Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
通过 Flaq AI 稳定、实惠的 API 体验 Anthropic Claude Opus 5.5 API,支持文档审阅、摘要和文件问答,并为应用提供流式响应。围绕文件内容提问并整理摘要,为文档阅读和后续审阅提供支持。
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: 'claude-opus-5.5-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
})
});
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': 'claude-opus-5.5-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": "claude-opus-5.5-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
}'
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
Claude Opus 5.5 文件分析 API 将 Anthropic 面向长时间知识工作的模型应用于 Flaq AI 上的文档评估、数据提取和视觉证据审阅。借助对话工作流中受支持的文本、图像和文件输入,分析师、工程师及研究人员可以针对 PDF、技术图表和多份源文档提问,再对照原文核查生成的摘要。
注意 在依据提取的信息作出法律、财务、医疗、合规或其他重大决策前,请确认文件权限并核查信息。确保上传的材料符合 Anthropic 的安全准则及 Flaq AI 条款。
Claude Opus 5.5 文件分析与 Claude Opus 5 文件分析
Claude Opus 5 文件分析在上一代模型系列中支持文档审阅。Claude Opus 5.5 文件分析将更新的模型用于长时间知识工作;团队应在迁移前使用自己的文件比较提取质量。
Claude Opus 5.5 文件分析与 GPT 6 Sol 文件分析
GPT 6 Sol 文件分析为文件问答和内容提取提供基于 OpenAI 的选择。Claude Opus 5.5 文件分析则为审阅所提供的文档并用自然语言解释发现提供基于 Anthropic 的选择。
Claude Opus 5.5 文件分析与 Gemini 3.5 Pro 文档理解
Gemini 3.5 Pro 适用于围绕 Google 多模态工具构建的工作流。Claude Opus 5.5 文件分析服务于希望通过 Flaq AI 使用 Anthropic 进行文档和图像审阅的团队。
Claude Opus 5.5 文件分析与专用企业提取工具
基于模板的提取工具适用于重复出现的字段和固定布局。当文档结构或审阅目标发生变化时,Claude Opus 5.5 文件分析还支持开放式提问与摘要生成。
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能

配置 Flaq AI GPT 模型并探索 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 模型运行 DeepSeek Harness
将 AI 智能体连接到 Flaq 图像和视频生成工具
在 WorkBuddy 中使用 GPT 6 Astra 和 Claude Fable 5.1