คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ทดลอง API วิเคราะห์ไฟล์ GPT 5.6 Terra ฟรีสำหรับดึงข้อมูลหลายไฟล์ เปรียบเทียบ สรุปอย่างคุ้มค่า 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-terra-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-terra-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-terra-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 วิเคราะห์ไฟล์ GPT 5.6 Terra บน Flaq AI มอบการให้เหตุผลเอกสารที่สมดุลสำหรับงานมืออาชีพ ช่วยรวมคำสั่งภาษาธรรมชาติกับไฟล์หลายรายการและบริบทภาพเพื่อดึงข้อมูล สรุป เปรียบเทียบ และวิเคราะห์ พร้อมการถามต่อและคำตอบแบบสตรีมโดยไม่ต้องดูแลโครงสร้างวิเคราะห์ไฟล์แยกต่างหาก
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์ ไฟล์ และเวิร์กโฟลว์เป็นไปตามแนวทางของ OpenAI หากผิดพลาด ให้ตรวจเนื้อหาที่จำกัดหรือไม่รองรับ ลดความซับซ้อน แล้วลองใหม่
GPT 5.6 Terra เทียบกับ GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol รองรับการให้เหตุผลไฟล์ที่ซับซ้อนที่สุดในระดับเรือธง ส่วน GPT 5.6 Terra ให้ระบบเอกสารอัจฉริยะที่สมดุลสำหรับโปรดักชัน
GPT 5.6 Terra เทียบกับ GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna เน้นประมวลผลเอกสารที่เร็วและมีประสิทธิภาพ ส่วน GPT 5.6 Terra สมดุลความเร็วกับการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งกว่า
GPT 5.6 Terra เทียบกับ GPT 5.5 File Analysis
GPT 5.5 รองรับงานเอกสารที่เชื่อถือได้ ส่วน GPT 5.6 Terra เป็นเส้นทางต้นทุนต่ำสู่ตระกูล GPT ใหม่สำหรับการวิเคราะห์ประจำ
GPT 5.6 Terra เทียบกับ Claude File Analysis
Claude ให้การวิเคราะห์เอกสารที่แข็งแกร่งในระบบ Anthropic ส่วน GPT 5.6 Terra เป็นทางเลือก OpenAI ที่สมดุล
GPT 5.6 Terra เทียบกับไปป์ไลน์เอกสารโมเดลเปิด
โมเดลเปิดยืดหยุ่นในการติดตั้งแต่ต้องมีโครงสร้างบริการและประมวลผลเพิ่ม ส่วน GPT 5.6 Terra ให้การวิเคราะห์ที่จัดการผ่าน 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