Claude Code 指南
配置 Flaq AI Claude 模型并探索 Claude Code 技能
免费试用 GPT 5.6 Luna API,进行快速聊天、写作、编程、摘要和经济实惠的高吞吐量 OpenAI 生产工作流。
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-5.6-luna-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise product update for a developer audience.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2048
})
});
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-5.6-luna-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise product update for a developer audience.',
}
],
'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": "gpt-5.6-luna-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise product update for a developer audience."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 GPT 5.6 Luna 文本到文本 API 提供 OpenAI GPT-5.6 系列中速度最快且成本效益最高的使用体验。Luna 专为响应迅速、高吞吐量的生产工作流而设计,可帮助开发者构建需要大规模提供可靠输出的对话、写作、摘要、编程和知识功能。凭借多轮对话上下文、流式响应和灵活的输出控制,团队无需管理模型基础设施或供应商专属的底层集成,即可接入 GPT 能力。
注意 请确保您的提示词和应用工作流符合 OpenAI 的安全与使用准则。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 5.6 Luna 对比 GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol 是处理最复杂推理工作负载的旗舰之选。GPT 5.6 Luna 则优先为可扩展应用提供速度更快、成本效益更高的文本处理能力。
GPT 5.6 Luna 对比 GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra 在强大的专业能力与较低成本之间实现平衡。GPT 5.6 Luna 则进一步侧重于高吞吐量使用场景所需的速度和运营效率。
GPT 5.6 Luna 对比 GPT 5.5
GPT 5.5 支持广泛任务中的复杂专业工作。GPT 5.6 Luna 则为重复性生产文本工作负载提供速度更快、成本效益更高的选择。
GPT 5.6 Luna 对比 Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 专注于 Anthropic 生态系统中的强大智能体推理和编程能力。GPT 5.6 Luna 则为可扩展文本应用提供快速的 OpenAI 原生选择。
GPT 5.6 Luna 对比开放模型
开放模型可提供部署控制能力,但需要额外进行服务部署和优化。GPT 5.6 Luna 则通过 Flaq AI 的 API 工作流提供托管式、高性价比的文本生成能力。