Guide d'intégration de la clé API Qwen

URL de base et authentification

Utilisez l'URL de base fournie et une clé API pour toutes les requêtes. Nous prenons en charge les en-têtes standard et les bibliothèques clientes.

• URL de base : HTTPS://api.qwenapikey.com/v1
• En-tête Auth : Authorization: Bearer

La clé API est générée lors de votre inscription. Conservez-la en sécurité. Vous pouvez la faire tourner à tout moment depuis votre tableau de bord.

Première demande

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions pour obtenir une réponse. Utilisez l'identifiant de modèle "uncensored".

Voici un exemple curl :

• Commande : curl -X POST HTTPS://api.qwenapikey.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "uncensored", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Cela renvoie un objet JSON avec le texte généré.

Intégration du SDK Python

Installez le package Python OpenAI et configurez-le pour pointer vers notre URL de base. Passez votre clé et définissez le modèle sur "uncensored".

Exemple de code :

• pip install openai
• from openai import OpenAI
• client = OpenAI(base_url="HTTPS://api.qwenapikey.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
• response = client.chat.completions.create(model="uncensored", messages=[{"role": "user", "content": "Test"}])

Accédez à la réponse via response.choices[0].message.content.

Intégration du SDK Node

Utilisez le SDK Node d'OpenAI. Définissez l'URL de base et la clé API dans l'objet de configuration. Spécifiez le modèle comme "uncensored".

Exemple de code :

• import OpenAI from 'openai';
• const openai = new OpenAI({ baseUrl: 'HTTPS://api.qwenapikey.com/v1', apiKey: 'YOUR_KEY' });
• const response = await openai.chat.completions.create({ model: 'uncensored', messages: [{ role: 'user', content: 'Test' }] });

Récupérez le texte de l'objet de réponse.

Réponses en streaming et jetons

Activez le streaming en définissant stream sur true. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE). L'utilisation des jetons est incluse dans le dernier fragment.

Exemple de code :

• const stream = await client.chat.completions.create({ model: 'uncensored', messages: [{ role: 'user', content: 'Tell a story' }], stream: true });
• pour await (const chunk of stream) { console.log(chunk.choices[0].delta.content); }

Vérifiez le dernier chunk pour les statistiques d'utilisation.

Limites, Erreurs et Contexte

Gérez les erreurs 401 pour les clés invalides, 402 pour un solde insuffisant et 429 pour les limites de débit. La fenêtre de contexte est de 100,000 tokens. Le nombre maximal de tokens en sortie est de 16,000. La limite de requêtes est de 300 par minute.

Surveillez votre utilisation via le tableau de bord. Les erreurs lors du traitement ne débitent pas de crédits. Les refus pour des motifs de politique de contenu sont également gratuits.

cURL

Copycurl https://api.qwenapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the endpoints for the qwen api key"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming

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)