API-dokumentation och slutpunkter

Autentisering och bas-URL

API:et kräver en giltig nyckel för varje förfrågan. Du genererar denna nyckel omedelbart när du registrerar dig med Google eller en epostadress. Skicka nyckeln i Authorization header med hjälp av Bearer schema. Bas-URL:en för alla förfrågningar är HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1. Denna URL fungerar med officiella OpenAI SDK:en och alla kompatibla klienter genom att helt enkelt uppdatera baskonfigurationen.

Slutpunkt för chattkomplettering

Den primära slutpunkten är POST /v1/chat/completions. Det accepterar en JSON-body med en messages array och a model fält. Ställ in modell-ID:t till "uncensored" för att komma åt den stora språkmodellen optimerad för obegränsade utdata. Du kan definiera system-, användar- och assistentroller för att strukturera din konversationssammanhang.

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?"}]
  }'

Svaret inkluderar det genererade innehållet, användningsstatistik och avslutningsorsak. Fel returnerar standard-HTTP-koder som 401 för ogiltiga nycklar eller 402 om din förbetalda kredit är slut. API:et stöder inte inbäddningar, bildgenerering eller slutpunkter för finjustering.

Python SDK-integration

Använd det officiella openai Python-paket för att interagera med API:et. Initiera klienten genom att ange din API-nyckel och ange bas-URL:en till vår slutpunkt. Detta gör att du kan använda välkända metoder som chat.completions.create() utan att skriva om din klientlogik. Biblioteket hanterar JSON-serier och svarsparsing automatiskt.

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)

Skicka dina meddelanden som en lista med dictionarys. SDK:et stöder alla standardparametrar som temperature och top_p. Detta tillvägagångssätt säkerställer kompatibilitet med befintliga kodbas som förväntar sig ett OpenAI-kompatiblt gränssnitt.

Node.js SDK-integration

Node.js-SDK:et fungerar likt Python-versionen. Installera openai package and configure the base URL and API key. You can then call the chat completions endpoint with your desired parameters. This method is ideal for server-side applications or backend services that need to generate text asynchronously.

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);

Hantera strömmen eller löftet för att bearbeta de genererade tokens. SDK:n hanterar HTTP-anslutningen och felhantering åt dig. Du kan också använda GET /v1/models slutpunkt för att verifiera tillgängligt modell-ID.

Strömning och användning

Aktivera strömning genom att ställa in stream: true i ditt begäran. API:et returnerar en ström med server-sända händelser (SSE) av delvisa svar. Varje bit innehåller en fragment av den genererade texten. Detta är användbart för realtidsgränssnitt som visar text när den genereras.

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)

Den sista chunken i strömmen innehåller total tokenanvändning för begäran. Du kan spåra förbrukningen av ditt förskottsbetalda kredit genom att övervaka dessa användningsstatistik. Fel under streaming kan avsluta anslutningen i förtid.

Gränser, fel och kontextfönster

Modellen stöder ett kontextfönster på 100,000 tokens för prompt och completion tillsammans. Maxoutput per begäran är 16,000 tokens. Om du inte anger max_tokens, gränsen är 2 048 tokens. Du är begränsad till 300 anrop per minut och 8 parallella anrop per nyckel. Ett 429-fel indikerar att du har överskridit dessa gränser. Anrop med fel eller avslag förbrukar inte kredit. API:t erbjuder inga SLA-garantier eller certifieringar.