Snelstartgids voor Qwen-gebruikers

Authenticatie en Basis-URL

Onze API gebruikt standaard Bearer token-authenticatie. Je ontvangt je sleutel direct na het aanmaken van een account via Google of e-mail. Bewaar deze sleutel veilig; deze geeft toegang tot je prepaid tegoed. De basis-URL voor alle verzoeken is https://api.qwenapi.cc/v1. Werk je clientconfiguratie bij om naar dit endpoint te wijzen in plaats van de standaard OpenAI-URL.

Authenticatie wordt afgehandeld door de Authorization header bij elk verzoek mee te sturen. Zonder API-sleutel kan het model je accountsaldo niet verifiëren, wat resulteert in een 401-fout. Er zijn geen verborgen headers of aangepaste authenticatieschema's vereist.

Eerste Verzoek

Stuur een standaard chat-completion-verzoek om de connectiviteit te testen. Vervang YOUR_API_KEY door je daadwerkelijke sleutel. Het endpoint accepteert standaard JSON-payloads met velden model, messages en content.

• Modelidentificatie: uncensored
• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• Formaat: JSON

Dit verzoek zal input tokens van je saldo verbruiken. Zorg dat je client de JSON-antwoord correct verwerkt om te verifiëren dat de verbinding werkt.

Python SDK Integratie

Gebruik de officiële OpenAI Python-bibliotheek. Het vereist minimale configuratie om verkeer naar ons endpoint te routeren. Initialiseer de client met je sleutel en de juiste basis-URL. Deze aanpak maakt gebruik van bestaande codebases zonder de verzoeklogica te herschrijven.

Geef de model-ID uncensored op bij het maken van het antwoord. De bibliotheek verwerkt serialisatie en deserialisatie automatisch. Deze methode wordt aanbevolen voor de meeste backend-integraties en scriptgebaseerde workflows.

Node SDK Integratie

Voor JavaScript- of TypeScript-omgevingen gebruik je de @anthropic-ai/sdk of het standaard OpenAI Node-pakket. Configureer de basis-URL zodat deze naar onze API wijst. Hiermee kun je onze service in bestaande Node-applicaties opnemen zonder grote refactoring.

Zorg dat je een recente versie van de SDK gebruikt die aangepaste basis-URLs ondersteunt. Geef de modelidentificatie uncensored door om ons ongecensureerde model te selecteren. Deze setup werkt naadloos met Express-routes of serverless-functies.

Streaming Reacties

Schakel streaming in door stream: true in je verzoek in te stellen. De API retourneert Server-Sent Events (SSE) terwijl het model tekst genereert. Dit zorgt voor lagere latentie voor eindgebruikers en stelt je in staat uitvoer in realtime weer te geven.

Statistieken over tokengebruik worden opgenomen in het laatste gegevensblok van de stream. Verwerk elke delta incrementeel om het volledige antwoord op te bouwen. Deze functie is essentieel voor chatinterfaces en applicaties die directe feedback vereisen.

Limieten, Fouten en Context

Houd je aan de rate limits om serviceonderbreking te voorkomen. De API staat 300 verzoeken per minuut en 8 gelijktijdige verzoeken per sleutel toe. De maximale grootte van de request body is 8 MB. Als je deze limieten overschrijdt, ontvang je een 429-fout.

Authenticatiefouten retourneren 401, wat wijst op een ongeldige of ontbrekende sleutel. Saldfouten retourneren 402, wat betekent dat je prepaid tegoed op is. Het contextvenster ondersteunt in totaal 100.000 tokens, met een maximum van 32.000 tokens per verzoek. Fouten en weigeringen verbruiken geen tegoed.

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)