Qwen api 快速入门指南

认证与基础 URL

使用您的 API 密钥与基础 URL HTTPS://api.apiqwen.com/v1。此端点适用于官方 OpenAI SDK 及任何兼容客户端。将密钥传入 Authorization 。不要使用其他提供商的代理 URL。我们的服务是独立的，运行自己的无审查模型。您可以在仪表板上通过 Google 或电子邮件生成密钥。注册后立即显示密钥。无需电话号码。

聊天完成端点

发送 POST 请求至 /v1/chat/completions。使用模型 ID "uncensored"。该端点接受标准的聊天消息。它仅返回文本响应。不支持嵌入或图像。配置 temperature 和 top_p 等参数。将 response_format 设置为 json_object 以获取结构化数据。通过 tools 支持函数调用。请求在我们的专用服务器上处理。这确保了延迟的一致性。请仔细检查 base URL。错误的 URL 会导致 404 错误。

模型详情 & 限制

上下文窗口为 100,000 个 token。这包括提示词和补全内容。最大输出为 16,000 个 token。默认最大值为 2,048 个 token。您可以每分钟发送 300 个请求。并发限制为每个密钥 8 个同时请求。请求体大小限制为 8 MB。错误不会消耗积分。拒绝是免费的。每个账户一个密钥。用新密钥替换旧密钥。模型支持成人内容。未成年人排除在性内容之外。用于编码或创意写作。不提供 SLA 保证。查看价格以获取 token 成本。

流式传输与令牌使用

通过在请求中将 stream 设置为 true 来启用流式传输。API 返回服务器发送的事件。令牌使用情况出现在最后一个数据块中。这允许实时显示。用于聊天界面。它降低了感知延迟。按顺序读取数据块。小心处理部分响应。JSON 模式可与流式传输一起使用。函数调用也会流式传输。监控令牌数。成本按每百万令牌计算。输入为 $0.15。输出为 $0.50。余额跟踪使用情况。适用加密计费。使用 USDT 或 USDC 充值。

错误处理 & 速率限制

通过检查密钥来处理 401 错误。确保 Authorization 标头正确。使用 402 错误检测余额不足。通过加密货币充值以继续使用。429 错误表示达到速率限制。等待后重试。指数退避效果最佳。检查并发限制。不要超过 8 个请求。主体大小必须小于 8 MB。无效的 JSON 会导致 400 错误。未知的模型 ID 返回 400。记录错误以进行调试。支持页面解决计费问题。信用额度永不过期。不退款。错误免费。

Python SDK 快速入门

安装 openai 包。设置基础 URL。传递您的 API 密钥。调用 chat.completions.create。使用模型 "uncensored"。设置 stream 为 true。迭代处理块。打印 token。处理异常。关闭客户端。这适用于现有代码。替换基础 URL。保持 API 密钥安全。使用环境变量。使用小提示进行测试。检查 token 使用情况。监控成本。升级到付费积分。仅限加密货币支付。USDT 或 USDC。快速设置。

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);

流式传输

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)