Avvio rapido: Integra l'API senza filtri

Installa l'SDK ufficiale

Inizia installando l'SDK Python ufficiale di OpenAI nel tuo ambiente. Questa libreria gestisce per te le richieste HTTP e la serializzazione JSON.

• Run pip install openai nel tuo terminale.
• Assicurati di utilizzare una versione recente della libreria.

Questa singola dipendenza ti dà accesso all'interfaccia client standard utilizzata in tutto il settore.

Configura URL di base e chiave

Indirizza il tuo client all'URL base e imposta la tua chiave API per l'autenticazione. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate al nostro server del modello senza filtri.

Usa https://api.qwenmaxapi.com/v1 come tuo URL di base. Genera la tua chiave su Ottieni la chiave API pagina tramite Google o email. La chiave viene mostrata immediatamente dopo la registrazione.

Invia la tua prima completazione chat

Invia una semplice richiesta testuale a /v1/chat/completions endpoint. endpoint. Il modello restituisce testo senza restrizioni basato sul tuo prompt.

Usa l'ID del modello uncensored. L'API accetta parametri standard come temperature e top_p. Puoi regolare questi per controllare la creatività.

Abilita lo Streaming e Gestisci i Token

Abilita lo streaming per ricevere i token man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per le risposte lunghe.

Imposta stream=True nella tua richiesta. Il server invia Server-Sent Events (SSE). I dettagli sull'utilizzo dei token appaiono nell'ultimo chunk.

Gestisci lo stream nel codice per visualizzare l'output in modo progressivo.

Testa la modalità JSON e le chiamate di funzioni

Usa la modalità JSON per output di dati strutturati. Imposta response_format a {"type": "json_object"}. Questo garantisce che il modello restituisca JSON.

Abilita il richiamo di funzioni fornendo un tools definizione. Il modello può invocare strumenti in base al contesto del tuo prompt. Usa tool_choice per forzare o consentire l'uso degli strumenti.

Limiti, Errori e Finestra di Contesto

Conosci i tuoi limiti prima di scalare la tua integrazione. La finestra di contesto è di 100.000 token totali.

L'output massimo per richiesta è di 16.000 token. Ottieni 300 richieste al minuto per chiave. Sono consentite otto richieste concorrenti per chiave.

Gestisci gli errori come 401 per chiavi non valide o 402 per credito insufficiente. Gli errori sono gratuiti, quindi le richieste errate non consumano credito.

cURL

Copycurl https://api.qwenmaxapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 arguments against cloud computing"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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