Schnellstart für Qwen-Nutzer

Authentifizierung und Basis-URL

Unsere API verwendet die standardmäßige Bearer-Token-Authentifizierung. Du erhältst deinen Schlüssel sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail. Bewahre diesen Schlüssel sicher auf; er gewährt Zugriff auf dein Prepaid-Guthaben. Die Basis-URL für alle Anfragen ist https://api.qwenapi.cc/v1. Aktualisiere die Konfiguration deines Clients, um diesen Endpunkt statt der Standard-OpenAI-URL zu verwenden.

Die Authentifizierung erfolgt durch Übergeben des Authorization-Headers bei jeder Anfrage. Ohne API-Schlüssel kann das Modell deinen Kontostand nicht verifizieren, was zu einem 401-Fehler führt. Es werden keine versteckten Header oder benutzerdefinierten Authentifizierungsschemata benötigt.

Erste Anfrage

Sende eine Standard-Chat-Completion-Anfrage, um die Konnektivität zu testen. Ersetze YOUR_API_KEY durch deinen tatsächlichen Schlüssel. Der Endpunkt akzeptiert standardmäßige JSON-Payloads mit den Feldern model, messages und content.

• Modellkennung: uncensored
• Endpunkt: POST /v1/chat/completions
• Format: JSON

Diese Anfrage verbraucht Input-Token von deinem Guthaben. Stelle sicher, dass dein Client die JSON-Antwort korrekt verarbeitet, um zu überprüfen, ob die Verbindung funktioniert.

Python SDK-Integration

Verwende die offizielle OpenAI Python-Bibliothek. Sie erfordert minimale Konfiguration, um den Datenverkehr zu unserem Endpunkt zu leiten. Initialisiere den Client mit deinem Schlüssel und der korrekten Basis-URL. Dieser Ansatz nutzt bestehende Codebasen aus, ohne die Anfrage-Logik neu schreiben zu müssen.

Gib die Modellkennung uncensored beim Erstellen der Antwort an. Die Bibliothek übernimmt Serialisierung und Deserialisierung automatisch. Diese Methode wird für die meisten Backend-Integrationen und skriptbasierten Workflows empfohlen.

Node SDK-Integration

Für JavaScript- oder TypeScript-Umgebungen verwende das @anthropic-ai/sdk oder das Standard-OpenAI Node-Paket. Konfiguriere die Basis-URL so, dass sie auf unsere API verweist. Dies ermöglicht es dir, unseren Dienst ohne große Refaktorierung in bestehende Node-Anwendungen zu integrieren.

Stelle sicher, dass du eine aktuelle Version des SDK verwendest, die benutzerdefinierte Basis-URLs unterstützt. Übergebe die Modellkennung uncensored, um unser unzensiertes Modell auszuwählen. Dieses Setup funktioniert nahtlos mit Express-Routen oder serverlosen Funktionen.

Streaming-Antworten

Aktiviere Streaming, indem du stream: true in deiner Anfrage festlegst. Die API gibt Server-Sent Events (SSE) zurück, während das Modell Text generiert. Dies bietet geringere Latenz für Endnutzer und ermöglicht die Echtzeitanzeige von Ausgaben.

Token-Nutzungsstatistiken sind im letzten Chunk des Streams enthalten. Verarbeite jeden Delta inkrementell, um die vollständige Antwort zu erstellen. Diese Funktion ist für Chat-Schnittstellen und Anwendungen erforderlich, die sofortiges Feedback benötigen.

Limits, Fehler und Kontext

Respektiere die Ratenlimits, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden. Die API erlaubt 300 Anfragen pro Minute und 8 parallele Anfragen pro Schlüssel. Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB. Wird dieses Limit überschritten, erhältst du einen 429-Fehler.

Authentifizierungsfehler geben 401 zurück, was einen ungültigen oder fehlenden Schlüssel anzeigt. Kontostandfehler geben 402 zurück, was bedeutet, dass dein Prepaid-Guthaben aufgebraucht ist. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Token, mit maximal 32.000 Token pro Anfrage. Fehler und Refusals verbrauchen kein Guthaben.

cURL

Copycurl https://api.qwenapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.qwenapi.cc/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwenapi.cc/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)