Documentación del token de la API de Qwen

URL Base y Autenticación

Conecta tu cliente a nuestro endpoint utilizando tu clave API única. Utiliza https://api.qwenapitoken.com/v1 como la URL base. Envía tu clave en el Authorization cabecera como un token Bearer. Esto funciona con cualquier cliente compatible con OpenAI sin cambios en el código.

Regístrate con Google o correo electrónico para obtener tu clave al instante. No se requiere número de teléfono. La clave se muestra una vez, así que guárdala de forma segura.

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."}]
  }'

Errores como 401 significan que la clave es inválida. Consulta tu cuenta para obtener el token correcto.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes para generar respuestas mediante solicitudes POST. El endpoint acepta formatos de chat estándar. El texto de entrada se procesa y se devuelve texto de salida. Aquí no hay embeddings ni generación de imágenes. Solo finalización de texto pura.

Establece el ID del modelo a uncensored. Este modelo responde sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. No es GPT ni Claude. Es un modelo dedicado sin censura. Utiliza Python o Node para enviar solicitudes fácilmente.

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)

La respuesta incluye estadísticas de uso. Rastrea los tokens de entrada y salida para la facturación. Los errores son gratuitos, por lo que solo pagas por las completaciones exitosas. Esto mantiene los costos predecibles.

Respuestas en streaming (SSE)

Recibe tokens en tiempo real mediante Server-Sent Events. Configura stream: true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos a medida que se generan. Esto reduce significativamente la latencia percibida.

Analiza el flujo SSE para mostrar el texto de forma progresiva. El fragmento final contiene el uso total de tokens. Esto te ayuda a rastrear los costos con precisión. La transmisión funciona con todos los SDK estándar. Es ideal para interfaces de chat.

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)

Maneja las respuestas parciales de manera adecuada. Las interrupciones de red pueden provocar la pérdida de fragmentos. Reconecta si es necesario. El modelo sin censura mantiene bien el contexto durante la transmisión. Los usuarios ven las respuestas formándose al instante.

Llamada de Función y Modo JSON

Utiliza salidas estructuradas para la extracción fiable de datos. Habilita el modo JSON con response_format: {"type": "json_object"}. El modelo devuelve JSON válido cada vez. Esto es crucial para las integraciones de API. La llamada de funciones permite el uso de herramientas. Define las herramientas en el cuerpo de la solicitud. El modelo selecciona la herramienta adecuada según el prompt.

Establecer tool_choice para controlar el comportamiento. Fuerza una herramienta específica o deja que el modelo decida. Esta flexibilidad soporta flujos de trabajo complejos. Combina streaming con JSON para datos en tiempo real. El modelo sin censura maneja bien entradas diversas.

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);

Valida la salida JSON si es necesario. El modelo busca un cumplimiento estricto. Esto reduce errores de análisis en tu código. Úsalo para tareas automatizadas o procesamiento de datos.

Límites de velocidad y ventana de contexto

Tu clave de API soporta 300 solicitudes por minuto. Permite 8 solicitudes concurrentes simultáneas. El cuerpo de la solicitud debe tener menos de 8 MB. Estos límites previenen el abuso. Aseguran un uso justo para todos los usuarios. Monitorea tu uso a través del panel de control.

La ventana de contexto es de 100.000 tokens. Esto incluye tanto el prompt como la completación. Puedes generar hasta 16.000 tokens por solicitud. Establece max_tokens para controlar la longitud de la salida. El valor predeterminado es 2,048 tokens si no se establece.

Los límites de tasa devuelven un código de estado 429. Espera antes de reintentar. El modelo uncensored maneja bien contextos largos. Esto es útil para documentos grandes. Ajusta la lógica de tu cliente para respetar los límites. Evita el tráfico por ráfagas durante las horas pico.

ID del Modelo y Parámetros

Especificar uncensored como el ID del modelo. Esto asegura que obtienes la experiencia dedicada uncensored. Parámetros como temperatura y top_p controlan la creatividad. Establece la temperatura entre 0 y 2. Valores más altos aumentan la aleatoriedad.

Usar stop secuencias para detener la generación. Establece una semilla para resultados reproducibles. Las penalizaciones de presencia y frecuencia ajustan la repetición de tokens. Estos parámetros afinan la calidad de la salida. El modelo responde a los formatos estándar de OpenAI.

Verifica el /v1/models endpoint para más detalles. Confirma los modelos disponibles. Solo se ofrece un modelo. Esto mantiene las cosas simples. Sin enrutamiento complejo ni selección de proveedores. Solo una opción fiable y sin censura. Prueba diferentes parámetros para encontrar tu punto óptimo.