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 OpenAI GPT 6.1 Sol API 的图像理解、视觉问答和图像分析能力。围绕图片内容提出问题,为应用接入视觉理解能力。
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: 'gpt-6.1-sol-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': 'gpt-6.1-sol-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": "gpt-6.1-sol-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 |
|---|
GPT 6.1 Sol 图像转文本 API 在 Flaq AI 上将视觉输入与文字响应相连接。提供一张图片,并在需要时附上 问题,即可请求图片描述、可见内容的解释,或针对特定细节的回答。 开发者可以在图片审阅工具、内容工作流和对话产品中使用这一视觉理解 API, 并使用流式输出和可调整的响应长度。
基于图片提问: 通过自然语言指令,将注意力引导到图片中的特定对象、关系 或区域。
描述性文本输出: 请求对可见内容的文字描述,用于审阅、索引或 编辑准备。
可选提示词引导: 添加问题或格式要求,让响应围绕工作流所需的 信息展开。
聚焦视觉审阅: 询问构图、可见对象或图片中可辨读的内容,而无需将 请求变成图片生成任务。
流式回答: 在对话或审阅界面中逐步呈现文字响应。
灵活控制响应范围: 设置输出 token 上限,并请求简短图注或更详细的解释。
输入: 一张受支持的图片,可选择附上文本问题或指令。
输出: 针对所提供视觉内容的文字描述、解释或回答。
控制选项: 通过提示词指定关注重点、可选的输出 token 上限,以及流式或非流式响应。
能力: 视觉问答、图片描述,以及对图片可见内容的文字审阅。
图片编目: 为一组产品图片或编辑用图准备描述性文本,并在发布前 进行审阅。
无障碍描述草稿: 生成初步图片描述,供编辑核查,并根据周围 内容进行调整。
视觉审阅助手: 让用户针对所提供的照片或截图提问。
创意分析: 请求对构图和可见细节的观察,为设计讨论提供参考。
内容准备: 将视觉参考转化为图注或创作简报的文字初稿。
注意 请使用清晰的图片并提出有针对性的问题。对小字的识读、细微细节和推断性描述, 请对照原图核查;此接口返回文本,而非编辑后的图片或生成的图片。
GPT 6.1 Sol 图像转文本与 GPT 6.1 Sol 文本生成 文本生成接收不含图片 附件的文字消息。对于必须使用图片本身的任务,图像转文本是相应的视觉输入接口。
GPT 6.1 Sol 图像转文本与 GPT 6.1 Sol 文件分析 文件分析既支持文档附件,也支持 图片输入。图像转文本将工作流聚焦于视觉材料,其在 Flaq AI 上的配置 不接受文件附件。
GPT 6.1 Sol 图像转文本与 Claude Sonnet 5.5 文件分析 Claude 的文件分析接口除文档外,也可以接收 图片。在以图片为重点和以文档为导向的工作流之间进行选择时,可使用具有代表性的视觉材料 比较响应。
GPT 6.1 Sol 图像转文本与 GPT 6.1 Sol 联网搜索 联网搜索面向在线研究,并可接受 辅助附件。图像转文本处理所提供的视觉内容,不启用联网搜索。
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