Dokumentacja tokena API Qwen

Bazowy URL i autoryzacja

Podłącz swojego klienta do naszego endpointu, używając swojego unikalnego klucza API. Użyj https://api.qwenapitoken.com/v1 jako adres URL bazowy. Wyślij swój klucz w Authorization nagłówek jako token Bearer. To działa z dowolnym klientem kompatybilnym z OpenAI bez zmian w kodzie.

Zarejestruj się za pomocą Google lub e-maila, aby natychmiast uzyskać klucz. Nie jest wymagany numer telefonu. Klucz jest wyświetlany raz, więc zapisz go bezpiecznie.

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."}]
  }'

Błędy takie jak 401 oznaczają, że klucz jest nieprawidłowy. Sprawdź swoje konto, aby uzyskać prawidłowy token.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij wiadomości w celu generowania odpowiedzi poprzez żądania POST. Punkt końcowy akceptuje standardowe formaty czatu. Tekst wejściowy wchodzi, tekst wyjściowy wychodzi. Brak embeddingów ani generowania obrazów. Tylko czyste uzupełnianie tekstu.

Ustaw identyfikator modelu na uncensored. Ten model odpowiada bez odrzucania treści dla prawnego użytku dla dorosłych. Nie jest to GPT ani Claude. To dedykowany model bez cenzury. Użyj Python lub Node do łatwego wysyłania żądań.

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)

W odpowiedzi zawarte są statystyki użycia. Śledź tokeny wejściowe i wyjściowe w celu rozliczeń. Błędy są darmowe, więc płacisz tylko za pomyślne uzupełnienia. Dzięki temu koszty są przewidywalne.

Odpowiedzi strumieniowe (SSE)

Otrzymuj tokeny w czasie rzeczywistym za pomocą Server-Sent Events. Ustaw stream: true w Twoim żądaniu. API zwraca fragmenty w miarę ich generowania. Zmniejsza to znacząco postrzeganą opóźnienie.

Przeanalizuj strumień SSE, aby wyświetlać tekst stopniowo. Ostatni fragment zawiera całkowite zużycie tokenów. Pomaga to w dokładnym śledzeniu kosztów. Strumieniowanie działa ze wszystkimi standardowymi SDK. Jest idealne dla interfejsów czatu.

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)

Obsłuż częściowe odpowiedzi z gracją. Przerwania sieciowe mogą powodować utratę fragmentów. Połącz się ponownie, jeśli to konieczne. Model uncensored dobrze zachowuje kontekst podczas strumieniowania. Użytkownicy widzą odpowiedzi pojawiające się natychmiast.

Wywoływanie funkcji i tryb JSON

Korzystaj z wyjść strukturalnych do niezawodnej ekstrakcji danych. Włącz tryb JSON z response_format: {"type": "json_object"}. Model zwraca poprawny format JSON za każdym razem. Jest to kluczowe dla integracji z API. Wywoływanie funkcji umożliwia używanie narzędzi. Zdefiniuj narzędzia w ciele żądania. Model wybiera odpowiednie narzędzie na podstawie promptu.

Ustaw tool_choice kontrolowania zachowania. Wymuś konkretne narzędzie lub pozwól modelowi zdecydować. Ta elastyczność wspiera złożone przepływy pracy. Połącz strumieniowanie z JSON dla danych w czasie rzeczywistym. Model bez cenzury dobrze radzi sobie z różnorodnymi danymi wejściowymi.

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);

Zweryfikuj wyjście JSON, jeśli jest to konieczne. Model dąży do ścisłej zgodności. Zmniejsza to błędy parsowania w Twoim kodzie. Użyj tego do zadań zautomatyzowanych lub przetwarzania danych.

Limity szybkości i okno kontekstowe

Twój klucz API obsługuje do 300 żądań na minutę. Pozwala na 8 równoległych żądań jednocześnie. Ciało żądania musi mieć rozmiar mniejszy niż 8 MB. Limity te zapobiegają nadużyciom i zapewniają uczciwy dostęp dla wszystkich użytkowników. Monitoruj swoje zużycie za pomocą panelu sterowania.

Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów. Obejmuje ono zarówno prompt, jak i uzupełnienie. Możesz zwrócić do 16 000 tokenów na żądanie. Ustaw max_tokens kontrolować długość wyjścia. Domyślna wartość to 2,048 tokenów, jeśli nie zostanie ustawione.

Limit szybkości zwraca kod statusu 429. Poczekaj przed ponowieniem próby. Model uncensored dobrze radzi sobie z długimi kontekstami. Jest to przydatne przy dużych dokumentach. Dostosuj logikę klienta, aby szanować limity. Unikaj ruchu burstowego w godzinach szczytu.

ID modelu i parametry

Specify uncensored jako identyfikator modelu. Zapewnia to dedykowane doświadczenie uncensored. Parametry takie jak temperatura i top_p kontrolują kreatywność. Ustaw temperaturę między 0 a 2. Wyższe wartości zwiększają losowość.

Użyj stop sekwencje do zatrzymywania generowania. Ustaw ziarno dla powtarzalnych wyników. Kary obecności i częstotliwości dostosowują powtarzanie tokenów. Te parametry dostrajają jakość wyjścia. Model odpowiada na standardowe formaty OpenAI.

Sprawdź /v1/models punkt końcowy po szczegóły. Potwierdza dostępne modele. Oferowany jest tylko jeden model. To utrzymuje rzeczy prostymi. Bez złożonego trasowania ani wyboru dostawcy. Tylko jedna niezawodna opcja niecenzurowana. Przetestuj różne parametry, aby znaleźć swój idealny punkt.