Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
通过 Flaq AI 稳定、实惠且支持流式响应的 API,体验 Anthropic Claude Sonnet 5.5 API 的文本推理、写作、编程和分析能力。为写作助手和编程应用接入文本处理能力。
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-sonnet-5.5-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 500,
})
});
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-sonnet-5.5-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 500,
},
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-sonnet-5.5-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a four-line modern poem about a programmer drinking coffee."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 500
}'
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text API 将 Anthropic 的语言模型引入 Flaq AI 上基于消息的写作与对话 工作流。开发者可以通过专用文本生成 API,将指令和提供的上下文转化为文案初稿、摘要、解释及 后续回答。流式响应和可调节的输出长度有助于将 Claude Sonnet 5.5 集成到聊天界面、编辑工具和内部助手中,无需为纯文本工作流添加附件 处理功能。
基于指令的文本生成: 描述任务、目标受众和所需格式,即可请求 Claude Sonnet 5.5 API 生成原创初稿、 改写段落或针对性回答。
对话上下文: 包含相关历史消息,让后续请求能够沿用相同的任务说明、 术语和源材料。
流式响应: 逐步接收生成的文本,适用于在答案生成过程中 实时展示内容的聊天和写作界面。
灵活的输出长度: 设置输出 token 上限,以满足简短回复或详细解释的需求,同时 使用自然语言说明期望的长度。
迭代写作支持: 通过连续消息完善初稿,要求调整语气、结构 或重点,无需重新陈述完整的任务说明。
专注文本的集成方式: 当工作流的源材料已作为消息内容提供时, 可使用专用的纯文本路由。
输入: 包含指令、源文本段落和相关对话历史的文本消息。
输出: 生成的文本以完整响应返回,或通过流式传输逐步返回。
控制项: 可选的输出 token 上限,以及流式或非流式返回方式。
能力: 根据请求中提供的文本,进行对话问答、起草、改写、摘要 和解释。
写作助手: 构建编辑器,帮助用户拟定大纲、改写段落,并调整现有文案以适应 不同受众。
客服回复草稿: 提供相关产品信息和客户问题,生成回复,供 后续审核。
知识摘要: 将提供的会议记录或参考段落整理为简明摘要和以行动为导向的 简报。
学习工具: 让用户请求解释,再通过后续消息澄清具体要点。
内部工作流自动化: 根据应用提供的上下文,为定期报告和结构化简报生成 文本。
注意 在请求中保留指令和相关源文本,并在发布前审核 事实性陈述。任务依赖上传文档时,请使用 File Analysis 路由。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 与 GPT 6.1 Sol Text-to-Text 两种路由均支持 Flaq AI 上基于消息的文本生成和 流式传输。为应用选择模型时,请使用自己的写作任务和对话测试, 比较它们的响应。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 与 Claude Sonnet 5.5 File Analysis 纯文本路由从消息中获取 源材料。File Analysis 增加了附件输入,适用于以文档或图像为起点的工作流。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 与 GPT 6.1 Sol Web Search Web Search 是用于需要在线信息的研究任务的 独立选项。Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 配置为不使用网页搜索的对话模式。
Claude Sonnet 5.5 Text-to-Text 与 GPT 6.1 Sol Image-to-Text Image-to-Text 接受视觉输入,用于回答 有关图片的问题。此 Claude 路由适用于以文本表达的指令和源内容。
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