APIドキュメントとエンドポイント

認証とベースURL

APIはすべてのリクエストに有効なキーを必要とします。Googleまたはメールアドレスでサインアップすると、このキーが瞬時に生成されます。 Authorization を使用するヘッダー Bearer スキーム。すべてのリクエストのベースURLは HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1このURLは、公式のOpenAI SDKおよび互換クライアントと連携します。ベース構成を更新するだけです。

チャット完了エンドポイント

主なエンドポイントは POST /v1/chat/completionsJSON本文を受け付けます。 messages 配列とa model フィールド。モデルIDを「uncensored」に設定して、制限のない出力向けにチューニングされた大規模言語モデルにアクセスします。会話のコンテキストを構造化するために、system、user、assistantのロールを定義できます。

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?"}]
  }'

レスポンスには生成されたコンテンツ、使用統計、finish reasonが含まれます。エラーは、無効なキーの場合は401、前払いクレジットが枯渇した場合は402などの標準的なHTTPコードを返します。このAPIは、埋め込み、画像生成、ファインチューニングエンドポイントをサポートしていません。

Python SDK統合

公式 openai API と対話するための Python パッケージ。API キーを提供し、ベース URL をエンドポイントに設定してクライアントを初期化します。これにより、 chat.completions.create() クライアントロジックを書き換えることなく。ライブラリはJSONシリアライゼーションとレスポンス解析を自動的に処理します。

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)

辞書のリストとしてメッセージを渡してください。SDKはtemperatureやtop_pなどの標準パラメータをサポートしています。このアプローチにより、OpenAI互換インターフェースを期待する既存のコードベースとの互換性が確保されます。

Node.js SDKの統合

Node.js SDKはPython版と同様に動作します。 openai パッケージとベースURLとAPIキーを設定します。その後、 desiredなパラメータを指定してチャット完了エンドポイントを呼び出すことができます。この方法は、非同期でテキスト生成を必要とするサーバーサイドアプリケーションやバックエンドサービスに最適です。

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);

生成されたトークンを処理するために、レスポンスストリームまたはプロミスを扱います。SDKがHTTP接続とエラー処理を管理します。また、 GET /v1/models 利用可能なモデルIDを確認するためのエンドポイント。

ストリーミングと使用状況

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: true リクエスト内。APIは部分的な応答のサーバー送信イベント (SSE) ストリームを返します。各チャンクには生成されたテキストの断片が含まれます。これは、テキストが生成される際に表示するリアルタイムユーザーインターフェースに役立ちます。

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)

ストリームの最終チャンクにはリクエストの総トークン使用量が含まれています。これらの使用統計を監視することで、前払いクレジットの消費を追跡できます。ストリーミング中のエラーにより、接続が早期に終了する場合があります。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

このモデルは、プロンプトとコンプリーションを合わせたコンテキストウィンドウとして100,000トークンをサポートしています。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークンです。設定しない場合 max_tokens、制限は2,048トークンです。1分あたり300リクエスト、キーあたり並列リクエストは8件までです。429エラーはこれらの制限を超えたことを示します。エラーまたは拒否されたリクエストはクレジットを消費しません。APIはSLA保証や認証を提供しません。