Qwen api 金鑰整合指南

基礎 URL 與驗證

使用提供的基礎 URL 和 API 金鑰處理每個請求。我們支持標準頭部和客戶端庫。

• 基礎 URL：HTTPS://api.qwenapikey.com/v1
• Auth Header: Authorization: Bearer

API 金鑰在您註冊時生成。請妥善保管。您可以隨時從儀表板更換金鑰。

首次請求

向 /v1/chat/completions 發送 POST 請求以取得回應。使用模型 ID "uncensored"。

這是一個 curl 範例：

• 命令：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"}]}'

此請求回傳一個包含生成文字的 JSON 物件。

Python SDK 集成

安裝 OpenAI Python 套件，並將其設定為指向我們的基礎 URL。傳遞您的金鑰並將模型設定為 "uncensored"。

程式範例：

• 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"}])

透過 response.choices[0].message.content 存取回應。

Node SDK 整合

使用 OpenAI Node SDK。在設定物件中設定 base URL 與 API 金鑰。將模型指定為 "uncensored"。

程式範例：

• 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' }] });

從回應物件中檢索文字。

串流回應與 Token

透過設定 stream: true 來啟用串流。API 回傳 Server-Sent Events (SSE)。token 使用量包含在最後一個區塊中。

程式範例：

• 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); }

檢查最後一個區塊以獲取用量統計數據。

限制、錯誤與上下文

處理無效金鑰的 401 錯誤、餘額不足的 402 錯誤，以及速率限制的 429 錯誤。上下文視窗為 100,000 個 token。最大輸出為 16,000 個 token。請求限制為每分鐘 300 次。

透過儀表板監控您的使用情況。處理過程中的錯誤不會扣除信用額。因內容政策而拒絕的請求也是免費的。

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);

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)