI และเวิร์กโฟลว์ข้อความสำหรับงานจริงบน 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