Qwen api 快速上手指南

驗證與 Base URL

使用您的 API 金鑰搭配基礎 URL HTTPS://api.apiqwen.com/v1。此端點適用於官方 OpenAI SDK 及任何相容用戶端。請將金鑰傳送至 Authorization 標頭。不要使用其他供應商的代理 URL。我們的服務是獨立的，並運行自己的 uncensored 模型。您可以在儀表板上透過 Google 或電子郵件產生金鑰。金鑰在註冊後立即顯示。無需電話號碼。

聊天完成端點

傳送 POST 請求至 /v1/chat/completions。使用模型 ID "uncensored"。此端點接受標準聊天訊息。僅返回文字回應。不支援 embeddings 或圖像。可配置 temperature 和 top_p 等參數。將 response_format 設為 json_object 以獲取結構化資料。透過 tools 支援函式呼叫。請求在我們的專用伺服器上處理，確保一致的延遲。請仔細檢查 base URL。錯誤的 URL 會導致 404 錯誤。

模型詳情與限制

上下文視窗為 100,000 個 token。這包含提示詞和補全內容。最大輸出為 16,000 個 token。預設最大值為 2,048 個 token。您可以每分鐘發送 300 個請求。併發性限制為每個金鑰同時 8 個請求。請求主體大小上限為 8 MB。錯誤不會消耗信用額度。拒絕是免費的。每個帳戶一個金鑰。用新金鑰取代舊金鑰。模型支援成人內容。未成年人排除在性內容之外。用於程式設計或創意寫作。不提供服務等級協議 (SLA) 保證。請查看價格以了解 token 成本。

串流與 Token 使用

透過將 stream 設為 true 來啟用串流。API 會傳回伺服器發送事件。Token 使用量出現在最後一個區塊。這允許即時顯示。用於聊天介面。這能降低感知延遲。依序讀取區塊。謹慎處理部分回應。JSON 模式與串流相容。函式呼叫也會串流。監控 token 計數。成本按每百萬 token 累計。輸入為 $0.15。輸出為 $0.50。餘額追蹤使用量。加密貨幣計費適用。使用 USDT 或 USDC 儲值。

錯誤處理 & 速率限制

透過檢查金鑰來處理 401 錯誤。確保 Authorization 標頭正確。使用 402 錯誤來檢測餘額不足。透過加密貨幣充值以繼續使用。429 錯誤表示達到速率限制。等待後再重試。指數退避效果最佳。檢查併發限制。不要超過 8 個請求。主體大小必須低於 8 MB。無效的 JSON 會導致 400 錯誤。未知的模型 ID 返回 400。記錄錯誤以進行除錯。支援頁面可解決帳單問題。額度永不過期。不發還退款。錯誤是免費的。

Python SDK 快速入門

安裝 openai 套件。設定基礎 URL。傳遞您的 API 金鑰。呼叫 chat.completions.create。使用模型 "uncensored"。將 stream 設定為 true。遍歷塊。列印 token。處理異常。關閉客戶端。這與現有代碼配合使用。替換基礎 URL。保持 API 金鑰安全。使用環境變數。使用小型提示進行測試。檢查 token 使用情況。監控成本。升級為付費餘額。僅接受加密貨幣付款。USDT 或 USDC。快速設定。

cURL

Copycurl https://api.apiqwen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "fix syntax error in python function"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.apiqwen.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)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiqwen.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);

串流

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)