Hướng dẫn Claude Code
Thiết lập model Claude của Flaq AI và khám phá kỹ năng Claude Code
Dùng thử miễn phí Gemini 3.5 Flash API cho phân tích tệp, tóm tắt tài liệu, trích xuất và suy luận đa phương thức. Truy cập ổn định cho đội ngũ sản xuất. Dùng API GPT, Claude và các LLM ổn định cho AI agent, chatbot, nghiên cứu, lập trình, tự động hóa và ứng dụng thông minh.
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-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': 'gemini-3.5-flash-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": "gemini-3.5-flash-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
}'
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Gemini 3.5 Flash File Analysis API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình Google cho các quy trình hiểu tài liệu nhanh, đánh giá tệp và phân tích đa phương thức. Tích hợp Gemini API hiệu quả này giúp nhà phát triển phân tích tệp, hình ảnh và chỉ dẫn văn bản đã tải lên thông qua một tuyến được quản lý ổn định. Nó được xây dựng cho các đội ngũ cần phân tích tệp giá hợp lý ở quy mô lớn mà không phải lắp ghép hạ tầng xử lý riêng của nhà cung cấp.
Lưu ý Vui lòng bảo đảm tệp đã tải lên, prompt và quy trình ứng dụng tuân thủ hướng dẫn an toàn của Google. Nếu xảy ra lỗi, hãy kiểm tra đầu vào để phát hiện nội dung bị hạn chế, đơn giản hóa yêu cầu rồi thử lại.
Gemini 3.5 Flash so với Claude File Analysis
Claude file analysis mạnh về suy luận tài liệu cẩn trọng. Gemini 3.5 Flash File Analysis ưu tiên tốc độ, chi phí hợp lý và tích hợp mô hình Google cho quy trình có thể mở rộng.
Gemini 3.5 Flash so với GPT File Analysis
Các tuyến phân tích tệp GPT cung cấp hành vi gốc OpenAI và sự quen thuộc của hệ sinh thái rộng. Gemini 3.5 Flash mang đến cho đội ngũ một tuyến Google hiệu quả để hiểu tệp được quản lý.
Gemini 3.5 Flash so với Qwen File Workflows
Quy trình Qwen cung cấp lựa chọn mô hình Alibaba cho tác vụ ngôn ngữ. Gemini 3.5 Flash File Analysis tập trung vào hiểu tệp và hình ảnh do Google hỗ trợ với chi phí hợp lý.
Gemini 3.5 Flash so với Grok Vision Workflows
Quy trình thị giác Grok cung cấp hành vi mô hình xAI. Gemini 3.5 Flash cung cấp phân tích tệp Google được quản lý nhanh thông qua Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash so với Llama with Document Pipelines
Llama với công cụ tài liệu mang lại quyền kiểm soát hạ tầng. Gemini 3.5 Flash loại bỏ độ phức tạp của lưu trữ và pipeline cho đội ngũ muốn API được quản lý.
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