Hướng dẫn Claude Code
Thiết lập model Claude của Flaq AI và khám phá kỹ năng Claude Code
Dùng thử miễn phí API DeepSeek v4 Flash Web Search cho câu trả lời chỉ văn bản nhanh, tiết kiệm và nhận biết web, nghiên cứu và quy trình thông tin hiện tại.
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: 'deepseek-v4-flash-web-search-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What date is it today?'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
top_p: 0.5,
top_k: 1
})
});
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': 'deepseek-v4-flash-web-search-0731',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'What date is it today?',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
'top_p': 0.5,
'top_k': 1,
},
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": "deepseek-v4-flash-web-search-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What date is it today?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500,
"top_p": 0.5,
"top_k": 1
}'
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: 'YOUR_API_KEY',
baseURL: 'https://api.flaq.ai/api/v1'
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'deepseek-v4-flash-web-search-0731',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'What date is it today?'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (content) process.stdout.write(content);
}
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key='YOUR_API_KEY',
base_url='https://api.flaq.ai/api/v1',
)
stream = client.chat.completions.create(
model='deepseek-v4-flash-web-search-0731',
messages=[
{
'role': 'user',
'content': 'What date is it today?',
}
],
stream=True,
max_tokens=500,
)
for chunk in stream:
if not chunk.choices:
continue
content = chunk.choices[0].delta.content
if content:
print(content, end='', flush=True)
OPENAI_BASE_URL="https://api.flaq.ai/api/v1"
curl -N -X POST "$OPENAI_BASE_URL/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-flash-web-search-0731",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What date is it today?"
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
DeepSeek v4 Flash Web Search API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập LLM tăng cường bằng tìm kiếm nhanh, chi phí hợp lý cho nhà phát triển xây dựng answer engine, assistant nghiên cứu, công cụ giám sát và workflow thông tin hiện tại. Tích hợp DeepSeek Flash web search API này kết hợp tạo văn bản phản hồi nhanh với khả năng tìm kiếm web thông qua một route được quản lý ổn định. API này được thiết kế cho sản phẩm lưu lượng cao cần câu trả lời thông tin live thực tế, tổng hợp nhanh và mức sử dụng API tiết kiệm chi phí.
Note Hãy đảm bảo prompt, cách dùng nội dung được truy xuất và văn bản được tạo tuân thủ các yêu cầu an toàn của DeepSeek và Flaq AI. Nếu có lỗi xảy ra, hãy sửa yêu cầu, thu hẹp chủ đề hoặc điều chỉnh cài đặt tạo rồi thử lại.
Thiết lập model Claude của Flaq AI và khám phá kỹ năng Claude Code

Thiết lập model GPT của Flaq AI và khám phá kỹ năng Codex
Dùng mô hình LLM của Flaq AI trong Hermes Agent
Sử dụng GLM 5.2, Kimi K3 và DeepSeek v4 trong ZCode
Chạy DeepSeek Harness với các mô hình DeepSeek của Flaq AI
Kết nối các tác nhân AI với công cụ tạo hình ảnh và video của Flaq
Sử dụng GPT 6 Astra và Claude Fable 5.1 trong WorkBuddy