API Qwen Character

Referência completa da API para modelos de roleplay Qwen Character da Alibaba. Os modelos Qwen Character usam o endpoint de chat completions da Flaq AI, mas também oferecem suporte a campos específicos de personagem para memória de longo prazo, simulação de chat em grupo e continuação parcial do assistant.

Variantes do modelo

Esta API oferece suporte a duas variantes de modelo:

Comparação rápida

Como funciona o roleplay de personagens

Use mensagens normais system, user e assistant para roleplay com um único personagem. Coloque instruções estáveis de persona em uma mensagem system para a solicitação atual. Quando a memória de longo prazo estiver habilitada, coloque o perfil reutilizável do personagem em profile.

Para simulação de chat em grupo, Qwen Character não infere automaticamente os nomes dos falantes a partir de profile. O chamador deve escrever os nomes dos falantes no início de cada content de mensagem, como Cheng Yi: ou Ling Lu:. Para fazer o modelo continuar como um personagem específico, adicione uma mensagem final de assistant cujo content seja o prefixo do falante de destino e defina partial: true.

partial é um campo no nível da mensagem na mensagem final de assistant. Ele não é um parâmetro de solicitação de nível superior.

Qwen Plus Character

Ponto de conexão

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parâmetros da solicitação

Obrigatórios

Cabeçalhos

Suporte a mensagens

Campos de mensagem

Opcionais

Quando a memória de longo prazo está habilitada, você deve fornecer:

• Cabeçalho de solicitação x-session
• profile no corpo da solicitação
• enable_long_term_memory: true

skip_save_types oferece suporte a estes valores:

Solicitação 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?'
      }
    ]
  })
});

Solicitação com memória de longo prazo

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: []
  })
});

Simulação de chat em grupo com partial

A simulação de chat em grupo é implementada por meio do texto das mensagens. A API não atribui nem migra automaticamente nomes de falantes. Escreva cada nome de falante manualmente no início de content e depois adicione uma mensagem final de assistant com o prefixo do falante de destino e 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 personagem com partial

Use o mesmo padrão de partial quando o usuário não tiver respondido, mas você quiser que o personagem continue falando. Adicione uma mensagem final de assistant com o prefixo do personagem.

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

Parâmetros da solicitação

Mesmo protocolo que Qwen Plus Character, com estas diferenças:

Solicitação de exemplo

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 da resposta

Os modelos LLM Qwen Character retornam respostas de conclusão compatíveis com a OpenAI. Com stream: true, a resposta é transmitida por eventos enviados pelo servidor (SSE); com stream: false, ela é retornada como um único objeto JSON.

Boas práticas

• Coloque instruções de persona no nível da solicitação em mensagens system.
• Coloque o histórico reutilizável do personagem em profile somente quando a memória de longo prazo estiver habilitada.
• Reutilize o mesmo valor de x-session em conversas relacionadas quando a memória de longo prazo estiver habilitada. Sessões sem uso por 365 dias podem ser apagadas.
• Continue enviando mensagens recentes da conversa quando for útil; memória de longo prazo e contexto de curto prazo podem funcionar juntos.
• Para simulação de chat em grupo, escreva manualmente os nomes dos falantes em content. A API não inferirá nomes de profile.
• Use partial: true somente na mensagem final de assistant quando o modelo deve continuar a partir de um prefixo.
• Use Qwen Flash Character para roleplay leve e Qwen Plus Character para qualidade de diálogo mais rica.