Alibaba/qwen-plus-character
qwen-plus-character
Prueba gratis la API Qwen Plus Character para roleplay de texto más rico basado en persona, perfil, memoria y flujos Alibaba LLM estables.
Text Chat
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
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: []
})
});
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);
}
}
}
Ejemplo de envio
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',
'x-session': 'your-session-id',
},
json={
'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': [],
},
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)
Ejemplo de envio
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" \
-H "x-session: your-session-id" \
-d '{
"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": []
}'
Precios de Qwen Plus Character
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
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API profesional Qwen Plus Character (LLM de roleplay de personajes de Alibaba)
La API Qwen Plus Character en Flaq AI ofrece acceso al LLM de roleplay de personajes de Alibaba para desarrolladores que crean chats basados en personas, apps de compañía, herramientas narrativas y flujos de diálogo con memoria. Esta integración de la API Qwen ayuda a los equipos a crear conversaciones de texto consistentes con perfiles de personaje reutilizables, contexto multi-turno y memoria a largo plazo opcional mediante una ruta de producción gestionada. Está diseñada para productos que necesitan diálogo de personajes más rico, comportamiento de personalidad estable y acceso LLM asequible a escala.
Funciones clave de la API Qwen Plus Character
- Diálogo de personaje consistente: Genera respuestas de texto alineadas con una persona, tono, trasfondo y rol conversacional definidos.
- Flujos con memoria a largo plazo: Crea experiencias de roleplay o compañía que reutilizan memoria mediante
enable_long_term_memory,profiley un valorx-sessiondefinido por el usuario. - Control de persona guiado por prompts: Usa mensajes system para instrucciones de rol a nivel de solicitud y usa
profilecomo perfil de personaje reutilizable cuando la memoria a largo plazo esté habilitada. - Simulación de chat grupal: Simula roleplay con varios hablantes escribiendo manualmente los nombres de hablantes al inicio del contenido del mensaje y usando un prefijo final de assistant con
partial: true. - Salida de texto de alta calidad: Produce diálogos pulidos para storytelling, compañeros de IA, ficción interactiva, personas de soporte y funciones de producto basadas en personajes.
- Contexto de conversación flexible: Mantén contexto multi-turno útil para aplicaciones interactivas que necesitan comportamiento coherente del personaje a lo largo del tiempo.
- Integración API para desarrolladores: Añade flujos LLM de personajes a aplicaciones mediante una ruta estable de Flaq AI sin gestionar infraestructura de modelos.
Cómo usar la API Qwen Plus Character para chat de personajes en Flaq AI
- Entrada: Mensajes de chat, instrucciones de persona del sistema, ajustes opcionales de memoria a largo plazo y mensajes opcionales de continuación assistant
partial. - Salida: Respuestas de texto para diálogo de personajes, roleplay, storytelling y experiencias de chat basadas en personas.
- Control de conversación: Admite dirección basada en prompts para tono, personalidad, historia de fondo, estilo de respuesta, contexto a corto plazo y continuidad de sesión con memoria a largo plazo.
- Capacidades: Roleplay de personajes, generación de texto coherente con la persona, diálogo multi-turno, flujos con memoria a largo plazo, simulación de chat grupal, continuación parcial de assistant y storytelling interactivo mediante acceso a la API Alibaba Qwen.
Para la simulación de chat grupal, los nombres de los hablantes no se infieren desde profile. Agrega los nombres manualmente al comienzo de cada mensaje y luego añade un mensaje final assistant como Ling Lu: con partial: true para que el modelo continúe como ese personaje.
Mejores casos de uso para la integración de la API Qwen Plus Character
- Compañeros de IA y roleplay: Impulsa productos de chat de personajes que necesitan personalidad estable, respuestas con memoria y diálogo atractivo.
- Storytelling interactivo: Crea apps narrativas, herramientas de ficción y sistemas de diálogo para juegos con perfiles de personaje reutilizables.
- Personas de cara al cliente: Crea asistentes de marca, personajes de soporte y bots de comunidad con tono y comportamiento controlados.
- Educación y simulación: Ejecuta conversaciones prácticas basadas en roles para aprendizaje de idiomas, formación, coaching y ensayo de escenarios.
- Productos de chat personalizados: Crea herramientas para usuarios que adaptan el diálogo del personaje al contexto continuo y a preferencias de sesión.
Nota Asegúrate de que prompts, perfiles de personaje, uso de memoria y texto generado cumplan los requisitos de seguridad de Alibaba y Flaq AI. Si ocurre un error, revisa la solicitud, el perfil o los ajustes de memoria e inténtalo de nuevo.
Qwen Plus Character frente a competidores: análisis comparativo
- Qwen Plus Character frente a Qwen Flash Character
Qwen Flash Character prioriza una iteración de roleplay más rápida y asequible. Qwen Plus Character está posicionado para diálogos de personajes más ricos y respuestas basadas en personas más pulidas. - Qwen Plus Character frente a GPT Character Chat Los modelos GPT ofrecen comportamiento de chat generalista amplio. Qwen Plus Character se centra en flujos de roleplay impulsados por Alibaba con perfiles de personaje y patrones de conversación con memoria.
- Qwen Plus Character frente a Claude Character Chat Claude es sólido para escritura cuidadosa y diálogo de formato largo. Qwen Plus Character ofrece a los equipos una ruta Qwen dedicada para personas de personajes interactivas y productos de chat escalables.
- Qwen Plus Character frente a flujos de personajes Kimi Kimi es útil para razonamiento lingüístico general y escritura. Qwen Plus Character se centra en consistencia de persona, diálogo de roleplay y experiencias de personajes con memoria.
- Qwen Plus Character frente a Qwen General Chat Los modelos generales de chat Qwen son adecuados para tareas de texto amplias. Qwen Plus Character está ajustado para conversaciones de estilo personaje donde importan identidad, tono y continuidad de sesión.