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Autenticação e URL Base

Nossa API usa autenticação padrão com token Bearer. Você recebe sua chave imediatamente após entrar via Google ou e-mail. Mantenha esta chave segura; ela fornece acesso ao seu crédito pré-pago. A URL base para todas as requisições é https://api.qwenapi.cc/v1. Atualize a configuração do seu cliente para apontar para este endpoint em vez da URL padrão do OpenAI.

A autenticação é feita passando o cabeçalho Authorization em cada requisição. Sem chave de API, o modelo não pode verificar o saldo da sua conta, resultando em erro 401. Não há cabeçalhos ocultos ou esquemas de autenticação personalizados necessários.

Primeira Requisição

Envie uma requisição padrão de conclusão de chat para testar a conectividade. Substitua YOUR_API_KEY pela sua chave real. O endpoint aceita payloads JSON padrão com campos model, messages e content.

• Identificador do modelo: uncensored
• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• Formato: JSON

Esta requisição consumirá tokens de entrada do seu saldo. Certifique-se de que seu cliente processe a resposta JSON corretamente para verificar se a conexão está funcionando.

Integração com SDK Python

Use a biblioteca oficial da OpenAI para Python. Ela requer configuração mínima para rotear tráfego para nosso endpoint. Inicialize o cliente com sua chave e o URL base correto. Essa abordagem aproveita bases de código existentes sem reescrever a lógica de requisição.

Passe o ID do modelo uncensored ao criar a resposta. A biblioteca lida com serialização e desserialização automaticamente. Este método é recomendado para a maioria das integrações de backend e fluxos de trabalho baseados em scripts.

Integração com SDK Node.js

Para ambientes JavaScript ou TypeScript, use o @anthropic-ai/sdk ou o pacote padrão do OpenAI para Node. Configure a URL base para apontar para a nossa API. Isso permite que você integre nosso serviço em aplicativos Node existentes sem grandes refatorações.

Certifique-se de estar usando uma versão recente do SDK que suporte URLs base personalizadas. Passe o identificador do modelo uncensored para selecionar nosso modelo sem censura. Esta configuração funciona perfeitamente com rotas Express ou funções serverless.

Respostas em Streaming

Habilite o streaming definindo stream: true na sua requisição. A API retorna Server-Sent Events (SSE) conforme o modelo gera texto. Isso fornece menor latência para os usuários finais e permite a exibição em tempo real da saída.

As estatísticas de uso de tokens são incluídas no último fragmento do stream. Processe cada delta incrementalmente para construir a resposta completa. Este recurso é essencial para interfaces de chat e aplicativos que exigem feedback imediato.

Limites, Erros e Contexto

Respeite os limites de taxa para evitar interrupções no serviço. A API permite 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas por chave. O tamanho máximo do corpo da requisição é 8 MB. Se você exceder esses limites, receberá um erro 429.

Erros de autenticação retornam 401, indicando uma chave inválida ou ausente. Erros de saldo retornam 402, significando que seu crédito pré-pago está esgotado. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total, com um máximo de 32.000 tokens de saída por requisição. Erros e recusas não consomem créditos.

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)