Claude Code 指南
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能
免費試用 GPT 5.6 Sol 檔案分析 API,進行進階多檔案推理、提取、比較、摘要和穩定的專業工作流。
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-5.6-sol-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-5.6-sol-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-5.6-sol-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 |
|---|
Flaq AI 上的 GPT 5.6 Sol 檔案分析 API 將 OpenAI 旗艦 GPT-5.6 推理能力應用於以文件為核心的工作流程。這項適用於正式環境的 API 整合,讓開發人員能將自然語言指令與多個支援的檔案及選用的圖像上下文結合,進行擷取、比較、摘要與詳細分析。藉由對話式後續互動和串流回應,團隊無須建立獨立的文件處理基礎架構,即可將複雜來源資料轉換為結構化洞察。
注意 請確保您的提示詞、上傳檔案與應用程式工作流程符合 OpenAI 的安全與使用準則。如果發生錯誤,請檢查輸入是否含有限制或不支援的內容、簡化要求,然後再試一次。
GPT 5.6 Sol 與 GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra 在強大的文件分析與較低的營運成本之間取得平衡。GPT 5.6 Sol 則定位於最複雜的檔案推理與專業彙整工作負載。
GPT 5.6 Sol 與 GPT 5.6 Luna
GPT 5.6 Luna 著重於快速且具成本效益的文件處理。GPT 5.6 Sol 則為密集的多來源分析提供更深度的推理。
GPT 5.6 Sol 與 GPT 5.5 檔案分析
GPT 5.5 為既有 OpenAI 工作流程提供可靠的檔案分析。GPT 5.6 Sol 則將旗艦 GPT-5.6 定位帶入進階文件應用程式。
GPT 5.6 Sol 與 Claude 檔案分析
Claude 模型在 Anthropic 生態系統中提供強大的文件推理。GPT 5.6 Sol 則為複雜檔案分析與結構化彙整提供 OpenAI 旗艦路由。
GPT 5.6 Sol 與開放模型文件管線
開放模型提供部署控制,但需要額外的服務與文件處理基礎架構。GPT 5.6 Sol 則透過 Flaq AI 的正式環境 API 工作流程提供代管分析。
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