API Qwen: pierwsze zapytanie w pięć minut

URL bazowy i uwierzytelnianie

Nasz API jest zgodny ze standardowym formatem OpenAI, co ułatwia zmianę konfiguracji istniejącego klienta. Podstawowy URL dla wszystkich zapytań to https://api.qwenapis.com/v1. Do uwierzytelniania zapytań potrzebujesz klucza API. Jeśli jeszcze go nie utworzyłeś, odwiedź stronę Pobierz klucz API, aby wygenerować klucz za pomocą adresu e-mail i hasła. Nie jest wymagana karta kredytowa, aby rozpocząć korzystanie z darmowego kredytu próbnego.

Konto może mieć jednocześnie aktywny tylko jeden klucz. Możesz wygenerować klucz ponownie w dowolnym momencie, co natychmiast unieważnia poprzedni. Dzięki temu, jeśli Twój klucz zostanie ujawniony, możesz zabezpieczyć konto natychmiast, bez oczekiwania na cykl miesięczny. Przechowuj klucz bezpiecznie w zmiennych środowiskowych lub menedżerze sekretów.

Wyślij pierwsze zapytanie

Sprawdź swoją konfigurację, wysyłając proste zapytanie o uzupełnienie tekstu. Poniższy przykład używa curl do wysłania promptu do modelu bez cenzury. Zastąp YOUR_API_KEY kluczem wygenerowanym w poprzednim kroku. ID modelu jest ustawione na uncensored, który jest dostrojony do odpowiadania bez odmów treści dla legalnego użytku dorosłych.

Copycurl https://api.qwenapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Jeśli operacja się powiedzie, otrzymasz odpowiedź JSON zawierającą wygenerowany tekst. Jeśli otrzymasz błąd 401, sprawdź poprawność swojego klucza. Błąd 402 oznacza, że Twój przedpłacony kredyt został wyczerpany.

Integracja z Python SDK

Dla programistów Python oficjalne SDK OpenAI działa bezpośrednio z naszym endpointem. Zainstaluj bibliotekę za pomocą pip, a następnie skonfiguruj klienta tak, aby wskazywał nasz podstawowy adres URL. Pozwala to na korzystanie z znanych metod, takich jak chat.completions.create(), bez istotnych zmian w logice aplikacji. SDK zajmuje się serializacją JSON i logiką ponownych prób za Ciebie.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Pamiętaj o poprawnym ustawieniu api_key i base_url. Nazwa modelu to nadal uncensored. To podejście zapewnia kompatybilność z kodem napisanym dla innych dostawców, ułatwiając zmianę lub testowanie różnych endpointów.

Użycie Node SDK

Programiści Node.js mogą używać @anthropic-ai/sdk lub oficjalnego pakietu npm openai. Skonfiguruj klienta, podając nasz podstawowy adres URL i swój klucz API. Struktura zapytania jest identyczna jak w innych usługach kompatybilnych z OpenAI. Pozwala to na integrację modelu Qwen bez cenzury z istniejącymi aplikacjami Node.js przy minimalnych zmianach kodu.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwenapis.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);

Upewnij się, że odpowiedź asynchroniczna jest obsługiwana poprawnie. SDK zwróci pełny obiekt uzupełnienia, w tym statystyki użycia tokenów. Pomaga to monitorować zużycie przedpłaconego kredytu w czasie rzeczywistym.

Włącz strumieniowanie

Aby zmniejszyć opóźnienia i poprawić wrażenia użytkownika, włącz strumieniowanie w swoich zapytaniach. Strumieniowanie wysyła token odpowiedzi po tokenie, gdy jest generowany, pozwalając Twojej aplikacji na wyświetlanie wyniku stopniowo. Ustaw parametr stream na true w swoim zapytaniu. SDK dostarczy iterowalny strumień fragmentów.

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)

Jest to szczególnie przydatne przy generowaniu długich treści lub w aplikacjach interaktywnych. Każdy fragment zawiera częściowy tekst, który możesz dołączyć do bufora wyświetlania. Strumień kończy się, gdy model zakończy generowanie odpowiedzi lub osiągnie limit kontekstu.

Limity, błędy i kontekst

Nasze API ma określone limity, aby zapewnić uczciwe użytkowanie. Masz do dyspozycji 300 zapytań na minutę na klucz. Maksymalny rozmiar ciała zapytania to 8 MB. Okno kontekstu wynosi 100 000 tokenów, obejmując zarówno prompt, jak i uzupełnienie. Jeśli przekroczysz limit zapytań, otrzymasz błąd 429. Jeśli Twój kredyt jest niewystarczający, otrzymasz błąd 402. Dla nieprawidłowych kluczy otrzymasz błąd 401. Te błędy pomagają skutecznie zarządzać przepływem aplikacji i zużyciem kredytu.