Tencent: Hunyuan Role
hunyuan-role- 入力 / 出力
- $0.3529 / $1.41
- コンテキスト
- 29K
- 最大出力
- 4K
- モダリティ
- チャット
Hunyuan Role について
Hunyuan Roleは、デジタルアバター、キャラクターチャット、コンパニオンアプリといったロールプレイ向けに調整された、Tencent Hunyuanのチャットモデルです。Tencentは、キャラクターの性格設定や口調を長時間の対話でも維持し、キャラクター崩壊を減らすために、膨大なキャラクター対話データセットを用いて追加学習を行いました。汎用モデルであるHy3やHy4 Previewとは異なり、コーディング、分析、エージェント作業ではなく、キャラクターになりきることに特化しています。
得意なこと
- キャラクターの背景、口調、話し方の癖を、長時間の対話を通じて維持します。中立的なアシスタントの口調に戻ってしまうことはありません。
- Tencentは、キャラクターになりきれない回答を排除するため、大規模なキャラクター対話データを用いて学習を行いました。
- 対話の文脈を一貫して保持するため、以前のプロットポイントやシーンの詳細が会話を通じて引き継がれます。
- 生き生きとした没入感のあるチャット向けに調整されており、Tencentはデジタルアバター、ロールプレイ、感情的なコンパニオンを想定される利用シナリオとして挙げています。
他のモデルを検討すべきケース
- テキスト専用モデルです。画像を読み取ることができないため、共有された画像に依存するキャラクターチャットには別のモデルが必要です。
- ツール呼び出しやスキーマ制約付き出力には対応していないため、エージェントのバックエンドやデータ抽出ステップには適していません。
- 現在の汎用チャットモデルと比較してコンテキストと出力の制限が小さいため、長期にわたるストーリーでは履歴の要約が必要です。
はじめに
最初のキーを作成
Consoleでキーを作成すれば、プラットフォーム内のすべてのモデルで使えます。
最初のリクエストを送信する
お使いの言語の例をコピーして、エンドポイントに対して実行してください。
テキスト・トゥ・テキストMessages APIPOST/v1/messagesAPI形式:curl https://api.tokenlab.sh/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-xxx" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "hunyuan-role", "max_tokens": 1024, "messages": [ {"role": "user", "content": "Hello!"} ] }'
料金
Verified 価格は Verified に適用され、多くのモデルでより低コストです。Official 価格はモデルのメーカーが公表する価格で、信頼性の高い Official ルートに適用されます。Auto はリクエストを完了したルートの価格で課金します。
料金
100万トークンあたり- Verified 価格
- —
- Official 価格
- 入力$0.3529100万トークンあたり出力$1.41100万トークンあたり
| Official 価格100万トークンあたり | Verified 価格100万トークンあたり | 割引 | |
|---|---|---|---|
| 入力 | $0.3529 | — | — |
| 出力 | $1.41 | — | — |
使用状況とアクティビティ
成功率は完了したリクエストの割合です。レイテンシは完全なレスポンスにかかる時間で、P95 は 95% のリクエストがその時間内に完了したことを意味します。
使用量と可用性
過去24時間- リクエスト数
- 成功率
- P95 レイテンシ
- 合計トークン数
データはステータスチェックを除外した、集計済みのユーザーリクエストに基づいています。
Consoleで開く
ConsoleでHunyuan Roleを開き、プロンプトを編集・送信できます。
hunyuan-roleと/v1/messagesでメッセージをテスト。返答、レイテンシ、コストを表示します。
ユースケース
コンパニオンアプリおよびキャラクターアプリ
固定された背景と話し方を持つキャラクターを演じさせ、日常的なチャットを行います。最初のメッセージから100通目まで、一貫した人格を維持します。
インタラクティブ・フィクション
テキストアドベンチャーやビジュアルノベルにおいて、NPCやナレーターを演じます。すべての回答がシーンやキャラクターの動機に合致する必要があります。
デジタルアバター
ブランドマスコット、バーチャルホスト、またはクリエイターのデジタル分身に、ファンとの会話で一貫した声（キャラクター性）を与えます。
ライター向けの対話ドラフト
脚本やゲームのキャラクターのセリフをドラフトし、最終的な対話を執筆する前に、そのキャラクターがどのように答えるかを確認します。
プロンプト例
あなたは1930年代の上海で茶館を営むリン・ワンです。温厚で毒舌家、そして古いことわざを好みます。キャラクターを維持してください。見知らぬ男が雨の中から入ってきて、兄弟を見なかったかと尋ねます。
あなたは宇宙船の疲れ切った機関士、オーティスです。船のコンピュータを信用していません。私は初出勤の新人です。エンジンルームでのシーンを開始し、各回答を4文以内に収めてください。
あなたは私の前向きな勉強仲間、シャオマンです。私をからかいますが、決して見捨てません。私は今夜の単語学習セッションを早めに切り上げたいと思っています。あなた自身の言葉で、あと20分続けるよう私を説得してください。
料金計算
FAQ
Hunyuan Roleは何に使われますか？
キャラクターとの会話です。Tencentは、AIデジタルアバター、ロールプレイ、感情的なコンパニオンをそのシナリオとして挙げています。定義された背景と話し方を持つキャラクターが、コンパニオンアプリ、インタラクティブストーリー、バーチャルホストなどの製品でユーザーと長時間対話する用途に適しています。一般的な質問回答、コーディング、分析には、汎用チャットモデルを選択してください。
Hunyuan RoleはHy3やHy4 Previewとどう違いますか？
Hy3とHy4 Previewは、コーディング、事務作業、エージェントタスク向けのTencentの汎用モデルであり、どちらもツール呼び出しが可能です。Hunyuan Roleは、キャラクターの安定性を保つためにキャラクター対話で追加学習されています。ツール呼び出しはできず、コンテキストもはるかに小さいため、キャラクターチャットには本モデルを、それ以外の用途には他のモデルを使用してください。
Hunyuan Roleは画像やツール呼び出しをサポートしていますか？
いいえ。テキストを入力してテキストを返します。画像入力の受け入れ、ツール呼び出し、スキーマ制約付き出力の返信は行いません。キャラクターが画像を見る必要がある場合やアクションを実行する必要がある場合は、そのステップを別のモデルに任せるか、会話全体にマルチモーダルチャットモデルを選択してください。
長い会話の中でキャラクターの一貫性を保つにはどうすればよいですか？
キャラクターの背景、性格、話し方、境界線をシステムメッセージに入れ、すべてのリクエストと共に送信してください。コンテキストには制限があるため、古いやり取りをプロットやこれまでの関係性の短い要約に置き換えてください。モデルはキャラクターを維持するように学習されていますが、リクエスト内に残っている情報にしか従うことができません。
Hunyuan Roleに最も近いモデルはどれですか？
他のキャラクター特化型チャットモデルです。ByteDanceのDoubao-Seed-Character、AlibabaのQwen Plus CharacterおよびQwen Flash Characterが挙げられます。これらはすべてキャラクター主導の対話をターゲットにしていますが、開発元や学習データが異なるため、選択する前に同じキャラクターカードでそれぞれ試してみてください。
Hunyuan Role の料金はいくらですか？
TokenLab では Hunyuan Role は 入力 $0.3529 / 出力 $1.41 100万トークンあたり です。詳細は上の料金表を参照してください。
Hunyuan Role のコンテキストウィンドウと出力制限は？
Hunyuan Role は最大 28,672 トークンのコンテキストに対応し、1回のレスポンスで最大 4,096 トークンまで出力可能です。
Hunyuan Role はどのエンドポイントを使うべきですか？
Hunyuan Role のデフォルトは https://api.tokenlab.sh/v1/messages です。プロバイダーネイティブ形式に対応している場合は、API workbench にそのエンドポイントも表示されます。
Hunyuan Role はどの操作に対応していますか？
Hunyuan Role は テキスト・トゥ・テキスト に対応しています。上の API workbench で操作を選ぶと、対応するエンドポイントとコード例が表示されます。
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ソース
2026/10/03 時点での評価
