Documentație API și Endpoint-uri

Autentificare și URL de bază

API necesită o cheie validă pentru fiecare cerere. Generați această cheie instantaneu când vă înscrieți cu Google sau o adresă de e-mail. Transmiteți cheia în Authorization header folosind Bearer scheme. URL-ul de bază pentru toate solicitările este HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1. Această URL funcționează cu SDK-urile oficiale OpenAI și orice client compatibil prin simpla actualizare a configurației de bază.

Endpoint Completări Chat

Punctul final principal este POST /v1/chat/completions. It accepts a JSON body with a messages array și un model câmp. Setează ID-ul modelului la "uncensored" pentru a accesa modelul de limbaj mare optimizat pentru ieșiri nelimitate. Poți defini roluri de sistem, utilizator și asistent pentru a structura contextul conversației.

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?"}]
  }'

Răspunsul include conținutul generat, statistici de utilizare și motivul finalizării. Erorile returnează coduri HTTP standard precum 401 pentru chei invalide sau 402 dacă creditul tău preplătit este epuizat. API-ul nu suportă endpoint-uri pentru embeddings, generare de imagini sau fine-tuning.

Integrare SDK Python

Folosește oficial openai Pachet Python pentru a interacționa cu API-ul. Inițializează clientul furnizând cheia ta API și setând URL-ul de bază la endpoint-ul nostru. Acest lucru vă permite să utilizați metode familiare precum chat.completions.create() fără a rescrie logica clientului. Biblioteca gestionează serializarea JSON și parsarea răspunsurilor automat.

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)

Transmiteți mesajele ca o listă de dicționare. SDK-ul acceptă toate parametrii standard, cum ar fi temperature și top_p. Această abordare asigură compatibilitatea cu bazele de cod existente care așteaptă o interfață compatibilă cu OpenAI.

Integrare SDK Node.js

SDK-ul Node.js funcționează similar cu versiunea Python. Instalează openai pachet și configurează URL-ul de bază și cheia API. Apoi poți apila capătul de completare a chatului cu parametrii doriti. Această metodă este ideală pentru aplicații server-side sau servicii backend care trebuie să genereze text în mod asincron.

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);

Gestionați fluxul de răspuns sau promisiunea pentru a procesa token-urile generate. SDK-ul gestionează conexiunea HTTP și gestionarea erorilor pentru dvs. De asemenea, puteți utiliza GET /v1/models endpoint pentru a verifica ID-ul modelului disponibil.

Streaming și utilizare

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. API-ul returnează un flux de evenimente trimise de server (SSE) de răspunsuri parțiale. Fiecare fragment conține un fragment din textul generat. Acest lucru este util pentru interfețele de utilizator în timp real care afișează textul pe măsură ce este generat.

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)

Ultimul fragment din flux conține utilizarea totală a tokenilor pentru solicitare. Poți urmări consumul creditului preplătit monitorizând aceste statistici de utilizare. Erorile în timpul streaming-ului pot întrerupe conexiunea prematur.

Limitări, Erori și Fereastră de Context

Modelul suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni pentru prompt și completare combinate. Outputul maxim per solicitare este de 16.000 de tokeni. Dacă nu setezi max_tokens, limita este de 2.048 de tokeni. Aveți limită de 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. O eroare 429 indică faptul că ați depășit aceste limite. Cererile cu erori sau refuzuri nu consumă credit. API-ul nu oferă garanții SLA sau certificări.