Qwen api 密钥 集成指南

基础 URL 和认证

使用提供的 base URL 和 API 密钥处理所有请求。我们支持标准标头和客户端库。

• 基础 URL：HTTPS://api.qwenapikey.com/v1
• Auth 标头：Authorization: Bearer

API 密钥在您注册时生成。请妥善保管。您可以随时从仪表板轮换它。

首次请求

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求以获取响应。使用模型 ID "uncensored"。

以下是 curl 示例：

• 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"}]}'

此请求返回包含生成文本的 JSON 对象。

Python SDK 集成

安装 OpenAI Python 包并将其配置为指向我们的基础 URL。传入你的密钥并将 model 设置为 "uncensored"。

代码示例：

• 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"}])

通过 response.choices[0].message.content 访问响应。

Node SDK 集成

使用 OpenAI Node SDK。在配置对象中设置 base URL 和 API 密钥。将模型指定为 "uncensored"。

代码示例：

• 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' }] });

从响应对象中检索文本。

流式响应与 Token

通过将 stream 设置为 true 来启用流式传输。API 返回服务器发送事件 (SSE)。令牌使用情况包含在最后一个数据块中。

代码示例：

• 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); }

检查最后一个分块以获取用量统计。

限制、错误和上下文

处理 401（密钥无效）、402（余额不足）和 429（速率限制）错误。上下文窗口为 100,000 个 token。最大输出为 16,000 个 token。请求限制为每分钟 300 次。

通过仪表板监控使用情况。处理期间的错误不扣除信用。内容政策拒绝也免费。

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);

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)