Quickstart API AI Qwen

Autentificare & Configurare URL de Bază

Începeți prin a genera cheia API pe panoul de control. URL-ul de bază este https://api.qwenaiapi.com/v1 și introduci cheia ta în Authorization header., Această configurație funcționează cu orice client SDK standard OpenAI fără modificări de cod. Primești o singură cheie activă per cont; generarea unei noi chei invalidează imediat pe cea anterioară. Nu este necesar un număr de telefon pentru înregistrare.

Prima cerere

Trimite o cerere POST la /v1/chat/completions cu cheia dvs. și ID-ul modelului. Identificatorul modelului este uncensored și răspunde la mesaje standard de chat. Puteți testa conectivitatea cu un prompt de sistem simplu pentru a verifica latența și formatul răspunsului. Erorile precum 401 indică o cheie invalidă, iar 402 înseamnă că creditul preplătit este epuizat.

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"}]
  }'

Integrare SDK Python

Folosește clientul oficial Python pentru a interacționa cu endpoint-ul. Setează URL-ul de bază și cheia API în parametrii de inițializare. SDK-ul gestionează automat tokenizarea și serializarea JSON. Această abordare păstrează logica existentă a aplicației intactă în timp ce schimbi furnizorul de model de bază. Clientul suportă operațiuni atât sincronizate, cât și 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)

Utilizare SDK Node

Inițializați clientul Node.js cu URL-ul tău de bază și cheia. Pachetul suportă solicitările standard de completare a chat-ului. Poți configura ID-ul modelului pentru a te asigura că te conectezi la endpoint-ul uncensored. Această integrare este ideală pentru aplicațiile server-side care necesită acces programatic. SDK-ul gestionează eficient gruparea conexiunilor pentru solicitările cu volum mare.

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);

Răspunsuri în streaming

Activați fluxul de date setând stream parametrul la true. Primești evenimente trimise de server (SSE) pe măsură ce sunt generate tokenurile. Fragmentul final conține utilizarea totală a tokenurilor în scopuri de facturare. Acest lucru reduce latența percepută pentru utilizatori afișând text progresiv. Trebuie să procesezi fluxul corect pentru a captura datele finale de utilizare.

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)

Fereastră de Context & Limite

Modelul acceptă o fereastră de context de 100.000 de tokeni pentru prompt și completări combinate. Puteți trimite până la 16.000 de tokeni de ieșire per solicitare. Limitele de rată permit 300 de solicitări pe minut și 8 solicitări concurente per cheie. Corpurile de solicitare sunt limitate la 8 MB. Înțelegerea acestor limite vă ajută să grupeazăți solicitările eficient fără a atinge erorile 429. Erorile nu consumă creditul preplătit.