Alibaba/qwen-plus-character

qwen-plus-character

Teste grátis a API Qwen Plus Character para roleplay de texto mais rico orientado por persona, perfil, memória e fluxos LLM Alibaba estáveis.

Text Chat

Documentação

Exemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Exemplo 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);
    }
  }
}

Exemplo 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)

Exemplo 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": []
  }'

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Preços de Qwen Plus Character

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Token: input	$0.5000 por 1 milhão de tokens de entrada	-	Padrão
Token: output	$1.4000 por 1 milhão de tokens de saída	-	Padrão

README

API Qwen Plus Character profissional (LLM de roleplay de personagens da Alibaba)

A API Qwen Plus Character no Flaq AI oferece acesso ao LLM de roleplay de personagens da Alibaba para desenvolvedores que criam chats orientados por persona, apps de companhia, ferramentas de storytelling e workflows de diálogo com memória. Esta integração da API Qwen ajuda equipes a criar conversas de texto consistentes com perfis de personagem reutilizáveis, contexto multi-turno e memória de longo prazo opcional por meio de uma rota de produção gerenciada. Ela foi projetada para produtos que precisam de diálogos de personagem mais ricos, comportamento de personalidade estável e acesso LLM acessível em escala.

Principais recursos da API Qwen Plus Character

Diálogo de personagem consistente: Gere respostas de texto que permaneçam alinhadas a uma persona, tom, histórico e papel conversacional definidos.
Workflows com memória de longo prazo: Crie experiências de roleplay ou companhia que reutilizam memória por meio de enable_long_term_memory, profile e um valor x-session definido pelo usuário.
Controle de persona guiado por prompts: Use mensagens system para instruções de função no nível da solicitação e use profile como perfil de personagem reutilizável quando a memória de longo prazo estiver ativada.
Simulação de chat em grupo: Simule roleplay com vários falantes escrevendo manualmente nomes de falantes no início do conteúdo da mensagem e usando um prefixo final de assistant com partial: true.
Saída de texto de alta qualidade: Produza diálogos refinados para storytelling, companheiros de IA, ficção interativa, personas de suporte e recursos de produto orientados por personagens.
Contexto de conversa flexível: Mantenha contexto multi-turno útil para aplicações interativas que precisam de comportamento coerente do personagem ao longo do tempo.
Integração API para desenvolvedores: Adicione workflows LLM de personagens a aplicações por meio de uma rota estável do Flaq AI sem gerenciar infraestrutura de modelos.

Como usar a API Qwen Plus Character para chat de personagens no Flaq AI

Entrada: Mensagens de chat, instruções de persona do sistema, configurações opcionais de memória de longo prazo e mensagens opcionais de continuação assistant partial.
Saída: Respostas de texto para diálogo de personagens, roleplay, storytelling e experiências de chat orientadas por persona.
Controle de conversa: Oferece suporte a direção baseada em prompts para tom, personalidade, história de fundo, estilo de resposta, contexto de curto prazo e continuidade de sessão com memória de longo prazo.
Capacidades: Roleplay de personagens, geração de texto consistente com a persona, diálogo multi-turno, workflows com memória de longo prazo, simulação de chat em grupo, continuação parcial de assistant e storytelling interativo por meio do acesso à API Alibaba Qwen.

Para simulação de chat em grupo, os nomes dos falantes não são inferidos de profile. Adicione nomes manualmente no início de cada mensagem e depois acrescente uma mensagem final assistant como Ling Lu: com partial: true para que o modelo continue como esse personagem.

Melhores casos de uso para a integração da API Qwen Plus Character

Companheiros de IA e roleplay: Impulsione produtos de chat de personagens que precisam de personalidade estável, respostas com memória e diálogo envolvente.
Storytelling interativo: Crie apps narrativos, ferramentas de ficção e sistemas de diálogo para jogos com perfis de personagem reutilizáveis.
Personas voltadas ao cliente: Crie assistentes de marca, personagens de suporte e bots de comunidade com tom e comportamento controlados.
Educação e simulação: Execute conversas práticas baseadas em papéis para aprendizado de idiomas, treinamento, coaching e ensaio de cenários.
Produtos de chat personalizados: Crie ferramentas para usuários que adaptam o diálogo do personagem ao contexto contínuo e às preferências da sessão.

Observação Garanta que prompts, perfis de personagem, uso de memória e texto gerado cumpram os requisitos de segurança da Alibaba e do Flaq AI. Se ocorrer um erro, revise a solicitação, o perfil ou as configurações de memória e tente novamente.

Qwen Plus Character vs concorrentes: análise comparativa

Qwen Plus Character vs. Qwen Flash Character
Qwen Flash Character prioriza iteração de roleplay mais rápida e acessível. Qwen Plus Character é posicionado para diálogos de personagem mais ricos e respostas orientadas por persona mais refinadas.
Qwen Plus Character vs. GPT Character Chat Modelos GPT oferecem comportamento amplo de chat generalista. Qwen Plus Character se concentra em workflows de roleplay impulsionados pela Alibaba com perfis de personagem e padrões de conversa com memória.
Qwen Plus Character vs. Claude Character Chat Claude é forte para escrita cuidadosa e diálogos longos. Qwen Plus Character oferece às equipes uma rota Qwen dedicada para personas de personagens interativas e produtos de chat escaláveis.
Qwen Plus Character vs. workflows de personagens Kimi Kimi é útil para raciocínio linguístico geral e escrita. Qwen Plus Character se concentra em consistência de persona, diálogo de roleplay e experiências de personagens com memória.
Qwen Plus Character vs. Qwen General Chat Modelos gerais de chat Qwen são adequados para tarefas amplas de texto. Qwen Plus Character é ajustado para conversas em estilo de personagem onde identidade, tom e continuidade de sessão importam.