Basis-URL und Authentifizierung
Verwenden Sie die bereitgestellte Basis-URL und einen gültigen API-Schlüssel, um Ihren Client zu verbinden. Der Endpunkt ist https://api.qwencodeapikey.com/v1. Sie müssen Ihren Schlüssel im Authorization header jeder Anfrage. Dies stellt sicher, dass der Dienst Ihr bezahltes Guthabenkonto korrekt identifiziert.
curl https://api.qwencodeapikey.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check my api key validity status"}]
}'
Sie können einen Schlüssel über Google oder E-Mail auf der Registrierungsseite generieren. Der Schlüssel erscheint sofort. Bewahren Sie ihn sicher auf, da er Ihre Ausgaben steuert.
Chat-Vervollständigungs-Endpunkt
Senden Sie Nachrichten an den /v1/chat/completions Endpunkt zum Abrufen von Textantworten. Dies ist die Standardschnittstelle für die meisten OpenAI-SDKs. Sie definieren den model als uncensored und stellen Sie eine Liste von Nachrichten im messages array. Die API verarbeitet Ihre Eingabe und gibt eine generierte Vervollständigung zurück.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.qwencodeapikey.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)
Stellen Sie sicher, dass Ihre Client-Bibliothek auf die richtige Basis-URL verweist. Die Modell-ID uncensored aktiviert das Open-Weight-Modell, das auf weniger Ablehnungen optimiert ist. Es verarbeitet Konversationswechsel genau wie jede andere Chat-API.
Models-Endpunkt
Abfrage GET /v1/models Verfügbare Modelle und deren Details zu überprüfen. Dieser Endpunkt gibt eine Liste der für Ihren Schlüssel zugänglichen Modelle zurück. Dies hilft Ihnen, die uncensored Modell ist aktiv und bereit für Anfragen. Verwenden Sie dies zum Debuggen von Client-Konfigurationen, bevor Sie vollständige Payloads senden.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwencodeapikey.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);
Prüfen Sie die Antwortstruktur, um sicherzustellen, dass Ihr SDK die Modellliste korrekt parst. Dieser Endpunkt verbraucht kein Guthaben, was ihn sicher für Initialisierungsprüfungen macht.
Anfrageparameter und Streaming
Unterstützt Standardparameter wie temperature, top_p, stop, und seed. Aktiviere Streaming, indem du stream: true. Die API sendet Tokens über Server-Sent Events (SSE). Token-Nutzungsstatistiken erscheinen im letzten Chunk des Streams. Dies ermöglicht die Echtzeitanzeige des generierten Texts.
stream = 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)
Festlegen max_tokens um die Ausgabelänge zu steuern. Der Standardwert beträgt 2.048 Token. Sie können diesen Wert bis zu 16.000 Token pro Anfrage erhöhen. Passen Sie die Parameter an, um Kreativität und Präzision in Ihren Antworten auszubalancieren.
Ratenbegrenzungen und Beschränkungen
Jeder Schlüssel erlaubt 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen. Die maximale Anfrage-Body-Größe beträgt 8 MB. Diese Limits verhindern Missbrauch und gewährleisten stabile Leistung. Bei Überschreitung des Limits erhalten Sie einen 429-Fehler. Passen Sie Ihre Client-Logik an, um Wiederholungen mit exponentiellem Backoff zu behandeln.
Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens. Dies umfasst sowohl Prompt als auch Completion. Große Kontexte erfordern ein sorgfältiges Token-Management, um innerhalb der Grenzwerte zu bleiben.
JSON-Modus und Funktionsaufruf
Verwenden response_format: {"type": "json_object"} für strukturierte Ausgabe. Dies stellt sicher, dass das Modell gültiges JSON zurückgibt, was für die programmatische Integration nützlich ist. Function Calling funktioniert über das tools Parameter. Definieren Sie Tools im Standard-OpenAI-Format. Das Modell ruft Funktionen bei Bedarf auf.
Fehler und Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben. Dies gilt auch, wenn das Modell eine Anfrage aufgrund der harten Inhaltsbeschränkung ablehnt. Sie zahlen nur für die tatsächliche Token-Nutzung. Guthaben verfällt nie, sodass Sie es bei Bedarf aufladen können.
Fehlerbehandlung und Nutzung
HTTP-Fehler gracefully behandeln. Ein 401-Fehler zeigt einen ungültigen oder abgelaufenen API-Schlüssel an. Ein 402-Fehler bedeutet, dass Ihr vorausbezahltes Guthaben erschöpft ist. Ein 429-Fehler signalisiert eine überschrittene Ratenbegrenzung. Prüfen Sie den Antwortkörper auf detaillierte Fehlermeldungen.
Die Nutzung wird pro Schlüssel verfolgt. Ein aktiver Schlüssel pro Konto vereinfacht die Abrechnung. Wenn Sie einen Fehler machen, wie eine doppelte Belastung, nutzen Sie die Support-Seite. Guthaben wird nicht erstattet, bleibt aber gültig. Fehler sind kostenlos, sodass fehlgeschlagene Anfragen Ihr Guthaben nicht belasten.
Zusammenfassung und Best Practices
Beginnen Sie mit der Basis-URL und einem gültigen Schlüssel. Verwenden Sie den uncensored Modell-ID für weniger Ablehnungen. Streamen Sie Antworten für eine bessere Benutzererfahrung. Überwachen Sie Ratenlimits, um Unterbrechungen zu vermeiden. Verwenden Sie den JSON-Modus für strukturierte Daten. Behandeln Sie Fehler, um die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten. Das Guthaben ist vorausbezahlt und verfällt nie. Laden Sie bei Bedarf mit Krypto auf. Diese API fügt sich nahtlos in bestehende OpenAI-Codebasen ein. Keine neuen SDKs erforderlich. Ändern Sie einfach die Basis-URL und den Schlüssel.
