Qwen unrestricted: OpenAI 호환 API 퀵스타트

인증 및 Base URL

첫 단계는 클라이언트를 저희 호스팅 엔드포인트에 연결하는 것입니다. 다음을 사용하세요. https://api.qwenunrestricted.com/v1 베이스 URL로 사용합니다. API 키를 Authorization Bearer 토큰으로 헤더를 사용합니다. 이는 모든 OpenAI 호환 SDK와 함께 작동합니다.

Copycurl 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."}]
  }'

요청 전송 전에 키가 유효한지 확인하세요. 401 오류는 키가 무효하거나 만료되었음을 의미합니다.

채팅 완료 요청 보내기

POSTリクエストを送信 /v1/chat/completions 프롬프트를 사용합니다. 모델 ID는 uncensored. 이 모델은 합법적인 성인 또는 논쟁적인 주제를 거부하지 않습니다. 기본 지능의 저하 없이 제한 없는 출력을 제공합니다.

Copyfrom 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)

모델 이름을 다음으로 설정하세요 uncensoredAPI는 다음과 같은 표준 매개변수를 허용합니다. messages 및 max_tokens.

온도와 top_p 구성

조정 temperature 및 top_p 무작위성을 제어합니다. 높은 값은 창의성을 증가시킵니다. 낮은 값은 출력을 더 결정론적으로 만듭니다. 이러한 매개변수는 생성 중 모델이 토큰을 선택하는 방식에 영향을 미칩니다.

Copyimport 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);

設定 temperature to 0.7 균형 잡힌 결과를 위해. 사용 top_p 후보 토큰의 확률 질량을 제한합니다. 이는 출력의 다양성을 제어하는 데 도움이 됩니다.

ストリーミングレスポンスの処理 (SSE)

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream true로 설정합니다. API는 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 각 청크에는 부분 토큰 데이터가 포함됩니다. 최종 응답을 구축하려면 이러한 청크를 수집합니다.

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)

SSE 스트림을 파싱하여 토큰을 실시간으로 표시하세요. 마지막 청크에는 전체 토큰 사용량이 포함됩니다. 이를 통해 요청별 정확한 비용 추적이 가능합니다.

구조화된 출력을 위한 JSON 모드 강제

사용 response_format 설정 {"type": "json_object"} JSON 출력을 강제합니다. 이는 모델이 유효한 JSON 구조를 반환하도록 보장합니다. 데이터 파싱이나 다른 시스템과의 통합에 유용합니다.

요청 본문에서 매개변수를 설정하세요. 모델은 JSON 형식 규칙을 엄격히 따릅니다. 이는 다운스트림 애플리케이션의 파싱 오류를 줄입니다.

도구 호출(함수 호출) 사용

요청에 다음을 사용하여 도구를 정의하세요 tools 파라미터. 모델은 프롬프트에 따라 이러한 함수를 호출할 수 있습니다. tool_choice 함수 호출을 제어합니다.

Specify function definitions in the request. The API returns tool call arguments. Parse these arguments to execute functions. This enables complex agent workflows.

토큰 사용량 및 비용 이해하기

컨텍스트 윈도우는 100,000 토큰입니다. 최대 출력은 요청당 16,000 토큰입니다. 가격은 입력 토큰 1M당 $0.15, 출력 토큰 1M당 $0.50입니다. 오류는 무료입니다.

마지막 SSE 청크에서 사용 세부 정보를 확인하세요. 토큰 수는 실제 처리량을 반영합니다. 구독 요금은 적용되지 않습니다. 사용한 만큼만 지불하세요.