Qwen API कुंजियाँ दस्तावेज़ और क्विकस्टार्ट

प्रमाणीकरण: अपनी qwen API कुंजियों का उपयोग करना

अपने key को Authorization हेडर में bearer टोकन के रूप में उपयोग करें। key साइनअप के तुरंत बाद Google या ईमेल के माध्यम से दिखाई देता है।

• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी; एक नई कुंजी पुरानी कुंजी को बदल देती है।

बेस URL और एंडपॉइंट संरचना

अपने अनुरोधों को हमारे एकल चैट-पूर्णता एंडपॉइंट पर निर्देशित करें। यहां कोई एम्बेडिंग या इमेज जनरेशन एंडपॉइंट मौजूद नहीं हैं।

• बेस यूआरएल: https://api.qwenapikeys.com/v1
• एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions
• मॉडल्स: GET /v1/models "uncensored" वापस करता है।

रिक्वेस्ट भेजना: चैट कंप्लीशन

अपने सिस्टम और यूजर मेसेजेस के साथ एक POST रिक्वेस्ट भेजें। मॉडल लॉफुल एडल्ट उपयोग के लिए कंटेंट रिफ्यूज़ल के बिना जवाब देता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स और टोकन उपयोग

स्ट्रीमिंग को सक्षम करें ताकि टोकन रियल-टाइम पर प्राप्त हो सकें। टोकन उपयोग स्ट्रीम के अंतिम चंक में दिखाई देता है।

पैरामीटर: तापमान, Top P, और Seed

मानक पैरामीटर का उपयोग करके यादृच्छिकता को नियंत्रित करें। सेट करें temperature, top_p, और seed आउटपुट परिवर्तनशीलता को समायोजित करने के लिए।

JSON मोड और फंक्शन कॉलिंग

संरचित आउटपुट या टूल्स को लागू करें। Use response_format: {"type": "json_object"} कठोर JSON के लिए।

cURL

Copycurl https://api.qwenapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python libraries for data analysis"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

स्ट्रीमिंग

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)