Qwen APIキー統合ガイド

ベースURLと認証

すべてのリクエストに提供されたベースURLとAPIキーを使用します。標準ヘッダーとクライアントライブラリをサポートしています。

• ベースURL: HTTPS://api.qwenapikey.com/v1
• Authヘッダー: Authorization: Bearer

APIキーはサインアップ時に生成されます。安全に保管してください。ダッシュボードからいつでもローテーションできます。

最初のリクエスト

応答を得るために /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。モデル ID は "uncensored" を使用してください。

curl の例:

• コマンド: 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"}]}'

これは生成されたテキストを含むJSONオブジェクトを返します。

Python SDK統合

OpenAI Pythonパッケージをインストールし、ベースURLを当社のエンドポイントに設定します。キーを渡し、モデルを「uncensored」に設定します。

コード例:

• 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"}])

response.choices[0].message.contentを介して応答にアクセスします。

Node SDKの統合

OpenAI Node SDKを使用します。base URLとAPIキーを構成オブジェクトに設定します。モデルを「uncensored」と指定します。

コード例:

• 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' }] });

レスポンスオブジェクトからテキストを取得します。

ストリーミングレスポンスとトークン

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にします。APIはServer-Sent Events (SSE) を返します。トークン使用量は最後のチャンクに含まれます。

コード例:

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

使用統計は最後のチャンクで確認してください。

制限、エラー、コンテキスト

無効なキーの場合は401、クレジット不足の場合は402、レートリミット超過の場合は429を処理します。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。最大出力は16,000トークンです。リクエスト制限は1分あたり300です。

ダッシュボードを使用して使用状況を確認してください。処理中のエラーはクレジットを課金しません。コンテンツポリシーによる拒否も無料です。

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);

ストリーミング

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)