API de Qwen Character

Referencia completa de la API para los modelos de roleplay Qwen Character de Alibaba. Los modelos Qwen Character usan el endpoint de chat completions de Flaq AI, pero también admiten campos específicos de personaje para memoria a largo plazo, simulación de chat grupal y continuación parcial del asistente.

Variantes del modelo

Esta API admite dos variantes de modelo:

Comparación rápida

Cómo funciona el roleplay de personajes

Usa mensajes normales system, user y assistant para el roleplay de un solo personaje. Coloca las instrucciones estables de persona en un mensaje system para la solicitud actual. Cuando la memoria a largo plazo esté habilitada, coloca el perfil reutilizable del personaje en profile.

Para la simulación de chat grupal, Qwen Character no infiere automáticamente los nombres de los hablantes desde profile. El llamador debe escribir los nombres de los hablantes al comienzo de cada content de mensaje, como Cheng Yi: o Ling Lu:. Para hacer que el modelo continúe como un personaje específico, agrega un mensaje final de asistente cuyo content sea el prefijo del hablante objetivo y establece partial: true.

partial es un campo de nivel de mensaje en el mensaje final de asistente. No es un parámetro de solicitud de nivel superior.

Qwen Plus Character

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorios

Encabezados

Compatibilidad de mensajes

Campos de mensaje

Opcionales

Cuando la memoria a largo plazo está habilitada, debes proporcionar:

• Encabezado de solicitud x-session
• profile en el cuerpo de la solicitud
• enable_long_term_memory: true

skip_save_types admite estos valores:

Solicitud básica de roleplay

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    stream: false,
    max_tokens: 1200,
    temperature: 0.8,
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are Jiang Rang, a witty high-school Go prodigy. Stay playful, warm, and concise.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Why are you reading Go records outside the milk tea shop again?'
      }
    ]
  })
});

Solicitud con memoria a largo plazo

javascriptCopiar
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',
    'x-session': 'your-session-id'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are a witty high-school student who speaks with humor and warmth.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Remember that I prefer lightly sweet milk tea.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 1200,
    temperature: 0.8,
    seed: 12345,
    profile: 'You are a witty high-school student who remembers user preferences and stays in character.',
    enable_long_term_memory: true,
    memory_entries: 50,
    skip_save_types: []
  })
});

Simulación de chat grupal con partial

La simulación de chat grupal se implementa mediante el texto de los mensajes. La API no asigna ni migra automáticamente nombres de hablantes. Escribe cada nombre de hablante manualmente al inicio de content y luego agrega un mensaje final de asistente con el prefijo del hablante objetivo y partial: true.

javascriptCopiar
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'application/json',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'qwen-plus-character',
    stream: false,
    max_tokens: 800,
    temperature: 0.8,
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'In a musician group chat, Ling Lu is a 25-year-old gifted musician known for sharp humor and a regional accent. Cheng Yi is his music partner, Tao Le is his partner, and Ma Hui is a friend. Keep Ling Lu sarcastic but caring. Reply in one short message.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Cheng Yi: Are you free this weekend? I want feedback on the new song.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tao Le: He is right, but do not stay up too late editing.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Ma Hui: Let us grab dinner and talk. My treat.'
      },
      {
        role: 'assistant',
        content: 'Ling Lu:',
        partial: true
      }
    ]
  })
});

Continuar como personaje con partial

Usa el mismo patrón de partial cuando el usuario no haya respondido pero quieras que el personaje siga hablando. Agrega un mensaje final de asistente con el prefijo del personaje.

javascriptCopiar
{
  model: 'qwen-plus-character',
  stream: false,
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: 'You are Jiang Rang, a high-school Go prodigy. Speak with humor and warmth.'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'Class monitor, what are you doing?'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: '(He waves at you.) Did being class monitor make you forget how to answer me?'
    },
    {
      role: 'assistant',
      content: 'Jiang Rang:',
      partial: true
    }
  ]
}

Qwen Flash Character

Parámetros de solicitud

El mismo protocolo que Qwen Plus Character, con estas diferencias:

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
{
  model: 'qwen-flash-character',
  messages: [
    {
      role: 'system',
      content: 'You are a calm library assistant who speaks briefly and vividly.'
    },
    {
      role: 'user',
      content: 'Introduce yourself in three sentences.'
    }
  ],
  stream: true,
  max_tokens: 800,
  temperature: 0.7,
  seed: 12345
}

Formato de respuesta

Los modelos LLM Qwen Character devuelven respuestas de finalización compatibles con OpenAI. Con stream: true, la respuesta se transmite mediante eventos enviados por el servidor (SSE); con stream: false, se devuelve como un único objeto JSON.

Buenas prácticas

• Coloca las instrucciones de persona de nivel de solicitud en mensajes system.
• Coloca el trasfondo reutilizable del personaje en profile solo cuando la memoria a largo plazo esté habilitada.
• Reutiliza el mismo valor de x-session en conversaciones relacionadas cuando la memoria a largo plazo esté habilitada. Las sesiones sin uso durante 365 días pueden borrarse.
• Sigue enviando mensajes recientes de la conversación cuando sea útil; la memoria a largo plazo y el contexto a corto plazo pueden funcionar juntos.
• Para la simulación de chat grupal, escribe manualmente los nombres de los hablantes en content. La API no inferirá nombres desde profile.
• Usa partial: true solo en el mensaje final de asistente cuando el modelo deba continuar desde un prefijo.
• Usa Qwen Flash Character para roleplay ligero y Qwen Plus Character para una calidad de diálogo más rica.