Szybki start dla użytkowników Qwen

Uwierzytelnianie i bazowy adres URL

Nasze API używa standardowej autoryzacji tokenem Bearer. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji przez Google lub e-mail. Chroń ten klucz; daje dostęp do przedpłaconego kredytu. Podstawowy URL dla wszystkich zapytań to https://api.qwenapi.cc/v1. Zaktualizuj konfigurację klienta, aby wskazywał na ten endpoint zamiast domyślnego URL OpenAI.

Uwierzytelnianie odbywa się przez przekazanie nagłówka Authorization przy każdym zapytaniu. Brak klucza API oznacza, że model nie może zweryfikować salda Twojego konta, co skutkuje błędem 401. Nie są wymagane ukryte nagłówki ani niestandardowe schematy uwierzytelniania.

Pierwsze zapytanie

Wyślij standardowe zapytanie o uzupełnienie czatu, aby przetestować łączność. Zastąp YOUR_API_KEY swoim rzeczywistym kluczem. Endpoint akceptuje standardowe ładunki JSON z polami model, messages oraz content.

• Identyfikator modelu: uncensored
• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• Format: JSON

To zapytanie zużyje tokeny wejściowe z Twojego salda. Upewnij się, że Twój klient poprawnie obsługuje odpowiedź JSON, aby zweryfikować, że połączenie działa.

Integracja z Python SDK

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI. Wymaga minimalnej konfiguracji do kierowania ruchu na nasz endpoint. Zainicjuj klienta swoim kluczem i poprawnym bazowym adresem URL. To podejście wykorzystuje istniejące bazy kodu bez przepisywania logiki zapytań.

Przekazuj identyfikator modelu uncensored podczas tworzenia odpowiedzi. Biblioteka obsługuje serializację i deserializację automatycznie. Ta metoda jest zalecana dla większości integracji backendowych i przepływów opartych na skryptach.

Integracja z Node SDK

W środowiskach JavaScript lub TypeScript użyj pakietu @anthropic-ai/sdk lub standardowego pakietu OpenAI dla Node. Skonfiguruj podstawowy URL, aby wskazywał na nasze API. Pozwala to wdrożyć naszą usługę w istniejących aplikacjach Node bez dużych zmian.

Upewnij się, że używasz najnowszej wersji SDK obsługującej niestandardowe bazowe adresy URL. Przekaż identyfikator modelu uncensored, aby wybrać nasz bezcenzuralny model. To ustawienie działa bezproblemowo z trasami Express lub funkcjami serverless.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w swoim zapytaniu. Interfejs API zwraca zdarzenia wysłane przez serwer (SSE), gdy model generuje tekst. Zapewnia to niższe opóźnienia dla użytkowników końcowych i pozwala na wyświetlanie wyjścia w czasie rzeczywistym.

Statystyki użycia tokenów są zawarte w ostatnim fragmencie strumienia. Przetwarzaj każdy fragment inkrementalnie, aby zbudować kompletną odpowiedź. Ta funkcja jest niezbędna dla interfejsów czatu i aplikacji wymagających natychmiastowej informacji zwrotnej.

Limity, błędy i kontekst

Szanuj limity zapytań, aby uniknąć przerw w usłudze. Interfejs API pozwala na 300 zapytań na minutę i 8 równoległych zapytań na klucz. Maksymalny rozmiar ciała zapytania wynosi 8 MB. Przekroczenie tych limitów spowoduje zwrócenie błędu 429.

Błędy uwierzytelniania zwracają 401, wskazując na nieprawidłowy lub brakujący klucz. Błędy salda zwracają 402, co oznacza, że Twój przedpłacony kredyt został wyczerpany. Okno kontekstu obsługuje 100 000 tokenów łącznie, z maksymalnym wyjściem 32 000 tokenów na zapytanie. Błędy i odrzucenia nie zużywają kredytów.

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);

Strumieniowanie

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)