وثائق رمز واجهة برمجة تطبيقات Qwen

عنوان URL الأساسي والمصادقة

قم بتوصيل العميل الخاص بك بنقطة النهاية الخاصة بنا باستخدام مفتاح API الفريد الخاص بك. استخدم https://api.qwenapitoken.com/v1 كعنوان URL الأساسي. أرسل مفتاحك في Authorization رأس الصفحة كرمز حامل (Bearer token). هذا يعمل مع أي عميل متوافق مع OpenAI دون تغييرات في الكود.

سجّل باستخدام Google أو البريد الإلكتروني للحصول على مفتاحك فوراً. لا حاجة لرقم الهاتف. يُعرض المفتاح مرة واحدة، لذا احفظه بأمان.

Copycurl https://api.qwenapitoken.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List steps to install the package."}]
  }'

أخطاء مثل 401 تعني أن المفتاح غير صالح. تحقق من حسابك للحصول على الرمز الصحيح.

نقطة نهاية إكمال الدردشة

أرسل الرسائل لتوليد الاستجابيات عبر طلبات POST. تقبل نقطة النهاية تنسيقات الدردشة القياسية. يدخل النص ويخرج النص. لا توجد هنا تضمينات أو توليد صور. مجرد إكمال نص نقي.

حدد معرف النموذج إلى uncensored. يجيب هذا النموذج دون رفض المحتوى للاستخدام البالغ القانوني. إنه ليس GPT أو Claude. إنه نموذج مخصص غير مقيد. استخدم Python أو Node لإرسال الطلبات بسهولة.

Copyfrom openai import OpenAI

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

يشمل الرد إحصائيات الاستخدام. تتبع رموز الإدخال والإخراج للفوترة. الأخطاء مجانية، لذا تدفع فقط مقابل الإكمالات الناجحة. هذا يحافظ على قابلية التكاليف للتنبؤ.

استجابات البث (SSE)

استلم الرموز في الوقت الفعلي باستخدام أحداث الإرسال من الخادم. اضبط stream: true في طلبك. تُعيد الـ API شرائح بمجرد توليدها. يقلل هذا من زمن الاستجابة المُدرَك بشكل كبير.

قم بتحليل تدفق SSE لعرض النص تدريجيًا. تحتوي الشريحة الأخيرة على إجمالي استخدام الرموز المميزة. يساعدك ذلك على تتبع التكاليف بدقة. يعمل التدفق مع جميع أدوات SDK القياسية. وهو مثالي لواجهات الدردشة.

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)

تعامل مع الاستجابات الجزئية بسلاسة. قد تؤدي مقاطعات الشبكة إلى فقدان القطع. أعد الاتصال إذا لزم الأمر. يحافظ النموذج غير الخاضع للرقابة على السياق جيدًا أثناء البث. يرى المستخدمون الإجابات تتشكل فورًا.

استدعاء الوظائف ووضع JSON

استخدم المخرجات المهيكلة لاستخراج البيانات الموثوق. فعّل وضع JSON مع response_format: {"type": "json_object"}. يُعيد النموذج بيانات JSON صالحة في كل مرة. يُعد هذا أمراً حاسماً لدمج واجهات برمجة التطبيقات. يسمح استدعاء الوظائف باستخدام الأدوات. عرّف الأدوات في جسم الطلب. يختار النموذج الأداة المناسبة بناءً على نص الطلب.

تعيين tool_choice التحكم في السلوك. افرض أداة محددة أو اترك النموذج يقرر. يدعم هذا المرونة سير العمل المعقد. اجمع بين التدفق وJSON للبيانات في الوقت الفعلي. يتعامل النموذج غير الخاضع للرقابة مع المدخلات المتنوعة بشكل جيد.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

التحقق من مخرج JSON إذا لزم الأمر. يهدف النموذج إلى الامتثال الصارم. هذا يقلل من أخطاء التحليل في الكود الخاص بك. استخدم هذا للمهام الآلية أو معالجة البيانات.

حدود المعدلات ونافذة السياق

يدعم مفتاح API الخاص بك 300 طلب في الدقيقة. اسمح بـ 8 طلبات متزامنة في وقت واحد. يجب أن يكون حجم جسم الطلب أقل من 8 ميجابايت. تمنع هذه الحدود الإساءة. تضمن الاستخدام العادل لجميع المستخدمين. راقب استخدامك عبر لوحة التحكم.

نافذة السياق تتسع لـ 100,000 رمز. ويشمل ذلك كلًا من النص التوجيهي والإكمال. يمكنك إخراج ما يصل إلى 16,000 رمز لكل طلب. اضبط max_tokens للتحكم في طول المخرجات. الافتراضي هو 2,048 رمز إذا لم يتم تعيينه.

تعيد حدود المعدل رمز حالة 429. انتظر قبل إعادة المحاولة. يتعامل النموذج غير الخاضع للرقابة مع السياقات الطويلة بشكل جيد. هذا مفيد للمستندات الكبيرة. اضبط منطق العميل الخاص بك لاحترام الحدود. تجنب حركة المرور المفاجئة خلال ساعات الذروة.

معرف النموذج والمعلمات

تحديد uncensored كمعرف النموذج. يضمن هذا الحصول على تجربة غير الخاضع للرقابة المخصصة. معلمات مثل درجة الحرارة وtop_p تتحكم في الإبداع. اضبط درجة الحرارة بين 0 و2. القيم الأعلى تزيد العشوائية.

استخدام stop تسلسلات لإيقاف التوليد. اضبط قيمة عشوائية لنتائج قابلة للتكرار. تعدل عقوبات الحضور والتكرار تكرار الرموز. تضبط هذه المعلمات جودة المخرجات بدقة. يستجيب النموذج للتنسيقات القياسية لواجهة برمجة التطبيقات OpenAI.

تحقق من /v1/models نقطة النهاية للتفاصيل. تؤكد النماذج المتاحة. يتم تقديم نموذج واحد فقط. هذا يبقي الأمور بسيطة. لا توجيه معقد أو اختيار موردين. خيار واحد موثوق وغير خاضع للرقابة فقط. جرب معلمات مختلفة للعثور على نقطة التحسين الخاصة بك.