API 文档和端点

认证和基础 URL

API 要求每个请求都使用有效的密钥。使用 Google 或电子邮件地址注册时，您可以即时生成此密钥。将密钥传递到 Authorization 使用 Bearer 方案。所有请求的基础 URL 为 HTTPS://api.qwenaipricing.com/v1. 只需更新基础配置，此 URL 即可适用于官方 OpenAI SDK 以及任何兼容客户端。

聊天完成端点

主要端点是 POST /v1/chat/completions它接受包含 messages 数组和 model 字段。将模型 ID 设置为 "uncensored" 以访问针对无限制输出优化的大型语言模型。您可以定义系统、用户和助手角色以构建对话上下文。

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?"}]
  }'

响应包括生成的内容、使用统计信息和完成原因。错误返回标准 HTTP 代码，例如无效密钥返回 401，预付费信用额度耗尽返回 402。该 API 不支持嵌入、图像生成或微调端点。

Python SDK 集成

使用官方 openai 用于与 API 交互的 Python 包。通过提供 API 密钥并将基础 URL 设置为我们的端点来初始化客户端。这使您可以使用熟悉的方法，例如 chat.completions.create() 无需重写客户端逻辑。该库自动处理 JSON 序列化和响应解析。

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)

将消息作为字典列表传递。SDK 支持所有标准参数，如 temperature 和 top_p。这种方法确保了与期望 OpenAI 兼容接口的现有代码库的兼容性。

Node.js SDK 集成

Node.js SDK 与 Python 版本类似。安装 openai 包并配置基础 URL 和 API 密钥。然后你可以使用所需的参数调用聊天补全端点。这种方法非常适合需要异步生成文本的服务器端应用程序或后端服务。

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);

处理响应流或承诺以处理生成的令牌。SDK 为您管理 HTTP 连接和错误处理。您还可以使用 GET /v1/models 用于验证可用模型 ID 的端点。

流式传输与使用

通过将 stream: true 在您的请求中。API 返回部分响应的服务器发送事件（SSE）流。每个块包含生成文本的一个片段。这对于在文本生成时显示文本的实时用户界面很有用。

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)

流中的最后一个数据块包含请求的总令牌使用量。您可以通过监控这些使用统计信息来跟踪预付费信用的消耗。流式传输期间的错误可能会提前终止连接。

限制、错误和上下文窗口

该模型支持 100,000 个 token 的上下文窗口，包含 prompt 和 completion。每次请求的最大输出为 16,000 个 token。如果您未设置 max_tokens, 限制为 2,048 个 token。您被限制为每分钟 300 次请求，每个密钥最多 8 个并发请求。429 错误表示您已超出这些限制。带有错误或拒绝的请求不消耗余额。该 API 不提供 SLA 保证或认证。