Qwen api 金鑰文件與快速上手

驗證：使用您的 qwen API 金鑰

將您的金鑰作為 bearer token 放在 Authorization 標頭中。金鑰在透過 Google 或電子郵件註冊後會立即顯示。

• 標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• 每個帳戶僅限一個有效金鑰；新金鑰將取代舊金鑰。

基礎 URL 與端點結構

將您的請求導向我們的單一聊天完成端點。此處無嵌入或圖像生成端點。

• 基礎 URL： https://api.qwenapikeys.com/v1
• 端點： POST /v1/chat/completions
• 模型： GET /v1/models 返回 "uncensored"。

發送請求：聊天完成

使用您的系統和使用者訊息發送 POST 請求。模型針對合法成人用途無內容拒絕地回答。

串流回應與 token 用量

即時串流接收權杖。權杖用量出現在串流的最後一個區塊。

參數：溫度、Top P、Seed

使用標準參數控制隨機性。設定 temperature, top_p，以及 seed 調整輸出變異性。

JSON 模式與函式呼叫

強制執行結構化輸出或啟用工具。使用 response_format: {"type": "json_object"} 用於嚴格的 JSON。

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);

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)