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qwenunrestricted.com

Qwen unrestricted: início rápido da api compatível com openai

Insira a API irrestrita do qwen na sua pilha existente substituindo a URL base e a chave. Este guia cobre autenticação, transmissão e saída estruturada para o modelo de LLM sem censura.

Autenticação e URL base

O primeiro passo é apontar seu cliente para nosso endpoint hospedado. Use https://api.qwenunrestricted.com/v1 como sua URL base. Passe sua chave de API no Authorization cabeçalho como um token Bearer. Isso funciona com qualquer SDK compatível com 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."}]
  }'

Certifique-se de que sua chave seja válida antes de enviar solicitações. Um erro 401 significa que a chave é inválida ou expirada.

Enviando uma solicitação de conclusão de chat

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com seu prompt. O ID do modelo é uncensored. Este modelo não recusa tópicos adultos ou controversos lícitos. Ele fornece saídas sem restrições sem degradar a inteligência 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)

Defina o nome do modelo para uncensored. A API aceita parâmetros padrão como messages e max_tokens.

Configurando temperatura e top_p

Ajustar temperature e top_p para controlar a aleatoriedade. Valores mais altos aumentam a criatividade. Valores mais baixos tornam as saídas mais determinísticas. Esses parâmetros afetam como o modelo seleciona tokens durante a geração.

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);

Definir temperature para 0.7 para resultados equilibrados. Use top_p para limitar a massa de probabilidade dos tokens candidatos. Isso ajuda a controlar a diversidade da saída.

Lidando com respostas de streaming (SSE)

Ative o streaming definindo stream para true. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE). Cada fragmento contém dados parciais de token. Colete esses fragmentos para construir a resposta final.

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)

Analise o fluxo SSE para exibir os tokens em tempo real. O último chunk inclui o uso total de tokens. Isso permite o rastreamento preciso de custos por solicitação.

Ativando o modo JSON para saída estruturada

Usar response_format definido para {"type": "json_object"} para impor saída JSON. Isto garante que o modelo devolve estruturas JSON válidas. Útil para analisar dados ou integrar com outros sistemas.

Defina o parâmetro no corpo da sua solicitação. O modelo aderirá estritamente às regras de formatação JSON. Isso reduz erros de análise em aplicativos downstream.

Usando chamada de ferramentas (function calling)

Defina ferramentas na solicitação usando o tools parâmetro. O modelo pode chamar essas funções com base no prompt. Use tool_choice para controlar a invocação de funções.

Especifique as definições de função na solicitação. A API retorna argumentos de chamada de ferramenta. Analise esses argumentos para executar funções. Isso permite fluxos de trabalho de agentes complexos.

Entendendo o uso e os custos dos tokens

A janela de contexto é de 100.000 tokens. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. O preço é $0,15 por 1M de tokens de entrada e $0,50 por 1M de tokens de saída. Erros são gratuitos.

Verifique o último chunk SSE para detalhes de uso. As contagens de tokens refletem o processamento real. Não há taxas de assinatura. Pague apenas pelo que usar.

Perguntas frequentes

O que é Qwen sem restrições?

É um modelo de pesos abertos com as proteções removidas dos pesos. Fornece saídas sem restrições sem degradar a inteligência base. Não é GPT, Claude ou Llama.

Como obtenho uma chave de API?

Cadastre-se com Google ou e-mail. A chave é exibida imediatamente. Não é necessário número de telefone. Uma chave ativa por conta.

Qual é o tamanho da janela de contexto?

A janela de contexto é de 100.000 tokens. Isso inclui prompt e conclusão. A saída máxima é de 16.000 tokens. Use isso para documentos longos.

Proteja sua chave de API

Registre-se, obtenha sua chave, atualize a URL base. Essa é toda a configuração.