คู่มือ Claude Code
ตั้งค่าโมเดล Claude ของ Flaq AI และสำรวจสกิล Claude Code
ลอง GPT 6 Astra API จาก OpenAI สำหรับการให้เหตุผลเกี่ยวกับเอกสารที่ซับซ้อน การตรวจสอบหลักฐาน และการวิเคราะห์ระดับมืออาชีพผ่าน API ของ Flaq AI ที่เสถียรและคุ้มค่าสำหรับทีม ทั้งไฟล์และภาพ
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-6-astra-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-6-astra-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-6-astra-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 |
|---|
GPT 6 Astra File Analysis API นำการให้เหตุผลของ GPT-6 Astra รุ่นเรือธงจาก OpenAI มาใช้กับเอกสารที่ซับซ้อน การตรวจทานหลักฐาน และการวิเคราะห์ไฟล์ระดับมืออาชีพบน Flaq AI การเชื่อมต่อ API วิเคราะห์ไฟล์นี้ช่วยให้นักพัฒนาและทีมผู้เชี่ยวชาญดึงข้อมูล ตรวจสอบข้อกล่าวอ้างกับเอกสารต้นฉบับ และสังเคราะห์สิ่งที่พบจากเอกสาร รูปภาพที่รองรับ และคำสั่งแบบข้อความเพิ่มเติมตามต้องการ
หมายเหตุ อัปโหลดเฉพาะไฟล์และพรอมป์ต์ที่เป็นไปตามนโยบายการใช้งานของ OpenAI ข้อกำหนดของ Flaq AI และกฎการจัดการข้อมูลของคุณ หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบเนื้อหาที่ไม่รองรับหรือถูกจำกัด ลดความซับซ้อนของคำสั่ง แล้วลองอีกครั้ง
GPT 6 Astra เทียบกับ GPT 5.6 Sol File Analysis
GPT 5.6 Sol File Analysis เป็นโมเดลเรือธงรุ่นก่อนของ OpenAI สำหรับการวิเคราะห์เอกสาร บน Flaq AI ส่วน GPT 6 Astra เป็นรุ่นเรือธงปัจจุบันเมื่องานให้เหตุผลจากไฟล์ การดึงข้อมูล และการตรวจทานหลักฐานต้องการ GPT รุ่นใหม่กว่า
GPT 6 Astra เทียบกับ Claude Fable 5.1 File Analysis
Claude Fable 5.1 File Analysis มีจุดเด่นเป็นพิเศษในการจัดการแผนภูมิ ตาราง และแผนภาพที่อยู่ภายใน PDF ส่วน GPT 6 Astra File Analysis API เป็นช่องทางเรือธงของ OpenAI สำหรับการให้เหตุผลจากเอกสารที่ซับซ้อน การดึงข้อมูล และการสังเคราะห์ข้ามไฟล์
GPT 6 Astra เทียบกับ Claude Fable 5 File Analysis
Claude Fable 5 ยังคงเป็นโมเดลวิเคราะห์เอกสารของ Anthropic ที่มีความสามารถสำหรับทีมที่ใช้รุ่นดังกล่าวอยู่แล้ว ส่วน GPT 6 Astra เป็นตัวแทนระดับเรือธงรุ่นใหม่ของ OpenAI สำหรับการวิเคราะห์ไฟล์บน Flaq AI
GPT 6 Astra เทียบกับ Gemini File Understanding
กระบวนการทำงานกับไฟล์ของ Gemini เหมาะกับชุดเทคโนโลยีหลายรูปแบบที่เน้นระบบของ Google ส่วน GPT 6 Astra File Analysis API เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการการให้เหตุผลจากเอกสารด้วยโมเดลเรือธงของ OpenAI ผ่านการเชื่อมต่อแชตที่มีระบบจัดการให้
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