Qwen api 토큰 문서

Base URL 및 인증

고유한 API 키를 사용하여 엔드포인트에 클라이언트를 연결하세요. 사용 https://api.qwenapitoken.com/v1 베이스 URL로 설정하세요. 다음에 키를 보내세요. Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 이는 코드 변경 없이 모든 OpenAI 호환 클라이언트와 함께 작동합니다.

구글 또는 이메일로 가입하여 키를 즉시 받으세요. 전화번호가 필요하지 않습니다. 키는 한 번만 표시되므로 안전하게 저장하세요.

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."}]
  }'

401은 키가 잘못되었음을 의미합니다. 올바른 토큰을 위해 계정을 확인하세요.

채팅 완료 엔드포인트

POST 요청을 통해 응답을 생성하기 위해 메시지를 전송하세요. 엔드포인트는 표준 채팅 형식을 허용합니다. 입력 텍스트가 들어가면 출력 텍스트가 나옵니다. 임베딩이나 이미지 생성은 여기서는 제공되지 않습니다. 순수 텍스트 완성만 가능합니다.

모델 ID를 다음으로 설정하세요 uncensored. 이 모델은 합법적인 성인용 콘텐츠에 대해 거부 없이 답변합니다. GPT나 Claude가 아닙니다. 전용 uncensored 모델입니다. Python 또는 Node를 사용하여 요청을 쉽게 보낼 수 있습니다.

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)

응답에는 사용량 통계가 포함됩니다. 청구를 위해 입력 및 출력 토큰을 추적하세요. 오류는 무료이므로 성공적인 완료에 대해서만 요금이 부과됩니다. 이를 통해 비용을 예측 가능하게 유지할 수 있습니다.

스트리밍 응답 (SSE)

서버 전송 이벤트(Server-Sent Events)를 사용하여 토큰을 실시간으로 수신합니다. 설정 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 생성되는 대로 청크를 반환합니다. 이는 지각된 지연 시간을 크게 줄여줍니다.

SSE 스트림을 파싱하여 텍스트를 점진적으로 표시하세요. 마지막 청크에는 전체 토큰 사용량이 포함됩니다. 이를 통해 비용을 정확하게 추적할 수 있습니다. 스트리밍은 모든 표준 SDK와 함께 작동합니다. 이는 채팅 인터페이스에 이상적입니다.

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)

부분 응답을 우아하게 처리하세요. 네트워크 중단으로 인해 청크가 손실될 수 있습니다. 필요한 경우 다시 연결하세요. uncensored 모델은 스트리밍 중 컨텍스트를 잘 유지합니다. 사용자는 답변이 즉시 형성되는 것을 볼 수 있습니다.

함수 호출 및 JSON 모드

신뢰할 수 있는 데이터 추출을 위해 구조화된 출력을 사용하세요. JSON 모드를 다음과 함께 활성화 response_format: {"type": "json_object"}. 모델은 매번 유효한 JSON을 반환합니다. 이는 API 통합에 매우 중요합니다. 함수 호출을 통해 도구 사용이 가능합니다. 요청 본문에 도구를 정의하세요. 모델은 프롬프트에 따라 적절한 도구를 선택합니다.

設定 tool_choice 동작을 제어합니다. 특정 도구를 강제하거나 모델이 결정하도록 합니다. 이 유연성은 복잡한 워크플로우를 지원합니다. 스트리밍과 JSON을 결합하여 실시간 데이터를 얻으세요. 무검열 모델은 다양한 입력을 잘 처리합니다.

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);

필요한 경우 JSON 출력을 검증합니다. 모델은 엄격한 준수를 목표로 합니다. 이는 코드에서의 파싱 오류를 줄입니다. 자동화된 작업이나 데이터 처리에 사용하십시오.

속도 제한 및 컨텍스트 윈도우

API 키는 분당 300개의 요청을 지원합니다. 동시에 8개의 요청을 허용합니다. 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다. 이러한 제한은 남용을 방지하고 모든 사용자에게 공정한 사용 환경을 보장합니다. 대시보드를 통해 사용량을 모니터링하세요.

컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 여기에는 프롬프트와 completion이 모두 포함됩니다. 요청당 최대 16,000 토큰까지 출력할 수 있습니다. 설정 max_tokens 출력 길이를 제어합니다. 설정하지 않으면 기본값은 2,048개 토큰입니다.

Rate limits는 429 상태 코드를 반환합니다. 재시도 전에 기다리세요. uncensored 모델은 긴 컨텍스트를 잘 처리합니다. 이는 대용량 문서에 유용합니다. 클라이언트 로직을 조정하여 한도를 준수하세요. 피크 시간 동안 버스트 트래픽을 피하세요.

모델 ID 및 매개변수

Specify uncensored 모델 ID로 사용하세요. 이는 전용 비검열 경험을 얻도록 보장합니다. 온도와 top_p 같은 매개변수는 창의성을 제어합니다. 온도를 0에서 2 사이로 설정하세요. 높은 값은 무작위성을 증가시킵니다.

사용 stop 생성을 중단하기 위한 시퀀스. 반복 가능한 결과를 위해 시드를 설정하세요. 존재 및 빈도 패널티는 토큰 반복을 조정합니다. 이러한 매개변수는 출력 품질을 미세 조정합니다. 모델은 표준 OpenAI 형식에 응답합니다.

확인하세요 /v1/models 상세 정보는 엔드포인트를 참조하세요. 사용 가능한 모델을 확인합니다. 모델은 하나만 제공됩니다. 이렇게 하면 복잡함이 줄어듭니다. 복잡한 라우팅이나 벤더 선택이 없습니다. 신뢰할 수 있는 uncensored 옵션 하나만 있습니다. 다양한 매개변수를 테스트하여 최적의 설정을 찾아보세요.