Alibaba/qwen-flash-character
qwen-flash-character
免费试用 Qwen Flash Character API,用于快速角色驱动文本角色扮演、人物档案、长期记忆和可扩展对话工作流,适合角色测试、聊天机器人和 Alibaba LLM 应用。
Text Chat
API 示例
提交示例
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
})
});
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);
}
}
}
提交示例
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)
提交示例
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
}'
Qwen Flash Character 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
README
快速且实惠的 Qwen Flash Character API(Alibaba 角色扮演 LLM)
Flaq AI 上的 Qwen Flash Character API 为聊天产品、陪伴应用、故事创作系统和人设驱动工作流提供快速且高性价比的 Alibaba 角色扮演 LLM 访问能力。这项实惠的 Qwen API 集成可帮助开发者快速生成角色一致的文本响应,同时支持提示词引导的语气、档案设置和对话上下文。它专为快速迭代、高容量对话测试和可扩展角色扮演功能而设计。
Qwen Flash Character API 的核心功能
- 快速角色对话: 为原型、角色扮演应用、助手和高容量对话工作流快速生成与人设一致的文本响应。
- 高性价比 API 访问: 使用 Qwen Flash Character 实现实惠的角色聊天,无需维护自定义模型基础设施。
- 提示词引导的人设控制: 通过
system消息定义角色背景、语气、说话风格和响应行为,并在长期记忆模式下使用profile。 - 一致的对话方向: 在多轮对话中让对话与可识别的角色特征和会话上下文保持一致。
- 长期记忆支持: 通过
enable_long_term_memory、profile和用户自定义的x-session值,在相关对话中复用记忆。 - 群聊模拟: 通过在消息内容中手动写入说话人名称,并使用带
partial: true的 assistant 前缀,模拟多说话人场景。 - 灵活的角色扮演覆盖: 构建陪伴、故事角色、训练人设、支持机器人和互动小说体验。
- 面向开发者的集成: 通过 Flaq AI 托管的 Alibaba API 路由,为产品添加快速角色 LLM 工作流。
如何在 Flaq AI 上使用 Qwen Flash Character API 进行快速角色聊天
- 输入: 聊天消息、系统人设指令、可选长期记忆设置,以及可选的 assistant
partial续写消息。 - 输出: 用于角色对话、角色扮演、故事创作和人设驱动聊天体验的文本响应。
- 对话控制: 支持基于提示词对身份、语气、记忆行为、响应风格、短期上下文和长期会话连续性进行引导。
- 能力: 通过 Qwen Flash Character API 集成支持快速角色扮演对话、角色一致的文本生成、人设聊天、群聊模拟、assistant 部分续写、互动故事创作和可扩展角色工作流。
对于群聊模拟,系统不会从 profile 推断说话人名称。请在每条消息开头手动添加名称,然后追加一条最终 assistant 消息,例如 Ling Lu: 并设置 partial: true,让模型以该角色继续回复。
Qwen Flash Character API 集成的最佳使用场景
- 快速对话迭代: 在选择最终人设方向之前,快速测试角色声音、档案和互动风格。
- 陪伴与角色扮演应用: 为需要快速角色聊天、轻量记忆和实惠文本生成的面向用户产品提供动力。
- 故事与游戏原型: 为早期产品开发探索对话、NPC 行为、分支场景和角色互动。
- 培训与模拟: 为语言学习、辅导、支持培训和场景演练创建基于角色的对话练习。
- 高容量聊天工作流: 支持速度和实惠性很重要的可扩展角色扮演与人设聊天系统。
注意 请确保提示词、角色档案、记忆使用和生成文本符合 Alibaba 与 Flaq AI 的安全要求。如果发生错误,请修改请求、档案或生成设置后重试。
Qwen Flash Character 与竞品对比:比较分析
- Qwen Flash Character vs. Qwen Plus Character
Qwen Plus Character 定位于更丰富的角色扮演和更精致的人设驱动响应。Qwen Flash Character 优先支持面向高频迭代工作流的快速、实惠对话。 - Qwen Flash Character vs. GPT Character Chat GPT 模型支持广泛的通用对话。Qwen Flash Character 专注于通过托管 API 访问实现快速的 Alibaba 驱动角色聊天工作流。
- Qwen Flash Character vs. Claude Character Chat Claude 适合细致的长篇对话。Qwen Flash Character 为可扩展角色扮演和陪伴聊天产品提供更快、成本更低的路径。
- Qwen Flash Character vs. Kimi Text-to-Text Kimi 适用于通用 LLM 推理和写作。Qwen Flash Character 专注于角色人设行为、角色扮演响应风格和高容量对话。
- Qwen Flash Character vs. General Qwen Chat 通用 Qwen 聊天模型覆盖广泛文本任务。Qwen Flash Character 针对速度、实惠性和角色一致性很重要的人设主导对话进行了优化。