Claude Code 指南
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能
Gemini 3.5 Flash API 可用於視覺問答、OCR、圖片分析和多模態推理。為生產 AI 應用提供穩定存取。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、產品探索與日常團隊迭代,持續建置、測試、驗證、最佳化並改進 AI 功能體驗。先測試模型輸出並比較視覺品質,再透過穩定圖片、影片或多模態 API 工作流程擴展團隊創意製作。
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: 'gemini-3.5-flash-image-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: [
{ type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
{
type: 'image_url',
image_url: {
url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
}
]
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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': 'gemini-3.5-flash-image-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': [
{'type': 'text', 'text': 'Describe the image and extract any visible text.'},
{
'type': 'image_url',
'image_url': {
'url': 'https://example.com/sample-image.jpg'
}
},
],
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
},
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": "gemini-3.5-flash-image-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{ "type": "text", "text": "Describe the image and extract any visible text." },
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/sample-image.jpg"
}
}
]
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API 提供 Google 模型存取,適用於快速視覺理解、影像分析與多模態推理工作流程。這項高效 Gemini API 整合可協助開發者透過穩定的受管理路由,將上傳影像轉換為描述、擷取細節、回答與結構化摘要。它專為需要即時 image-to-text 能力、且不想建置供應商專屬基礎設施的團隊而設計。
注意 請確保 prompt、上傳影像與應用程式工作流程符合 Google 的安全準則。如果發生錯誤,請檢查輸入是否含有限制內容、簡化請求,然後再試一次。
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Image-to-Text
GPT image-to-text routes 提供 OpenAI 原生多模態行為。Gemini 3.5 Flash 提供快速的 Google 模型路由,可在 Flaq AI 上進行具成本效益的視覺理解。
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis 在細緻文件與附件推理方面表現強大。Gemini 3.5 Flash Image-to-Text 專注於即時影像理解與視覺 QA。
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text 提供用於視覺分析的 xAI 模型行為。Gemini 3.5 Flash 則以高效受管理 API 存取提供 Google 替代選擇。
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Vision Workflows
Qwen vision workflows 對 Alibaba 模型使用者很有吸引力。Gemini 3.5 Flash 很適合想要快速 Google image-to-text 整合的團隊。
Gemini 3.5 Flash vs. Llama Vision Models
Llama vision models 提供開放模型部署彈性。Gemini 3.5 Flash 移除託管工作,並為開發者提供穩定受管理路由。
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