Qwen Character API

Alibaba による Qwen Character ロールプレイモデルの完全な API リファレンスです。Qwen Character モデルは Flaq AI の chat completions エンドポイントを使用しますが、長期記憶、グループチャットシミュレーション、assistant の部分的な継続のためのキャラクター固有フィールドにも対応しています。

モデルバリアント {#}

この API は 2 つのモデルバリアントをサポートします。

クイック比較

キャラクターロールプレイの仕組み

単一キャラクターのロールプレイには、通常の system、user、assistant メッセージを使用します。現在のリクエストに対する安定したペルソナ指示は system メッセージに入れます。長期記憶を有効にする場合は、再利用可能なキャラクタープロファイルを profile に入れます。

グループチャットシミュレーションでは、Qwen Character は profile から話者名を自動推測しません。呼び出し側は各メッセージの content の先頭に、Cheng Yi: や Ling Lu: のように話者名を手動で書く必要があります。特定のキャラクターとしてモデルに続けさせるには、対象話者のプレフィックスを content にした最後の assistant メッセージを追加し、partial: true を設定します。

partial は最後の assistant メッセージに付けるメッセージレベルのフィールドです。トップレベルのリクエストパラメータではありません。

Qwen Plus Character

エンドポイント

httpコピー
POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

ヘッダー

メッセージ対応

メッセージフィールド

任意

長期記憶が有効な場合は、以下を指定する必要があります。

• x-session リクエストヘッダー
• リクエストボディ内の profile
• enable_long_term_memory: true

skip_save_types は次の値をサポートします。

基本ロールプレイリクエスト

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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?'
      }
    ]
  })
});

長期記憶リクエスト

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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: []
  })
});

partial を使ったグループチャットシミュレーション

グループチャットシミュレーションはメッセージテキストで実装します。API は話者名を自動的に割り当てたり移行したりしません。各話者名を content の先頭に手動で書き、その後に対象話者のプレフィックスと partial: true を持つ最後の assistant メッセージを追加します。

javascriptコピー
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
      }
    ]
  })
});

partial でキャラクターとして続ける

ユーザーが返信していないがキャラクターに続けて話させたい場合も、同じ partial パターンを使用します。キャラクターのプレフィックスを含む最後の assistant メッセージを追加します。

javascriptコピー
{
  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

リクエストパラメータ

Qwen Plus Character と同じプロトコルですが、以下の違いがあります。

リクエスト例

javascriptコピー
{
  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
}

レスポンス形式

Qwen Character LLM モデルは OpenAI 互換の補完レスポンスを返します。stream: true の場合、レスポンスは Server-Sent Events（SSE）となり、stream: false の場合は単一の JSON オブジェクトとなります。

ベストプラクティス

• リクエスト単位のペルソナ指示は system メッセージに入れます。
• 再利用可能なキャラクター背景は、長期記憶が有効な場合にのみ profile に入れます。
• 長期記憶が有効な場合は、関連する会話で同じ x-session 値を再利用します。365 日使用されていないセッションは削除される場合があります。
• 有用な場合は直近の会話メッセージも引き続き送信します。長期記憶と短期コンテキストは併用できます。
• グループチャットシミュレーションでは、話者名を content に手動で書きます。API は profile から名前を推測しません。
• モデルにプレフィックスから続けさせる場合のみ、最後の assistant メッセージで partial: true を使用します。
• 軽量なロールプレイには Qwen Flash Character を、より豊かな対話品質には Qwen Plus Character を使用します。