API-Dokumentation und Endpunkte

Authentifizierung und Base URL

Die API erfordert für jede Anfrage einen gültigen Schlüssel. Sie generieren diesen Schlüssel sofort bei der Anmeldung mit Google oder einer E-Mail-Adresse. Übergeben Sie den Schlüssel im Authorization header mit dem Bearer Schema. Die Basis-URL für alle Anfragen ist HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1. Diese URL funktioniert mit den offiziellen OpenAI-SDKs und jedem kompatiblen Client, indem Sie einfach die Basis-Konfiguration aktualisieren.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Der primäre Endpunkt ist POST /v1/chat/completions. Es akzeptiert einen JSON-Body mit einem messages Array und ein model Feld. Legen Sie die Modell-ID auf "uncensored" fest, um auf das große Sprachmodell zuzugreifen, das für uneingeschränkte Ausgaben optimiert ist. Sie können System-, Benutzer- und Assistentenrollen definieren, um Ihren Gesprächskontext zu strukturieren.

Copycurl https://api.qwenaipricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the monthly cost for the 72B model?"}]
  }'

Die Antwort enthält den generierten Inhalt, die Nutzungsstatistiken und den Beendigungsgrund. Bei Fehlern werden Standard-HTTP-Codes wie 401 für ungültige Schlüssel oder 402 zurückgegeben, wenn Ihr Prepaid-Guthaben aufgebraucht ist. Die API unterstützt keine Embeddings, Bildgenerierung oder Fine-Tuning-Endpunkte.

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle openai Python-Paket zur Interaktion mit der API. Initialisieren Sie den Client, indem Sie Ihren API-Schlüssel angeben und die Basis-URL auf unseren Endpunkt setzen. Dies ermöglicht es Ihnen, vertraute Methoden wie chat.completions.create() ohne Ihre Client-Logik neu zu schreiben. Die Bibliothek verarbeitet die JSON-Serialisierung und Antwortanalyse automatisch.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Übergeben Sie Ihre Nachrichten als Liste von Wörterbüchern. Das SDK unterstützt alle Standardparameter wie temperature und top_p. Dieser Ansatz gewährleistet die Kompatibilität mit bestehenden Codebasen, die eine OpenAI-kompatible Schnittstelle erwarten.

Node.js-SDK-Integration

Das Node.js SDK funktioniert ähnlich wie die Python-Version. Installieren Sie das openai Paket und konfigurieren Sie die Base URL und den API-Schlüssel. Sie können dann den Chat Completions Endpoint mit Ihren gewünschten Parametern aufrufen. Diese Methode ist ideal für serverseitige Anwendungen oder Backend-Dienste, die Text asynchron generieren müssen.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Verarbeiten Sie den Antwort-Stream oder das Promise, um die generierten Tokens zu verarbeiten. Das SDK verwaltet die HTTP-Verbindung und die Fehlerbehandlung für Sie. Sie können auch die GET /v1/models Endpunkt zur Überprüfung der verfügbaren Modell-ID.

Streaming und Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrer Anfrage. Die API gibt einen Stream von Server-Sent Events (SSE) mit Teilantworten zurück. Jeder Chunk enthält einen Fragment des generierten Texts. Dies ist nützlich für Echtzeit-Benutzeroberflächen, die Text während der Generierung anzeigen.

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)

Das letzte Chunk im Stream enthält die gesamte Token-Nutzung für die Anfrage. Sie können den Verbrauch Ihres Guthabens durch Überwachung dieser Nutzungsstatistiken verfolgen. Fehler während des Streamings können die Verbindung vorzeitig beenden.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Das Modell unterstützt einen Kontextfenster von 100.000 Tokens für kombinierte Eingabe und Ausgabe. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens. Wenn Sie nicht festlegen max_tokens, das Limit beträgt 2.048 Tokens. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel beschränkt. Ein 429-Fehler zeigt an, dass Sie diese Grenzen überschritten haben. Anfragen mit Fehlern oder Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Die API bietet keine SLA-Garantien oder Zertifizierungen an.