Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
Gemini 3.5 Flash API 可用于视觉问答、OCR、图像分析和多模态推理。为生产 AI 应用提供稳定访问。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。先测试模型输出并比较视觉质量,再通过稳定图片、视频或多模态 API 工作流扩展团队创意生产。
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
})
});
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': '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
}'
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 Gemini 3.5 Flash 图像生成文本 API 为快速视觉理解、图像分析和多模态推理工作流提供 Google 模型访问能力。这一高效的 Gemini API 集成可帮助开发者通过稳定的托管路由,将上传图像转化为描述、提取细节、答案和结构化摘要。它专为需要响应式图像生成文本能力、但不想构建特定提供商基础设施的团队而设计。
注意 请确保提示、上传图像和应用工作流符合 Google 的安全指南。如果发生错误,请检查输入是否包含受限内容,简化请求后重试。
Gemini 3.5 Flash vs. GPT Image-to-Text
GPT image-to-text 路由提供 OpenAI 原生多模态行为。Gemini 3.5 Flash 为 Flaq AI 上经济高效的视觉理解提供快速 Google 模型路由。
Gemini 3.5 Flash vs. Claude File Analysis
Claude file analysis 擅长细致的文档和附件推理。Gemini 3.5 Flash Image-to-Text 专注于响应式图像理解和视觉 QA。
Gemini 3.5 Flash vs. Grok Image-to-Text
Grok Image-to-Text 为视觉分析提供 xAI 模型行为。Gemini 3.5 Flash 提供具有高效托管 API 访问能力的 Google 替代方案。
Gemini 3.5 Flash vs. Qwen Vision Workflows
Qwen vision workflows 对 Alibaba 模型用户很有吸引力。Gemini 3.5 Flash 非常适合想要快速 Google 图像生成文本集成的团队。
Gemini 3.5 Flash vs. Llama Vision Models
Llama vision models 提供开放模型部署灵活性。Gemini 3.5 Flash 消除托管工作,并为开发者提供稳定的托管路由。
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