Alibaba/qwen-plus-character
qwen-plus-character
Бесплатно попробуйте API Qwen Plus Character для более насыщенного персонажного текстового roleplay, профиля, памяти и стабильных LLM-процессов Alibaba.
Text Chat
Примеры API
Пример отправки
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);
}
}
}
Пример отправки
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)
Пример отправки
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": []
}'
Цены на Qwen Plus Character
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Связанные модели
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-2.7-reference-to-videoreference-to-videowan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0text-to-imageqwen-image-3.0-editimage-to-imageqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-image-3.0-pro-editimage-to-imagewan-3.0-text-to-videotext-to-videowan-3.0-image-to-videoimage-to-videowan-3.0-video-editvideo-editwan-3.0-reference-to-videoreference-to-videoqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textqwen-3.8-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.8-max-web-searchweb-searchREADME
Профессиональный Qwen Plus Character API (Alibaba Character Roleplay LLM)
Qwen Plus Character API на Flaq AI предоставляет разработчикам доступ к Alibaba character roleplay LLM для создания persona-driven чатов, companion-приложений, инструментов сторителлинга и диалоговых процессов с учетом памяти. Эта интеграция Qwen API помогает командам создавать стабильные текстовые беседы с переиспользуемыми профилями персонажей, многоходовым контекстом и опциональной долгосрочной памятью через управляемый production-маршрут. Она предназначена для продуктов, которым нужны более насыщенные диалоги персонажей, стабильное поведение личности и доступный LLM-доступ в масштабе.
Ключевые возможности Qwen Plus Character API
- Последовательный диалог персонажа: Генерируйте текстовые ответы, которые остаются согласованными с заданной персоной, тоном, предысторией и разговорной ролью.
- Сценарии долгосрочной памяти: Создавайте roleplay или companion-опыты, которые повторно используют память через
enable_long_term_memory,profileи пользовательское значениеx-session. - Управление персоной через промпты: Используйте system-сообщения для ролевых инструкций уровня запроса и используйте
profileкак повторно используемый профиль персонажа, когда долгосрочная память включена. - Симуляция группового чата: Симулируйте roleplay с несколькими говорящими, вручную записывая имена говорящих в начале содержимого сообщения и используя финальный префикс assistant с
partial: true. - Высококачественный текстовый вывод: Создавайте отполированные диалоги для сторителлинга, AI-компаньонов, интерактивной fiction, support-персон и функций продуктов на базе персонажей.
- Гибкий контекст беседы: Поддерживайте полезный многоходовой контекст для интерактивных приложений, которым нужно последовательное поведение персонажа во времени.
- Удобная для разработчиков интеграция API: Добавляйте character LLM workflows в приложения через стабильный маршрут Flaq AI без управления модельной инфраструктурой.
Как использовать Qwen Plus Character API для чата персонажей на Flaq AI
- Ввод: Сообщения чата, системные инструкции персоны, опциональные настройки долгосрочной памяти и опциональные сообщения продолжения assistant
partial. - Вывод: Текстовые ответы для диалога персонажей, roleplay, сторителлинга и persona-driven чат-опытов.
- Управление беседой: Поддерживает направление через промпты для тона, личности, предыстории, стиля ответа, краткосрочного контекста и непрерывности сессии с долгосрочной памятью.
- Возможности: Character roleplay, persona-consistent генерация текста, многоходовой диалог, сценарии долгосрочной памяти, симуляция группового чата, частичное продолжение assistant и интерактивный сторителлинг через доступ Alibaba Qwen API.
Для симуляции группового чата имена говорящих не выводятся из profile. Добавляйте имена вручную в начало каждого сообщения, затем добавьте финальное сообщение assistant, например Ling Lu:, с partial: true, чтобы модель продолжила как этот персонаж.
Лучшие сценарии использования интеграции Qwen Plus Character API
- AI-компаньоны и roleplay: Обеспечивайте продукты character chat, которым нужны стабильная личность, ответы с учетом памяти и вовлекающий диалог.
- Интерактивный сторителлинг: Создавайте narrative-приложения, fiction-инструменты и системы игровых диалогов с переиспользуемыми профилями персонажей.
- Персоны для клиентов: Создавайте брендированных ассистентов, support-персонажей и community-ботов с контролируемым тоном и поведением.
- Образование и симуляции: Запускайте ролевые тренировочные беседы для изучения языков, обучения, коучинга и отработки сценариев.
- Персонализированные чат-продукты: Создавайте пользовательские инструменты, которые адаптируют диалог персонажа к текущему контексту и предпочтениям сессии.
Примечание Убедитесь, что промпты, профили персонажей, использование памяти и сгенерированный текст соответствуют требованиям безопасности Alibaba и Flaq AI. Если возникает ошибка, измените запрос, профиль или настройки памяти и попробуйте снова.
Qwen Plus Character и конкуренты: сравнительный анализ
- Qwen Plus Character vs. Qwen Flash Character
Qwen Flash Character делает акцент на более быстрой и доступной итерации roleplay. Qwen Plus Character позиционируется для более насыщенного диалога персонажей и более отполированных persona-driven ответов. - Qwen Plus Character vs. GPT Character Chat Модели GPT обеспечивают широкое поведение чата общего назначения. Qwen Plus Character фокусируется на roleplay-процессах на базе Alibaba с профилями персонажей и паттернами беседы с учетом памяти.
- Qwen Plus Character vs. Claude Character Chat Claude силен в аккуратном письме и длинных диалогах. Qwen Plus Character дает командам выделенный маршрут Qwen для интерактивных персон персонажей и масштабируемых чат-продуктов.
- Qwen Plus Character vs. Kimi Character Workflows Kimi полезен для общего языкового рассуждения и письма. Qwen Plus Character фокусируется на согласованности персоны, roleplay-диалоге и опытах персонажей с включенной памятью.
- Qwen Plus Character vs. Qwen General Chat Общие модели Qwen chat подходят для широких текстовых задач. Qwen Plus Character настроен для разговоров в стиле персонажа, где важны идентичность, тон и непрерывность сессии.