Быстрый старт для пользователей Qwen

Аутентификация и базовый URL

Наш API использует стандартную аутентификацию Bearer. Вы получаете ключ сразу после регистрации через Google или email. Храните этот ключ в безопасности; он обеспечивает доступ к вашему предоплаченному балансу. Базовый URL для всех запросов: https://api.qwenapi.cc/v1. Обновите конфигурацию клиента, чтобы указать этот эндпоинт вместо стандартного URL OpenAI.

Аутентификация выполняется путём передачи заголовка Authorization в каждом запросе. Без API-ключа модель не может проверить баланс вашего аккаунта, что приведёт к ошибке 401. Дополнительные заголовки или нестандартные схемы аутентификации не требуются.

Первый запрос

Отправьте стандартный запрос на завершение чата для проверки подключения. Замените YOUR_API_KEY на ваш фактический ключ. Эндпоинт принимает стандартные JSON-пэйлоады с полями model, messages и content.

• Идентификатор модели: uncensored
• Эндпоинт: POST /v1/chat/completions
• Формат: JSON

Этот запрос потребует входные токены из вашего баланса. Убедитесь, что ваш клиент корректно обрабатывает JSON-ответ, чтобы убедиться, что подключение работает.

Интеграция Python SDK

Используйте официальную библиотеку OpenAI для Python. Требуется минимальная настройка для маршрутизации трафика к нашему эндпоинту. Инициализируйте клиент с вашим ключом и правильным базовым URL. Этот подход позволяет использовать существующие кодовые базы без переписывания логики запросов.

Передавайте идентификатор модели uncensored при создании ответа. Библиотека автоматически выполняет сериализацию и десериализацию. Этот метод рекомендуется для большинства бэкенд-интеграций и сценариев на основе скриптов.

Интеграция Node SDK

Для сред JavaScript или TypeScript используйте @anthropic-ai/sdk или стандартный пакет OpenAI для Node.js. Настройте базовый URL для указания на наш API. Это позволяет подключить наш сервис к существующим приложениям Node.js без значительной переделки кода.

Убедитесь, что вы используете последнюю версию SDK, поддерживающую пользовательские базовые URL. Передайте идентификатор модели uncensored для выбора нашей модели без цензуры. Эта настройка бесшовно работает с маршрутами Express или серверными функциями.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API возвращает Server-Sent Events (SSE) по мере генерации текста моделью. Это обеспечивает меньшую задержку для конечных пользователей и позволяет отображать вывод в реальном времени.

Статистика использования токенов включена в последний чанк потока. Обрабатывайте каждый дельта-инкремент инкрементально, чтобы собрать полный ответ. Эта функция необходима для интерфейсов чата и приложений, требующих немедленной обратной связи.

Лимиты, ошибки и контекст

Соблюдайте лимиты запросов, чтобы избежать прерывания работы сервиса. API позволяет выполнять 300 запросов в минуту и 8 параллельных запросов на ключ. Максимальный размер тела запроса составляет 8 МБ. Если вы превысите эти лимиты, API вернёт статус-код 429.

Ошибки аутентификации возвращают 401, указывая на недействительный или отсутствующий ключ. Ошибки баланса возвращают 402, что означает исчерпание предоплаченного баланса. Контекстное окно поддерживает 100 000 токенов в целом, с максимальным выводом 32 000 токенов на запрос. Ошибки и отказы не расходуют кредиты.

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);

Потоковая передача

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)