Qwen 사용자를 위한 빠른 시작

인증 및 기본 URL

API는 표준 Bearer 토큰 인증을 사용합니다. Google 또는 이메일을 통해 가입하면 즉시 키를 받게 됩니다. 이 키를 안전하게 보관하세요. 이 키는 선불 크레딧에 대한 접근 권한을 제공합니다. 모든 요청의 기본 URL은 https://api.qwenapi.cc/v1입니다. 클라이언트 구성을 업데이트하여 기본 OpenAI URL 대신 이 엔드포인트를 가리키게 하세요.

인증은 모든 요청에 Authorization 헤더를 전달하여 처리됩니다. API 키가 없으면 모델이 계정 잔액을 확인할 수 없어 401 오류가 발생합니다. 숨겨진 헤더나 사용자 정의 인증 방식이 필요하지 않습니다.

첫 번째 요청

연결성을 테스트하기 위해 표준 채팅 완료 요청을 보내세요. YOUR_API_KEY을 실제 키로 바꿉니다. 엔드포인트는 model, messages 및 content 필드가 있는 표준 JSON 페이로드를 받습니다.

• 모델 식별자: uncensored
• 엔드포인트: POST /v1/chat/completions
• 형식: JSON

이 요청은 잔액에서 입력 토큰을 소비합니다. 클라이언트가 JSON 응답을 올바르게 처리하여 연결이 작동하는지 확인하도록 하세요.

Python SDK 통합

공식 OpenAI Python 라이브러리를 사용하세요. 이 라이브러리는 트래픽을 엔드포인트로 라우팅하기 위해 최소한의 구성만 필요합니다. 키와 올바른 기본 URL을 사용하여 클라이언트를 초기화하세요. 이 방법은 요청 로직을 다시 작성하지 않고 기존 코드베이스를 활용합니다.

응답을 생성할 때 모델 ID uncensored를 전달하세요. 라이브러리는 직렬화 및 역직렬화를 자동으로 처리합니다. 이 방법은 대부분의 백엔드 통합 및 스크립트 기반 워크플로우에 권장됩니다.

Node SDK 통합

JavaScript 또는 TypeScript 환경에서는 @anthropic-ai/sdk 또는 표준 OpenAI Node 패키지를 사용하세요. 기본 URL을 API에 가리키도록 구성하세요. 이렇게 하면 주요 리팩토링 없이 기존 Node 애플리케이션에 서비스를 삽입할 수 있습니다.

사용자 정의 기본 URL을 지원하는 최신 버전의 SDK를 사용하고 있는지 확인하세요. 무검열 모델을 선택하기 위해 모델 식별자 uncensored를 전달하세요. 이 설정은 Express 라우트 또는 서버리스 함수와 원활하게 작동합니다.

스트리밍 응답

요청에 stream: true을 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 모델이 텍스트를 생성할 때 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 이는 최종 사용자에게 낮은 지연 시간을 제공하고 출력의 실시간 표시를 허용합니다.

토큰 사용 통계는 스트림의 마지막 청크에 포함됩니다. 각 델타를 순차적으로 처리하여 전체 응답을 구성하세요. 이 기능은 즉각적인 피드백이 필요한 채팅 인터페이스 및 애플리케이션에 필수적입니다.

한도, 오류 및 컨텍스트

서비스 중단 방지를 위해 속도 제한을 준수하세요. API는 분당 300회 요청 및 키당 8회 동시 요청을 허용합니다. 최대 요청 본문 크기는 8 MB입니다. 이 한도를 초과하면 429 오류가 발생합니다.

인증 오류는 401을 반환하며, 이는 유효하지 않거나 누락된 키를 나타냅니다. 잔액 오류는 402를 반환하며, 이는 선불 크레딧이 고갈되었음을 의미합니다. 컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 지원하며, 요청당 최대 출력은 32,000개의 토큰입니다. 오류 및 거부에는 크레딧이 소비되지 않습니다.

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);

스트리밍

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)