URL de base et authentification
Utilisez l'URL de base fournie et une clé API valide pour connecter votre client. Le point de terminaison est https://api.qwencodeapikey.com/v1. Vous devez inclure votre clé dans le Authorization header de chaque requête. Cela garantit que le service identifie correctement votre compte de crédit prépayé.
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"}]
}'
Vous pouvez générer une clé via Google ou e-mail sur la page d'inscription. La clé apparaît immédiatement. Gardez-la en sécurité, car elle contrôle vos dépenses.
Point de terminaison Chat Completions
Envoyez des messages au /v1/chat/completions point de terminaison pour obtenir des réponses textuelles. C'est l'interface standard pour la plupart des SDK OpenAI. Vous définissez le model comme uncensored et fournissez une liste de messages dans le messages tableau. L'API traite votre entrée et renvoie une complétion générée.
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)
Assurez-vous que la bibliothèque cliente pointe vers l'URL de base correcte. L'ID du modèle uncensored déclenche le modèle à poids ouverts ajusté pour réduire les refus. Il gère les tours de conversation comme n'importe quelle autre API de chat.
Point de terminaison Models
Requête GET /v1/models à vérifier les modèles disponibles et leurs détails. Ce point de terminaison renvoie une liste de modèles accessibles à votre clé. Cela vous aide à confirmer le uncensored le modèle est actif et prêt pour les requêtes. Utilisez ceci pour déboguer les configurations client avant d'envoyer des charges utiles complètes.
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);
Vérifiez la structure de la réponse pour vous assurer que votre SDK analyse correctement la liste des modèles. Ce point de terminaison ne consomme pas de crédit, ce qui le rend sûr pour les vérifications d'initialisation.
Paramètres de requête et diffusion
Prend en charge les paramètres standard tels que temperature, top_p, stop, et seed. Activez le streaming en définissant stream: true. L'API envoie les jetons via des événements envoyés par le serveur (SSE). Les statistiques d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment du flux. Cela permet l'affichage en temps réel du texte généré.
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)
Définir max_tokens pour contrôler la longueur de la sortie. La valeur par défaut est de 2 048 tokens. Vous pouvez augmenter cela jusqu'à 16 000 tokens par requête. Ajustez les paramètres pour équilibrer créativité et précision dans vos réponses.
Limites de débit et contraintes
Chaque clé permet 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées. La taille maximale du corps de la requête est de 8 Mo. Ces limites empêchent les abus et garantissent des performances stables. Si vous dépassez le débit, vous recevez une erreur 429. Ajustez la logique de votre client pour gérer les nouvelles tentatives avec un backoff exponentiel.
La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Cela inclut l'invite et la complétion. Les grands contextes nécessitent une gestion attentive des tokens pour rester dans les limites.
Mode JSON et appel de fonctions
Utiliser response_format: {"type": "json_object"} pour une sortie structurée. Cela garantit que le modèle renvoie du JSON valide, utile pour l'intégration programmatique. L'appel de fonctions fonctionne via le tools paramètre. Définissez les outils au format standard OpenAI. Le modèle appellera les fonctions si nécessaire.
Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit. Cela s'applique même si le modèle refuse une requête en raison de la limite de contenu stricte. Vous ne payez que pour l'utilisation réelle des jetons. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc recharger quand cela vous arrange.
Gestion des erreurs et utilisation
Gérez les erreurs HTTP de manière gracieuse. Une erreur 401 indique une clé API invalide ou expirée. Une erreur 402 signifie que votre crédit prépayé est épuisé. Une erreur 429 signale un dépassement de limite de débit. Vérifiez le corps de la réponse pour des messages d'erreur détaillés.
L'utilisation est suivie par clé. Une clé active par compte simplifie la facturation. Si vous faites une erreur, comme un double débit, utilisez la page Support. Le crédit n'est pas remboursé mais reste valide. Les erreurs sont gratuites, donc les requêtes échouées ne drainent pas votre solde.
Résumé et bonnes pratiques
Commencez avec l'URL de base et une clé valide. Utilisez le uncensored ID du modèle pour moins de refus. Diffusez les réponses pour une meilleure expérience utilisateur. Surveillez les limites de débit pour éviter les interruptions. Utilisez le mode JSON pour les données structurées. Gérez les erreurs pour maintenir la fiabilité. Le crédit est prépayé et n'expire jamais. Rechargez en crypto si nécessaire. Cette API s'intègre parfaitement aux bases de code OpenAI existantes. Aucun nouveau SDK requis. Changez simplement l'URL de base et la clé.
