Qwen unrestricted : démarrage rapide API compatible OpenAI
Intégrez l'API qwen sans restriction dans votre pile existante en remplaçant l'URL de base et la clé. Ce guide couvre l'authentification, le streaming et la sortie structurée pour le modèle LLM sans censure.
Authentification et URL de base
La première étape consiste à pointer votre client vers notre point de terminaison hébergé. Utilisez https://api.qwenunrestricted.com/v1 comme votre URL de base. Transmettez votre clé API dans le Authorization en-tête en tant que jeton Bearer. Cela fonctionne avec n'importe quel SDK compatible OpenAI.
curl https://api.qwenunrestricted.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List steps to deploy a docker container."}]
}'Assurez-vous que votre clé est valide avant d'envoyer des requêtes. Une erreur 401 signifie que la clé est invalide ou expirée.
Envoi d'une demande de complétion de chat
Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec votre invite. L'ID du modèle est uncensored. Ce modèle ne refuse pas le contenu adulte ou les sujets controversés légaux. Il fournit des sorties non limitées sans dégrader l'intelligence de base.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.qwenunrestricted.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)Définissez le nom du modèle sur uncensored. L'API accepte les paramètres standard comme messages et max_tokens.
Configuration de la température et du top_p
Ajuster temperature et top_p pour contrôler l'aléatoire. Des valeurs plus élevées augmentent la créativité. Des valeurs plus faibles rendent les sorties plus déterministes. Ces paramètres affectent la façon dont le modèle sélectionne les tokens lors de la génération.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.qwenunrestricted.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);Définir temperature vers 0,7 pour des résultats équilibrés. Utilisez top_p pour limiter la masse de probabilité des tokens candidats. Cela aide à contrôler la diversité de la sortie.
Gestion des réponses en streaming (SSE)
Activez le streaming en définissant stream à true. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE). Chaque fragment contient des données de jeton partielles. Collectez ces fragments pour construire la réponse finale.
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)Analysez le flux SSE pour afficher les tokens en temps réel. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des tokens. Cela permet un suivi précis des coûts par requête.
Activation du mode JSON pour les sorties structurées
Utiliser response_format défini à {"type": "json_object"} pour imposer une sortie JSON. Cela garantit que le modèle renvoie des structures JSON valides. Utile pour l'analyse de données ou l'intégration avec d'autres systèmes.
Définissez le paramètre dans le corps de votre requête. Le modèle respectera strictement les règles de formatage JSON. Cela réduit les erreurs d'analyse dans les applications en aval.
Utilisation de l'appel d'outils (function calling)
Définissez les outils dans votre requête en utilisant le tools paramètre. Le modèle peut appeler ces fonctions en fonction de l'invite. Utilisez tool_choice pour contrôler l'appel de fonction.
Specify function definitions in the request. The API returns tool call arguments. Parse these arguments to execute functions. This enables complex agent workflows.
Comprendre l'utilisation et les coûts des tokens
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. La sortie maximale est de 16 000 tokens par requête. La tarification est de 0,15 $ par 1M de tokens d'entrée et de 0,50 $ par 1M de tokens de sortie. Les erreurs sont gratuites.
Vérifiez le dernier chunk SSE pour les détails d'utilisation. Les comptes de tokens reflètent le traitement réel. Aucun frais d'abonnement ne s'applique. Payez uniquement ce que vous utilisez.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Qwen sans restriction ?
C'est un modèle à poids ouverts dont les garde-fous ont été supprimés des poids. Il fournit des sorties sans restriction sans dégrader l'intelligence de base. Ce n'est pas GPT, Claude ou Llama.
Comment obtenir une clé API ?
Inscrivez-vous avec Google ou e-mail. La clé s'affiche immédiatement. Aucun numéro de téléphone n'est requis. Une clé active par compte.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte ?
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut le prompt et la complétion. La sortie maximale est de 16 000 tokens. Utilisez ceci pour les longs documents.
Sécurisez votre clé API
Inscrivez-vous, récupérez votre clé, mettez à jour l'URL de base. C'est toute la configuration.
