Integrieren Sie die Uncensored Qwen API in Minuten

Basis-URL und Authentifizierung

Starten Sie das Senden von Anfragen, indem Sie Ihren Client auf https://api.qwenapiprice.com/v1 und Übergeben Ihres Schlüssels im Authorization header.

Holen Sie sich Ihren Schlüssel sofort, indem Sie auf klicken. API-Schlüssel erhalten on unserer Website; Sie können sich mit Google anmelden oder ein einfaches E-Mail-Kennwort verwenden, ohne eine Telefonnummer anzugeben.

Jedes Konto unterstützt nur einen aktiven Schlüssel gleichzeitig, sodass das Generieren eines neuen den vorherigen Schlüssel sofort für die Sicherheit ungültig macht.

Unser Service ist strikt OpenAI-kompatibel, was bedeutet, dass Sie Ihre Integrationslogik nicht neu schreiben müssen, nur um zu unserem unzensierten Modell zu wechseln.

Halten Sie Ihren Schlüssel sicher, da er der einzige Bezeichner für Ihr bezahltes Guthaben und Ihre Nutzungslimits ist.

Chat-Vervollständigungs-Endpunkt

Senden Sie Text an die POST /v1/chat/completions Endpunkt zum Empfangen sofortiger, ungefilterter Antworten unseres Modells.

Dieser Endpunkt behandelt Standard-Text-ein, Text-aus-Interaktionen, ohne komplexe Konfigurationen oder zusätzliche Einrichtungsschritte zu erfordern.

Sie können Ihren Gesprächsverlauf mit dem messages array, genau wie bei jedem anderen OpenAI-kompatiblen Dienst.

Das Modell läuft auf unseren eigenen Servern und verwendet Ihre Prompts nicht zum Training, wodurch Ihre Daten privat bleiben.

Verwenden Sie diesen Endpunkt für alles von kreativem Schreiben bis zur technischen Fehlerbehebung, ohne sich Sorgen machen zu müssen, dass Inhaltsfilter Ihre Anfragen blockieren.

Modell-Informationen-Endpunkt

Fragen an die GET /v1/models Endpunkt zur Überprüfung Ihrer Verbindung und Anzeige der verfügbaren Modell-ID.

Diese einfache Anfrage bestätigt, dass Ihre Authentifizierung korrekt funktioniert, bevor Sie große Payloads senden.

Sie sehen die Modell-ID als uncensored, das Sie in Ihren nachfolgenden Chat-Anfragen verwenden müssen.

Dieser Endpunkt gibt Metadaten über das Modell zurück, was Ihnen hilft, sicherzustellen, dass Ihre Client-Bibliothek korrekt konfiguriert ist.

Es ist ein leichtgewichtiger Aufruf, der minimale Tokens verbraucht, was ihn perfekt für Integrationstests macht.

Streaming und Tool-Nutzung

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true um Tokens über Server-Sent Events (SSE) zu empfangen, um die wahrgenommene Latenz zu verringern.

Das letzte Chunk des Streams enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken, sodass Sie die Kosten in Echtzeit genau verfolgen können.

Sie können Function Calling auch verwenden, indem Sie ein tools Array und die Angabe tool_choice das Modell entscheiden zu lassen, wann Funktionen ausgeführt werden sollen.

Diese Flexibilität macht unsere API geeignet für den Aufbau komplexer Agenten, die mit externen Systemen oder APIs interagieren müssen.

Streaming ist besonders nützlich für die Generierung von Inhalten in langer Form, bei denen Benutzer die Ausgabe während der Generierung sehen möchten.

JSON-Modus und Parameter

Erzwingen Sie strukturierte Ausgabe, indem Sie response_format zu {"type": "json_object"} für zuverlässige Datenextraktion.

Sie können das Verhalten des Modells durch Parameter wie temperature, top_p, stop Sequenzen, und seed für Reproduzierbarkeit.

Anpassen presence_penalty und frequency_penalty die Häufigkeit zu steuern, mit der das Modell sich wiederholt oder neue Themen einführt.

Diese Parameter geben Ihnen eine feine Kontrolle über den Ausgabe-Stil und die Konsistenz des Modells, ohne dass ein Retraining erforderlich ist.

Verwenden Sie den JSON-Modus, um sicherzustellen, dass Ihre nachgelagerten Anwendungen jedes Mal perfekt formatierte Daten erhalten.

Token-Limits und Kontextfenster

Das Modell unterstützt ein Gesamtkontextfenster von 100.000 Tokens, das sowohl Eingabe als auch Ausgabe umfasst.

Sie können bis zu 16,000 Token pro Anfrage generieren oder auf 2.048 Token zurückgreifen, wenn Sie nicht angeben max_tokens.

Anfragen sind auf 300 pro Minute pro Schlüssel begrenzt, mit einem Parallelitätslimit von 8 gleichzeitigen Anfragen, um die Stabilität zu gewährleisten.

Die maximale Größe des Anfragekörpers beträgt 8 MB, was für die meisten Anwendungsfälle mit großem Kontext ausreicht, ohne Netzwerklimits zu erreichen.

Bezahlguthaben verfällt nie, sodass Sie Tokens für große Projekte ansammeln können, ohne sich um monatliche Verlängerungsdaten kümmern zu müssen.

cURL

Copycurl https://api.qwenapiprice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current pricing tiers for the API"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming

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)