Claude Code 指南
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能
免費體驗 Qwen 3.7 Max API,用於進階大模型推理、寫作、程式協助和分析。為高要求生產工作流程提供穩定的Alibaba 存取能力。適合專業團隊在 AI 工作流程中處理應用整合、協作交付、場景驗證、內容複核、資料整理、業務分析、多步驟任務與日常迭代,持續建置、測試、驗證、最佳化並改進 AI 功能體驗。穩定接入 GPT、Claude 等 LLM API,用於 AI Agent、聊天機器人、研究、程式碼、自動化與智慧應用。
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: 'qwen-3.7-max-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
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': 'qwen-3.7-max-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
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": "qwen-3.7-max-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the concept of attention mechanisms in neural networks."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 Qwen 3.7 Max Text-to-Text API 為需要謹慎推理、可靠指令遵循與可投入生產輸出的高要求語言工作流程,提供阿里巴巴模型存取。這個強大的 Qwen API 整合,可協助開發者建立聊天、寫作、程式撰寫、分析與自動化功能,並提供彈性的對話脈絡與實用生成控制。它為專業工作負載而打造,讓團隊能以穩定方式加入進階文字智慧,而無需管理供應商基礎設施。
注意 請確保提示詞與應用工作流程符合阿里巴巴的安全與使用指南。如果發生錯誤,請檢查輸入是否包含受限內容,簡化請求後再試一次。
Qwen 3.7 Max vs. Qwen 3.7 Plus
Qwen 3.7 Plus 對成本更敏感的生產工作負載很有吸引力。Qwen 3.7 Max 則強調更強的推理能力,以及在複雜文字轉文字應用中的更高品質回應。
Qwen 3.7 Max vs. Claude Opus
Claude Opus 以謹慎的寫作與分析工作流程聞名。Qwen 3.7 Max 提供具強大多語能力、實用控制且適合結構化商業自動化的阿里巴巴 API 替代方案。
Qwen 3.7 Max vs. GPT Models
GPT 模型提供廣泛的生態熟悉度。Qwen 3.7 Max 則讓團隊在 Flaq AI 上取得另一個託管路由,用於進階推理、程式協助與多語文字生成。
Qwen 3.7 Max vs. Gemini
Gemini 模型擅長 Google 原生多模態使用情境。Qwen 3.7 Max 專注於可靠文字推理,以及聊天與自動化工作流程中的彈性 API 使用。
Qwen 3.7 Max vs. Llama
Llama 模型讓團隊能控制開放模型部署。Qwen 3.7 Max 更適合想要託管式 API 存取,而不想處理模型託管或基礎設施工作的開發者。
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能

設定 Flaq AI GPT 模型並探索 Codex 技能
在 Hermes Agent 中使用 Flaq AI LLM 模型
在 ZCode 中使用 GLM 5.2、Kimi K3 和 DeepSeek v4
使用 Flaq AI DeepSeek 模型執行 DeepSeek Harness
將 AI 代理連接至 Flaq 圖片和影片生成工具
在 WorkBuddy 中使用 GPT 6 Astra 和 Claude Fable 5.1