API दस्तावेज़ीकरण और एंडपॉइंट

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

API हर अनुरोध के लिए एक मान्य कुंजी की आवश्यकता होती है। जब आप Google या ईमेल पते से साइन अप करते हैं तो आप इस कुंजी को तुरंत जनरेट करते हैं। कुंजी को पास करें Authorization हेडर का उपयोग Bearer स्कीमा। सभी अनुरोधों के लिए बेस यूआरएल है HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1. यह URL आधिकारिक OpenAI SDKs और किसी भी संगत क्लाइंट के साथ बस बेस कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करके काम करता है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

मुख्य एंडपॉइंट POST /v1/chat/completions. यह एक JSON बॉडी स्वीकार करता है जिसमें एक messages एरे और एक model फ़ील्ड। मॉडल ID को "uncensored" पर सेट करें ताकि असीमित आउटपुट के लिए ट्यून्ड बड़े भाषा मॉडल तक पहुंच प्राप्त कर सकें। आप अपने संवाद संदर्च को संरचित करने के लिए सिस्टम, उपयोगकर्ता और सहायक भूमिकाओं को परिभाषित कर सकते हैं।

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?"}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेटेड सामग्री, उपयोग आँकड़े और फिनिश रीजन शामिल होते हैं। त्रुटियाँ अमान्य कुंजियों के लिए 401 या यदि आपका पूर्व-भुगतानित क्रेडिट समाप्त हो जाता है तो 402 जैसे मानक HTTP कोड लौटाती हैं। API एम्बेडिंग्स, इमेज जनरेशन या फाइन-ट्यूनिंग एंडपॉइंट्स का समर्थन नहीं करता है।

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक openai API के साथ इंटरैक्ट करने के लिए Python पैकेज। अपनी कुंजी प्रदान करके और बेस यूआरएल को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करके क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। इससे आपको परिचित विधियों जैसे chat.completions.create() अपने क्लाइंट लॉजिक को फिर से लिखे बिना। लाइब्रेरी स्वचालित रूप से JSON सीरियलाइजेशन और प्रतिक्रिया पार्सिंग संभालती है।

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)

अपने संदेशों को शब्दकोशों की एक सूची के रूप में पास करें। SDK temperature और top_p जैसे सभी मानक पैरामीटरों का समर्थन करता है। यह मौजूदा कोडबेस के साथ संगतता सुनिश्चित करता है जो एक OpenAI-compatible इंटरफ़ेस की उम्मीद करते हैं।

Node.js SDK इंटीग्रेशन

Node.js SDK Python वर्जन के समान ही काम करता है। Install the openai पैकेज करें और बेस यूआरएल और एपीआई कुंजी कॉन्फ़िगर करें। फिर आप अपने वांछित पैरामीटर के साथ चैट पूर्णता एंडपॉइंट को कॉल कर सकते हैं। यह विधि सर्वर-साइड एप्लिकेशन या बैकएंड सेवाओं के लिए आदर्श है जिन्हें समकालिक रूप से टेक्स्ट उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है।

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);

प्रतिक्रिया स्ट्रीम या प्रॉमिस हैंडल करें ताकि जनरेटेड टोकन्स को प्रोसेस किया जा सके। SDK आपके लिए HTTP कनेक्शन और त्रुटि हैंडलिंग प्रबंधित करता है। आप इसका उपयोग GET /v1/models उपलब्ध मॉडल ID की पुष्टि करने के लिए एंडपॉइंट।

स्ट्रीमिंग और उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API आंशिक प्रतिक्रियाओं का एक सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) स्ट्रीम लौटाता है। प्रत्येक चंक में जनरेटेड टेक्स्ट का एक अंश होता है। यह रियल-टाइम यूजर इंटरफेस के लिए उपयोगी है जो टेक्स्ट को जनरेट होते ही प्रदर्शित करता है।

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)

स्ट्रीम में अंतिम चंक अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है। आप इन उपयोग सांख्यिकी की निगरानी करके अपने प्रीपेड क्रेडिट की खपत ट्रैक कर सकते हैं। स्ट्रीमिंग के दौरान त्रुटियों से कनेक्शन जल्दी समाप्त हो सकता है।

सीमाएं, त्रुटियां, और संदर्भ विंडो

मॉडल प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन संयुक्त के लिए 100,000 टोकन के कॉन्टेक्स्ट विंडो का समर्थन करता है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप सेट नहीं करते हैं max_tokens, सीमा 2,048 टोकन है। आप प्रति मिनट 300 अनुरोध और प्रति कुंजी 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित हैं। 429 त्रुटि बताती है कि आपने इन सीमाओं को पार कर लिया है। त्रुटियों या अस्वीकृतियों वाले अनुरोध क्रेडिट नहीं खर्च करते हैं। API SLA गारंटी या प्रमाणपत्र प्रदान नहीं करता है।