Claude Code 指南
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能
免費試用 Qwen Flash Character API,用於快速角色驅動文字角色扮演、人物檔案、長期記憶和可擴充對話工作流程,適合角色測試、聊天機器人和 Alibaba LLM 應用。
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'
},
body: JSON.stringify({
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
})
});
if (!response.ok) {
const errorBody = await response.json().catch(() => null);
throw new Error(errorBody?.error?.message ?? errorBody?.message ?? `HTTP ${response.status}`);
}
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(/\r?\n\r?\n/);
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split(/\r?\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);
}
}
}
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',
},
json={
'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,
},
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)
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" \
-d '{
"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
}'
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
Flaq AI 上的 Qwen Flash Character API 為聊天產品、陪伴應用程式、故事創作系統和人設驅動工作流程提供快速且高性價比的 Alibaba 角色扮演 LLM 存取能力。這項實惠的 Qwen API 整合可協助開發者快速生成角色一致的文字回應,同時支援提示詞引導的語氣、檔案設定和對話上下文。它專為快速迭代、高容量對話測試和可擴展角色扮演功能而設計。
system 訊息定義角色背景、語氣、說話風格和回應行為,並在長期記憶模式下使用 profile。enable_long_term_memory、profile 和使用者自訂的 x-session 值,在相關對話中重用記憶。partial: true 的 assistant 前綴,模擬多說話人場景。partial 續寫訊息。對於群聊模擬,系統不會從 profile 推斷說話人名稱。請在每則訊息開頭手動加入名稱,然後追加一則最終 assistant 訊息,例如 Ling Lu: 並設定 partial: true,讓模型以該角色繼續回覆。
注意 請確保提示詞、角色檔案、記憶使用和生成文字符合 Alibaba 與 Flaq AI 的安全要求。如果發生錯誤,請修改請求、檔案或生成設定後重試。
設定 Flaq AI Claude 模型並探索 Claude Code 技能

設定 Flaq AI GPT 模型並探索 Codex 技能
在 Hermes Agent 中使用 Flaq AI LLM 模型
在 ZCode 中使用 GLM 5.2、Kimi K3 和 DeepSeek v4
使用 Flaq AI DeepSeek 模型執行 DeepSeek Harness
將 AI 代理連接至 Flaq 圖片和影片生成工具
在 WorkBuddy 中使用 GPT 6 Astra 和 Claude Fable 5.1