Claude Code 指南
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能
透過 Flaq AI 穩定、實惠的 API 體驗 Anthropic Claude Opus 5.5 API,支援文件審閱、摘要和檔案問答,並為應用程式提供串流回應。圍繞檔案內容提問並整理摘要,支援文件閱讀和後續審閱。
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: 'claude-opus-5.5-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
})
});
if (!response.ok) {
const errorBody = await response.json().catch(() => null);
throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}
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(/\r?\n\r?\n/);
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split(/\r?\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': 'claude-opus-5.5-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": "claude-opus-5.5-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
}'
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
Claude Opus 5.5 檔案分析 API 將 Anthropic 專為長時間知識工作打造的模型應用於 Flaq AI 上的文件評估、資料擷取和視覺證據審閱。藉由對話工作流程中支援的文字、影像和檔案輸入,分析師、工程師及研究人員可以針對 PDF、技術圖表和多份來源文件提問,再對照原文核查產生的摘要。
注意 在依據擷取的資訊做出法律、財務、醫療、法規遵循或其他重大決策前,請確認檔案權限並核查資訊。確保上傳的材料符合 Anthropic 的安全準則及 Flaq AI 條款。
Claude Opus 5.5 檔案分析與 Claude Opus 5 檔案分析
Claude Opus 5 檔案分析在上一代模型系列中支援文件審閱。Claude Opus 5.5 檔案分析將更新的模型用於長時間知識工作;團隊應在遷移前使用自己的檔案比較擷取品質。
Claude Opus 5.5 檔案分析與 GPT 6 Sol 檔案分析
GPT 6 Sol 檔案分析為檔案問答和內容擷取提供以 OpenAI 為基礎的選擇。Claude Opus 5.5 檔案分析則為審閱所提供的文件並用自然語言解釋發現提供以 Anthropic 為基礎的選擇。
Claude Opus 5.5 檔案分析與 Gemini 3.5 Pro 文件理解
Gemini 3.5 Pro 適用於圍繞 Google 多模態工具建立的工作流程。Claude Opus 5.5 檔案分析服務於希望透過 Flaq AI 使用 Anthropic 進行文件和影像審閱的團隊。
Claude Opus 5.5 檔案分析與專用企業擷取工具
以範本為基礎的擷取工具適用於重複出現的欄位和固定版面。當文件結構或審閱目標改變時,Claude Opus 5.5 檔案分析還支援開放式提問與摘要生成。
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