Guida rapida API AI Qwen

Autenticazione & Impostazione URL di Base

Inizia generando la tua chiave sulla dashboard. L'URL base è https://api.qwenaiapi.com/v1 e inserisci la tua chiave nel Authorization header. Questa configurazione funziona con qualsiasi client SDK OpenAI standard senza modifiche al codice. Ricevi una chiave attiva per account; la generazione di una nuova chiave invalida immediatamente quella precedente. Non è richiesto un numero di telefono per la registrazione.

Prima richiesta

Invia una richiesta POST a /v1/chat/completions con la tua chiave e l'ID del modello. L'identificatore del modello è uncensored e risponde ai messaggi di chat standard. Puoi testare la connettività con un semplice prompt di sistema per verificare latenza e formato della risposta. Errori come 401 indicano una chiave non valida, mentre 402 significa che il tuo credito prepagato è esaurito.

Copycurl https://api.qwenaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this pull request diff"}]
  }'

Integrazione SDK Python

Utilizza il client Python ufficiale per interagire con l'endpoint. Imposta l'URL di base e la chiave API nei parametri di inizializzazione. L'SDK gestisce automaticamente la tokenizzazione e la serializzazione JSON. Questo approccio mantiene intatta la logica della tua applicazione esistente mentre cambi il provider del modello sottostante. Il client supporta operazioni sia sincrone che asincrone.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.qwenaiapi.com/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)

Utilizzo SDK Node

Inizializza il client Node.js con il tuo URL di base e la chiave. Il pacchetto supporta le richieste standard di chat completion. Puoi configurare l'ID del modello per assicurarti di colpire l'endpoint uncensored. Questa integrazione è ideale per applicazioni server-side che necessitano di accesso programmatico. Il SDK gestisce il connection pooling in modo efficiente per le richieste ad alto volume.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwenaiapi.com/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);

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando il stream impostare il parametro su true. Ricevi server-sent events (SSE) man mano che i token vengono generati. L'ultimo chunk contiene l'utilizzo totale dei token per scopi di fatturazione. Questo riduce la latenza percepita per gli utenti visualizzando il testo in modo progressivo. Devi elaborare lo stream correttamente per catturare i dati di utilizzo finali.

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)

Finestra di contesto & Limiti

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token per prompt e completamento combinati. Puoi inviare fino a 16.000 token in output per richiesta. I limiti di frequenza consentono 300 richieste al minuto e 8 richieste concorrenti per chiave. I corpi delle richieste sono limitati a 8 MB. Comprendere questi limiti ti aiuta a raggruppare le richieste in modo efficace senza incorrere in errori 429. Gli errori non consumano il tuo credito prepagato.