Hướng dẫn Claude Code
Thiết lập model Claude của Flaq AI và khám phá kỹ năng Claude Code
Gemini 3.5 Flash API cho hỏi đáp hình ảnh, OCR, phân tích ảnh và suy luận đa phương thức. Truy cập ổn định cho ứng dụng AI sản xuất. Thử đầu ra model, so sánh chất lượng hình ảnh rồi mở rộng ý tưởng tốt bằng workflow API hình ảnh, video hoặc đa phương thức ổn định cho đội nhóm.
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
})
});
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-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
}'
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Gemini 3.5 Flash Image-to-Text API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập mô hình Google cho các quy trình hiểu hình ảnh nhanh, phân tích ảnh và suy luận đa phương thức. Tích hợp Gemini API hiệu quả này giúp nhà phát triển biến hình ảnh đã tải lên thành mô tả, chi tiết được trích xuất, câu trả lời và tóm tắt có cấu trúc thông qua một tuyến được quản lý ổn định. Nó được thiết kế cho các đội ngũ cần khả năng image-to-text phản hồi nhanh mà không phải xây dựng hạ tầng riêng của nhà cung cấp.
Lưu ý Vui lòng bảo đảm prompt, hình ảnh đã tải lên 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 GPT Image-to-Text
Các tuyến GPT image-to-text cung cấp hành vi đa phương thức gốc OpenAI. Gemini 3.5 Flash cung cấp một tuyến mô hình Google nhanh cho hiểu thị giác hiệu quả chi phí trên Flaq AI.
Gemini 3.5 Flash so với Claude File Analysis
Claude file analysis mạnh về suy luận tài liệu và tệp đính kèm cẩn trọng. Gemini 3.5 Flash Image-to-Text tập trung vào hiểu hình ảnh phản hồi nhanh và visual QA.
Gemini 3.5 Flash so với Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text cung cấp hành vi mô hình xAI cho phân tích thị giác. Gemini 3.5 Flash cung cấp một lựa chọn Google với quyền truy cập API được quản lý hiệu quả.
Gemini 3.5 Flash so với Qwen Vision Workflows
Quy trình thị giác Qwen hấp dẫn với người dùng mô hình Alibaba. Gemini 3.5 Flash phù hợp mạnh với đội ngũ muốn tích hợp Google image-to-text nhanh.
Gemini 3.5 Flash so với Llama Vision Models
Các mô hình thị giác Llama cung cấp sự linh hoạt triển khai mô hình mở. Gemini 3.5 Flash loại bỏ công việc lưu trữ và mang đến cho nhà phát triển một tuyến được quản lý ổn định.
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