Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
OpenAI GPT 5.5 API 支持稳定且实惠的 PDF、报告、合同、表格和长文档分析,适合文件问答、风险审阅、摘要生成、资料提取和专业生产工作流。适合开发者和团队接入智能问答、文本分析、摘要、写作与自动化任务。可用于从免费测试到正式部署的工作流,在响应质量、稳定性和成本效率之间取得平衡。帮助快速验证模型能力,并扩展到客服、知识库、研究和办公场景。
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: 'gpt-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
})
});
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': 'gpt-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": "gpt-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 |
|---|
GPT 5.5 文件分析 API 在 Flaq AI 上提供 OpenAI API 访问,适用于要求较高的开发者、研究和业务工作流, 这些工作流需要可靠推理和生产就绪的输出。这种强大、可靠且灵活的 OpenAI API 集成 可帮助开发者构建文件分析体验,支持灵活的会话上下文、文档感知提示、受支持的工具 工作流,以及 Flaq AI 上特定路由的设置。它为生产工作负载而构建,让团队能够稳定地添加 高级 AI 能力,而无需管理模型基础设施,也无需从零编写特定供应商的接入逻辑。
Note 请确保你的提示词、上传文件和应用工作流符合 OpenAI 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,简化请求后重试。
GPT 5.5 vs. Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.7 擅长谨慎的长周期推理和 Claude 风格智能体 工作流。GPT 5.5 提供 OpenAI 原生行为、广泛的应用工具,以及适合已经 基于 OpenAI 生态构建团队的熟悉 API 路径。
GPT 5.5 vs. Claude Sonnet 4.6 Claude Sonnet 4.6 侧重智能与延迟之间的快速平衡。 GPT 5.5 是 开发者需要 OpenAI 模型行为、灵活聊天工作流,以及 Flaq AI 上集成文件分析 能力时的强力选择。
GPT 5.5 vs. Gemini Gemini 模型对 Google 原生多模态和临近 Workspace 的用例很有吸引力。GPT 5.5 以 OpenAI 风格推理、可靠文本质量和生产友好集成形成差异化。
GPT 5.5 vs. DeepSeek Reasoner DeepSeek Reasoner 因经济实惠的推理实验而受到重视。 GPT 5.5 为专业文件分析 工作流提供托管 API 体验,尤其适合重视可靠性和生态支持的场景。
GPT 5.5 vs. Llama Llama 模型为团队提供开放模型灵活性和部署控制。GPT 5.5 消除 基础设施开销,并为需要快速集成和稳定输出质量的开发者提供可扩展 API。