Qwen API：五分鐘內完成首次請求

基礎 URL 與驗證

我們的 API 遵循標準 OpenAI 格式，讓您可以輕鬆切換現有用戶端的設定。所有請求的基礎 URL 為 https://api.qwenapis.com/v1。您需要 API 金鑰來認證您的請求。如果您尚未建立金鑰，請前往 取得 API 金鑰 頁面，僅使用電子郵件和密碼即可產生金鑰。開始使用試用額度無需信用卡。

每個帳戶同時限用一個有效金鑰。您可以隨時重新產生金鑰，這會立即使先前的金鑰失效。這確保了若您的金鑰外洩，您可以立即保護帳戶，無需等待月度週期。請將金鑰安全地保存在環境變數或機密管理器中。

進行首次請求

透過發送簡單的文本補全請求來驗證您的設定。以下範例使用 curl 將提示詞發送至無審查模型。將 YOUR_API_KEY 替換為上一步產生的金鑰。模型 ID 設為 uncensored，該模型經過調整，可針對合法成人用途無內容審查地回答。

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."}]
  }'

若成功，你將收到包含生成文本的 JSON 回應。若收到 401 錯誤，請檢查金鑰是否正確。402 錯誤表示你的預付額度已耗盡。

Python SDK 整合

對於 Python 開發者，官方 OpenAI SDK 可直接與我們的端點配合使用。使用 pip 安裝函式庫，然後將客戶端設定指向我們的基礎 URL。這允許你使用熟悉的 chat.completions.create() 方法，而無需大幅更改應用程式邏輯。SDK 會為你處理 JSON 序列化和重試邏輯。

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)

請記得正確設定 api_key 和 base_url。模型名稱仍為 uncensored。此方法確保與為其他供應商編寫的程式碼相容，使切換或測試不同端點變得輕鬆。

Node SDK 用法

Node.js 開發者可使用 @anthropic-ai/sdk 或官方 openai npm 套件。使用我們的基礎 URL 和 API 金鑰設定客戶端。請求結構與其他 OpenAI 相容服務相同。這允許你以最小的程式碼變更將無審查 Qwen 整合至現有的 Node.js 應用程式中。

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);

請確保適當處理非同步回應。SDK 將返回完整的補全物件，包括 token 使用統計數據。這有助於你即時監控預付額度的消耗情況。

啟用串流輸出

為了降低延遲並提升使用者體驗，請在請求中啟用串流輸出。串流輸出會隨著生成過程逐 token 傳送回應，讓您的應用程式可以逐步顯示輸出內容。在請求中將 stream 參數設為 true。SDK 將提供可迭代的區塊串流。

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)

這對於長篇內容生成或互動式應用程式特別有用。每個區塊包含部分文本，您可以將其附加至顯示緩衝區。當模型完成回應或達到上下文視窗限制時，串流即會結束。

限制、錯誤與上下文

我們的 API 有特定限制以確保公平使用。每個金鑰允許 每分鐘 300 次請求。最大請求主體大小為 8 MB。上下文視窗為 100,000 個 token，涵蓋提示詞與補全內容。若超過速率限制，您將收到 429 錯誤。若您的額度不足，您將收到 402 錯誤。若金鑰無效，您將收到 401 錯誤。這些錯誤可協助您有效管理應用程式的流程與額度使用。