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

Документация

Примеры API

JavaScriptPythoncURL

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": []
  }'

Начать новый чат

Отправьте сообщение, чтобы начать.

Цены на Qwen Plus Character

Параметры	Цена	Исходная цена	Скидка

Токен: input	$0.5000 за 1 млн входных токенов	-	Стандарт
Токен: output	$1.4000 за 1 млн выходных токенов	-	Стандарт

README

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, profile и пользовательское значение x-session.
Управление персоной через промпты: Используйте system-сообщения для ролевых инструкций уровня запроса и используйте profile как 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.