Szybki start API AI Qwen

Uwierzytelnianie & konfiguracja URL bazowego

Zacznij od wygenerowania swojego klucza API na panelu. Podstawowy adres URL to https://api.qwenaiapi.com/v1 i przekaż swój klucz w Authorization Nagłówek. Ta konfiguracja działa z dowolnym standardowym klientem SDK OpenAI bez zmian w kodzie. Otrzymujesz jeden aktywny klucz na konto; wygenerowanie nowego unieważnia poprzedni klucz natychmiast. Nie jest wymagany numer telefonu do rejestracji.

Pierwsze żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z Twoim kluczem i ID modelu. Identyfikator modelu to uncensored i odpowiada na standardowe wiadomości czatu. Możesz przetestować łączność za pomocą prostego promptu systemowego, aby zweryfikować opóźnienia i format odpowiedzi. Błędy takie jak 401 oznaczają nieprawidłowy klucz, a 402 oznacza wyczerpanie kredytu.

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"}]
  }'

Integracja SDK Python

Korzystaj z oficjalnego klienta Pythona, aby komunikować się z endpointem. Ustaw base URL i klucz API w parametrach inicjalizacji. SDK automatycznie obsługuje tokenizację i serializację JSON. To podejście zachowuje nienaruszoną logikę Twojej istniejącej aplikacji, jednocześnie zmieniając dostawcę modelu. Klient obsługuje zarówno operacje synchroniczne, jak i asynchroniczne.

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)

Użycie SDK Node

Zainicjuj klienta Node.js z podstawowym adresem URL i kluczem. Pakiet obsługuje standardowe żądania ukończenia czatu. Możesz skonfigurować identyfikator modelu, aby upewnić się, że trafiasz do endpointu bez cenzury. Ta integracja jest idealna dla aplikacji po stronie serwera wymagających dostępu programistycznego. SDK efektywnie zarządza pulą połączeń dla żądań o dużym natężeniu.

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);

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream ustaw na true. Otrzymujesz zdarzenia wysłane przez serwer (SSE), gdy generowane są tokeny. Ostatni fragment zawiera całkowite użycie tokenów do celów rozliczeniowych. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla użytkowników poprzez stopniowe wyświetlanie tekstu. Musisz przetwarzać strumień poprawnie, aby przechwycić końcowe dane dotyczące użycia.

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)

Okno kontekstu i limity

Model obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze 100 000 tokenów dla łącznego promptu i uzupełnienia. Możesz wysłać do 16 000 tokenów wyjściowych na żądanie. Limity szybkości pozwalają na 300 żądań na minutę i 8 równoległych żądań na klucz. Ciała żądań są ograniczone do 8 MB. Zrozumienie tych limitów pomaga efektywnie grupować żądania bez napotykania błędów 429. Błędy nie zużywają Twojej przedpłaconej kredytu.