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 Plus API,用於高性價比大模型寫作、程式協助、摘要和分析。為可擴展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-plus-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-plus-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-plus-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 Plus Text-to-Text API 為需要快速、可靠且具成本效益文字輸出的生產語言工作流程,提供實惠的阿里巴巴模型存取。這個高效率的 Qwen API 整合,可協助開發者建立聊天、寫作、摘要、程式撰寫與自動化功能,並提供彈性的對話脈絡與實用生成控制。它很適合需要大規模可靠文字智慧,同時不想管理供應商專屬基礎設施的團隊。
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 Plus vs. Qwen 3.7 Max
Qwen 3.7 Max 更適合最複雜的推理工作負載。Qwen 3.7 Plus 則優先考量日常生產文字任務中的實惠性與高效率吞吐。
Qwen 3.7 Plus vs. Claude Sonnet
Claude Sonnet 為寫作與分析提供均衡的 Claude 體驗。Qwen 3.7 Plus 提供阿里巴巴 API 路由,很適合成本敏感的多語與營運工作流程。
Qwen 3.7 Plus vs. GPT Models
GPT 模型在許多開發者技術堆疊中都很熟悉。Qwen 3.7 Plus 則為團隊提供在 Flaq AI 上具高價值的託管文字生成實用替代方案。
Qwen 3.7 Plus vs. Gemini Flash
Gemini Flash 強調快速 Google 模型存取。Qwen 3.7 Plus 專注於實惠的阿里巴巴文字生成,適用於聊天、寫作與自動化功能。
Qwen 3.7 Plus vs. Llama
當團隊想要自行託管控制時,Llama 模型很有用。Qwen 3.7 Plus 移除託管複雜度,並為生產應用提供穩定 API 存取。