Dokumentasi API Ratu API

URL Asas dan Pengesahan

Pengesahan menggunakan token Bearer standard yang dihantar dalam Authorization header. This approach ensures compatibility with existing OpenAI SDKs without requiring custom logic. Your API_KEY dijana serta-merta semasa pendaftaran melalui Google atau e-mel. Semua permintaan mesti menunjuk ke URL asas khusus yang disediakan untuk perkhidmatan tersebut.

• URL Asas: https://api.apiqueen.cc/v1
• Header: Authorization: Bearer API_KEY

Copycurl https://api.apiqueen.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current status for service api queen"}]
  }'

Menghantar Permintaan ke /v1/chat/completions

Hantar data teks ke endpoint untuk menerima respons model langsung. ID model sentiasa uncensored, yang mengendalikan topik pelbagai tanpa penolakan standard. Anda boleh menentukan parameter seperti temperature dan top_p untuk mengawal kreativiti. Sistem mengharapkan senarai mesej dalam format chat standard.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiqueen.cc/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);

Parameter Model: Suhu, Top-P, dan Henti

Kawal penjanaan respons menggunakan parameter LLM standard. Tetapkan temperature antara 0 dan 2 untuk rawak yang berbeza. Gunakan top_p untuk menapis perkataan berkebarangkalian rendah. Takrifkan stop jujukan untuk menghentikan output pada pencetus tertentu. Tetapan ini membolehkan penalaan tepat untuk penulisan kreatif atau tugas pengambilan fakta.

API ini mengabaikan parameter yang tidak disokong dengan baik. Fokus pada temperature, top_p, dan stop untuk hasil optimum. Laraskan nilai ini berdasarkan toleransi hingar aplikasi anda.

Penggunaan Token Respons Streaming

Aktifkan aliran dengan menetapkan stream: true dalam permintaan anda. API mengembalikan potongan data melalui Acara Dikirim Pelayan (SSE). Butiran penggunaan token muncul hanya dalam potongan akhir aliran. Ini membolehkan perenderan respons secara masa nyata dalam UI anda.

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)

Tangani respons separa dengan berhati-hati. Pastikan klien anda menimbulkkan data sehingga penstriman ditutup.

Panggilan Fungsi dan Mod JSON

Gunakan panggilan fungsi untuk pengekstrakan data berstruktur. Takrifkan alat dalam tools parameter. Model mengembalikan JSON yang sah apabila response_format ditetapkan kepada {"type": "json_object"}. Ini memastikan penguraian yang konsisten dalam aplikasi downstream.

Tetapkan tool_choice untuk memaksa panggilan fungsi khusus. Ini berguna untuk landasan kerja automatik yang memerlukan format output yang ketat.

Pengendalian Ralat dan Had Kadar

Pantau kod status HTTP untuk masalah biasa. Ralat 401 bermaksud kunci API anda tidak sah. Ralat 402 menunjukkan kredit pra-dibayar tidak mencukupi. Ralat tidak menggunakan baki token anda. Had kadar memaksakan 300 permintaan setiap minit per kunci. Permintaan serentak dibatasi kepada 8. Jendela konteks menyokong 100,000 token secara keseluruhan.

Tangani cuba semula dengan penangguhan eksponen. Semak error object dalam respons JSON untuk butiran.