Alibaba/qwen-plus-character
qwen-plus-character
Qwen Plus Character APIを無料で試し、より豊かなペルソナ主導のテキストロールプレイ、キャラクタープロフィール、長期記憶、会話テストに活用できます。キャラクターチャット、物語型アプリ、安定したAlibaba LLMワークフローに適しています。
Text Chat
API 例
送信例
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);
}
}
}
送信例
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)
送信例
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": []
}'
Qwen Plus Characterの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
プロ向け Qwen Plus Character API(Alibaba キャラクターロールプレイ LLM)
Flaq AI の Qwen Plus Character API は、ペルソナ主導のチャット、コンパニオンアプリ、ストーリーテリングツール、メモリ対応の対話ワークフローを構築する開発者向けに、Alibaba のキャラクターロールプレイ LLM アクセスを提供します。この Qwen API 統合により、チームは管理された本番ルートを通じて、再利用可能なキャラクタープロファイル、複数ターンのコンテキスト、任意の長期メモリを備えた一貫性のあるテキスト会話を作成できます。より豊かなキャラクター対話、安定した人格表現、大規模で手頃な LLM アクセスを必要とするプロダクト向けに設計されています。
Qwen Plus Character API の主な機能
- 一貫したキャラクター対話: 定義されたペルソナ、トーン、背景、会話上の役割に沿ったテキストレスポンスを生成します。
- 長期メモリワークフロー:
enable_long_term_memory、profile、ユーザー定義のx-session値を通じて、メモリを再利用するロールプレイやコンパニオン体験を構築できます。 - プロンプトで導くペルソナ制御: リクエスト単位のロール指示には system メッセージを使い、長期メモリが有効な場合は
profileを再利用可能なキャラクタープロファイルとして使います。 - グループチャットシミュレーション: メッセージ内容の先頭に話者名を手動で書き、
partial: trueを持つ最後の assistant プレフィックスを使って、複数話者のロールプレイをシミュレートできます。 - 高品質なテキスト出力: ストーリーテリング、AI コンパニオン、インタラクティブフィクション、サポート用ペルソナ、キャラクター主導のプロダクト機能向けに洗練された対話を生成します。
- 柔軟な会話コンテキスト: 時間をかけて一貫したキャラクター動作が必要なインタラクティブアプリケーションのために、有用な複数ターンのコンテキストを維持します。
- 開発者に扱いやすい API 統合: モデル基盤を管理せずに、安定した Flaq AI ルートを通じてキャラクター LLM ワークフローをアプリケーションに追加できます。
Flaq AI で Qwen Plus Character API をキャラクターチャットに使う方法
- 入力: チャットメッセージ、システムのペルソナ指示、任意の長期メモリ設定、任意の assistant
partial継続メッセージ。 - 出力: キャラクター対話、ロールプレイ、ストーリーテリング、ペルソナ主導のチャット体験向けのテキストレスポンス。
- 会話制御: トーン、性格、バックストーリー、応答スタイル、短期コンテキスト、長期メモリのセッション継続性に対するプロンプトベースの方向付けをサポートします。
- 機能: Alibaba Qwen API アクセスを通じて、キャラクターロールプレイ、ペルソナ一貫のテキスト生成、複数ターン対話、長期メモリワークフロー、グループチャットシミュレーション、assistant の部分継続、インタラクティブなストーリーテリングをサポートします。
グループチャットシミュレーションでは、話者名は profile から推測されません。各メッセージの先頭に名前を手動で追加し、最後に Ling Lu: のような assistant メッセージを追加して partial: true を設定すると、モデルはそのキャラクターとして続けます。
Qwen Plus Character API 統合の最適なユースケース
- AI コンパニオンとロールプレイ: 安定した人格、メモリ対応の応答、魅力的な対話を必要とするキャラクターチャット製品を支えます。
- インタラクティブなストーリーテリング: 再利用可能なキャラクタープロファイルで、ナラティブアプリ、小説ツール、ゲーム対話システムを構築します。
- 顧客向けペルソナ: 制御されたトーンと動作を備えたブランドアシスタント、サポートキャラクター、コミュニティボットを作成します。
- 教育とシミュレーション: 語学学習、トレーニング、コーチング、シナリオ練習向けに、役割ベースの練習会話を実行します。
- パーソナライズされたチャット製品: 継続中のコンテキストとセッション設定にキャラクター対話を適応させるユーザー向けツールを構築します。
注意 プロンプト、キャラクタープロファイル、メモリ利用、生成テキストが Alibaba および Flaq AI の安全要件に準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、リクエスト、プロファイル、またはメモリ設定を修正して再試行してください。
Qwen Plus Character と競合の比較:比較分析
- Qwen Plus Character vs. Qwen Flash Character
Qwen Flash Character は、より高速で手頃なロールプレイの反復を優先します。Qwen Plus Character は、より豊かなキャラクター対話と、より洗練されたペルソナ主導の応答を重視します。 - Qwen Plus Character vs. GPT Character Chat GPT モデルは幅広い汎用チャット動作を提供します。Qwen Plus Character は、キャラクタープロファイルとメモリ対応の会話パターンを備えた Alibaba 搭載のロールプレイワークフローに重点を置きます。
- Qwen Plus Character vs. Claude Character Chat Claude は慎重な文章作成と長文対話に強みがあります。Qwen Plus Character は、インタラクティブなキャラクターペルソナとスケーラブルなチャット製品向けに、専用の Qwen ルートをチームに提供します。
- Qwen Plus Character vs. Kimi Character Workflows Kimi は一般的な言語推論と文章作成に役立ちます。Qwen Plus Character は、ペルソナの一貫性、ロールプレイ対話、メモリ対応のキャラクター体験に重点を置きます。
- Qwen Plus Character vs. Qwen General Chat 汎用 Qwen チャットモデルは幅広いテキストタスクに適しています。Qwen Plus Character は、アイデンティティ、トーン、セッション継続性が重要なキャラクター風会話向けに調整されています。