Alibaba/qwen-flash-character

qwen-flash-character

Dùng thử miễn phí API Qwen Flash Character cho nhập vai văn bản dựa trên persona nhanh, hồ sơ, bộ nhớ và quy trình LLM Alibaba có thể mở rộng.

Text Chat

Tài liệu

Ví dụ API

JavaScriptPythoncURL

Ví dụ gửi yêu cầu

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);
    }
  }
}

Ví dụ gửi yêu cầu

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)

Ví dụ gửi yêu cầu

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
  }'

Bắt đầu cuộc chat mới

Gửi tin nhắn để bắt đầu.

Giá Qwen Flash Character

Tham số	Giá	Giá gốc	Giảm giá

Token: input	$0.0500 mỗi 1 triệu token đầu vào	-	Tiêu chuẩn
Token: output	$0.4000 mỗi 1 triệu token đầu ra	-	Tiêu chuẩn

README

API Qwen Flash Character nhanh & tiết kiệm (Alibaba Character Roleplay LLM)

Qwen Flash Character API trên Flaq AI cung cấp quyền truy cập Alibaba character roleplay LLM nhanh và hiệu quả về chi phí cho sản phẩm chat, ứng dụng companion, hệ thống storytelling và quy trình dựa trên persona. Tích hợp Qwen API tiết kiệm này giúp developer tạo phản hồi văn bản nhất quán với nhân vật một cách nhanh chóng, đồng thời hỗ trợ tone được hướng dẫn bằng prompt, thiết lập hồ sơ và ngữ cảnh hội thoại. API này được thiết kế cho lặp nhanh, kiểm thử hội thoại khối lượng lớn và tính năng roleplay có khả năng mở rộng.

Tính năng chính của Qwen Flash Character API

Hội thoại nhân vật nhanh: Tạo phản hồi văn bản phù hợp với persona nhanh chóng cho prototype, ứng dụng roleplay, trợ lý và quy trình hội thoại khối lượng lớn.
Truy cập API hiệu quả về chi phí: Dùng Qwen Flash Character cho character chat tiết kiệm mà không cần duy trì hạ tầng mô hình tùy chỉnh.
Kiểm soát persona bằng prompt: Xác định bối cảnh nhân vật, tone, phong cách nói và hành vi phản hồi thông qua tin nhắn system, với profile dùng cho chế độ bộ nhớ dài hạn.
Định hướng hội thoại nhất quán: Giữ hội thoại phù hợp với đặc điểm nhân vật dễ nhận biết và ngữ cảnh phiên qua nhiều lượt.
Hỗ trợ bộ nhớ dài hạn: Tái sử dụng bộ nhớ trên các cuộc trò chuyện liên quan bằng enable_long_term_memory, profile và giá trị x-session do người dùng định nghĩa.
Mô phỏng chat nhóm: Mô phỏng cảnh nhiều người nói bằng cách viết thủ công tên người nói trong nội dung tin nhắn và dùng tiền tố assistant với partial: true.
Phạm vi roleplay linh hoạt: Xây dựng companion, nhân vật truyện, persona đào tạo, bot hỗ trợ và trải nghiệm interactive fiction.
Tích hợp thân thiện với developer: Thêm quy trình character LLM tốc độ cao vào sản phẩm thông qua route Alibaba API được quản lý của Flaq AI.

Cách dùng Qwen Flash Character API cho Character Chat nhanh trên Flaq AI

Input: Tin nhắn chat, chỉ dẫn persona hệ thống, thiết lập bộ nhớ dài hạn tùy chọn và tin nhắn assistant partial tiếp tục tùy chọn.
Output: Phản hồi văn bản cho hội thoại nhân vật, roleplay, storytelling và trải nghiệm chat dựa trên persona.
Kiểm soát hội thoại: Hỗ trợ định hướng dựa trên prompt cho danh tính, tone, hành vi bộ nhớ, phong cách phản hồi, ngữ cảnh ngắn hạn và tính liên tục của phiên dài hạn.
Năng lực: Hội thoại roleplay nhanh, tạo văn bản nhất quán với nhân vật, persona chat, mô phỏng chat nhóm, tiếp tục assistant một phần, storytelling tương tác và quy trình nhân vật có khả năng mở rộng thông qua tích hợp Qwen Flash Character API.

Với mô phỏng chat nhóm, tên người nói không được suy luận từ profile. Hãy thêm tên thủ công ở đầu mỗi tin nhắn, sau đó thêm tin nhắn assistant cuối cùng như Ling Lu: với partial: true để mô hình tiếp tục với tư cách nhân vật đó.

Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Qwen Flash Character API

Lặp hội thoại nhanh: Kiểm thử giọng nhân vật, hồ sơ và phong cách tương tác nhanh chóng trước khi chọn hướng persona cuối cùng.
Ứng dụng Companion & Roleplay: Vận hành sản phẩm hướng tới người dùng cần character chat nhanh, bộ nhớ nhẹ và tạo văn bản tiết kiệm.
Prototype truyện & game: Khám phá hội thoại, hành vi NPC, cảnh phân nhánh và tương tác nhân vật cho phát triển sản phẩm giai đoạn đầu.
Đào tạo & mô phỏng: Tạo bài luyện hội thoại theo vai cho học ngôn ngữ, coaching, đào tạo hỗ trợ và diễn tập tình huống.
Quy trình chat khối lượng lớn: Hỗ trợ hệ thống roleplay và persona-chat có khả năng mở rộng khi tốc độ và chi phí là yếu tố quan trọng.

Lưu ý Hãy đảm bảo prompt, hồ sơ nhân vật, cách dùng bộ nhớ và văn bản được tạo tuân thủ yêu cầu an toàn của Alibaba và Flaq AI. Nếu xảy ra lỗi, hãy sửa request, hồ sơ hoặc thiết lập tạo sinh rồi thử lại.

Qwen Flash Character so với đối thủ: Phân tích so sánh

Qwen Flash Character vs. Qwen Plus Character
Qwen Plus Character được định vị cho roleplay phong phú hơn và phản hồi dựa trên persona trau chuốt hơn. Qwen Flash Character ưu tiên hội thoại nhanh, tiết kiệm cho quy trình cần lặp nhiều.
Qwen Flash Character vs. GPT Character Chat Các mô hình GPT hỗ trợ hội thoại đa dụng rộng. Qwen Flash Character tập trung vào quy trình character chat nhanh do Alibaba hỗ trợ với quyền truy cập API được quản lý.
Qwen Flash Character vs. Claude Character Chat Claude hữu ích cho hội thoại dài cẩn trọng. Qwen Flash Character cung cấp route nhanh hơn, chi phí thấp hơn cho sản phẩm roleplay và companion chat có khả năng mở rộng.
Qwen Flash Character vs. Kimi Text-to-Text Kimi hữu ích cho suy luận LLM tổng quát và viết. Qwen Flash Character tập trung vào hành vi persona nhân vật, phong cách phản hồi roleplay và hội thoại khối lượng lớn.
Qwen Flash Character vs. General Qwen Chat Các mô hình chat Qwen tổng quát bao phủ nhiều tác vụ văn bản. Qwen Flash Character được tối ưu cho hội thoại dẫn dắt bằng persona khi tốc độ, chi phí và tính nhất quán nhân vật là quan trọng.