Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
免费体验 Qwen 3.7 Max API,用于高级大模型推理、写作、代码协助和分析。为高要求生产工作流提供稳定的Alibaba 访问能力。适合专业团队在 AI 工作流中处理应用集成、协作交付、场景验证、内容复核、资料整理、业务分析、多步骤任务、产品探索和日常团队迭代,持续构建、测试、验证、优化并改进 AI 功能体验。稳定接入 GPT、Claude 等 LLM API,用于 AI Agent、聊天机器人、研究、代码、自动化和智能应用。
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: 'qwen-3.7-max-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048,
top_p: 0.9,
top_k: 50
})
});
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': 'qwen-3.7-max-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Explain the concept of attention mechanisms in neural networks.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2048,
'top_p': 0.9,
'top_k': 50,
},
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": "qwen-3.7-max-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the concept of attention mechanisms in neural networks."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.9,
"top_k": 50
}'
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 Qwen 3.7 Max Text-to-Text API 为需要严谨推理、可靠指令遵循和生产级输出的高要求语言工作流提供 Alibaba 模型访问能力。这个强大的 Qwen API 集成帮助开发者通过灵活的对话上下文和实用的生成控制,构建聊天、写作、编码、分析和自动化功能。它面向专业工作负载打造,为团队提供一种稳定方式来添加高级文本智能,而无需管理提供商基础设施。
注意 请确保提示词和应用工作流符合 Alibaba 安全与使用指南。如果发生错误,请检查输入是否包含受限内容,简化请求,然后重试。
Qwen 3.7 Max vs. Qwen 3.7 Plus
Qwen 3.7 Plus 对更注重成本的生产工作负载很有吸引力。Qwen 3.7 Max 强调为复杂 text-to-text 应用提供更强推理能力和更高质量响应。
Qwen 3.7 Max vs. Claude Opus
Claude Opus 以谨慎写作和分析工作流著称。Qwen 3.7 Max 提供 Alibaba API 替代方案,具备强大的多语言能力、实用控制,并适合结构化业务自动化。
Qwen 3.7 Max vs. GPT Models
GPT models 提供广泛的生态熟悉度。Qwen 3.7 Max 为团队在 Flaq AI 上提供另一条用于高级推理、编码辅助和多语言文本生成的托管路由。
Qwen 3.7 Max vs. Gemini
Gemini models 擅长 Google 原生多模态使用场景。Qwen 3.7 Max 专注于可靠的文本推理,以及适用于聊天和自动化工作流的灵活 API 使用。
Qwen 3.7 Max vs. Llama
Llama models 为团队提供开源模型部署控制。Qwen 3.7 Max 更适合希望获得托管 API 访问、而不想处理模型托管或基础设施工作的开发者。