Qwen-Proxy — это прокси-сервис, преобразующий https://chat.qwen.ai и Qwen Code / Qwen Cli в API, совместимый с OpenAI. С помощью этого проекта вам нужен всего один аккаунт, чтобы использовать любой клиент с поддержкой OpenAI API (например, ChatGPT-Next-Web, LobeChat и др.) для вызова различных моделей https://chat.qwen.ai и Qwen Code / Qwen Cli. Модели в эндпоинте /cli предоставляются Qwen Code / Qwen Cli, поддерживают контекст 256K и нативный параметр tools.
Основные возможности:
- Совместимость с форматом OpenAI API, бесшовная интеграция с различными клиентами
- Поддержка ротации нескольких аккаунтов для повышения доступности
- Поддержка потоковых/непотоковых ответов
- Поддержка мультимодальности (распознавание изображений, генерация изображений)
- Поддержка интеллектуального поиска, глубокого размышления и других продвинутых функций
- Поддержка CLI-эндпоинта с контекстом 256K и возможностью вызова инструментов
- Веб-интерфейс управления для удобной настройки и мониторинга
- Массовое добавление аккаунтов с отображением прогресса в реальном времени, параллельность входа настраивается в системных настройках
Важно:
chat.qwen.aiограничивает скорость запросов по IP. Известно, что это ограничение не связано с Cookie, а только с IP-адресом.
Решения:
Для высоконагруженного использования рекомендуется применять пул прокси для ротации IP:
| Вариант | Способ настройки | Описание |
|---|---|---|
| Вариант 1 | PROXY_URL + ProxyFlow |
Прямая настройка прокси-адреса, все запросы проходят через пул с ротацией IP |
| Вариант 2 | QWEN_CHAT_PROXY_URL + UrlProxy + ProxyFlow |
Комбинация обратного прокси + пул прокси для более гибкой ротации IP |
Примеры настройки:
# Вариант 1: Прямое использование пула прокси
PROXY_URL=http://127.0.0.1:8282 # Адрес ProxyFlow
# Вариант 2: Обратный прокси + пул прокси
QWEN_CHAT_PROXY_URL=http://127.0.0.1:8000/qwen # Адрес обратного прокси UrlProxy (UrlProxy настроен с HTTP_PROXY на ProxyFlow)Каждому аккаунту можно назначить собственный исходящий прокси, чтобы разные аккаунты ходили с разных IP одновременно и не попадали под массовый бан chat.qwen.ai по корреляции IP.
Приоритет: account.proxy > глобальный PROXY_URL > без прокси
Поддерживаемые протоколы: HTTP / HTTPS / SOCKS5 / SOCKS5H (как у PROXY_URL)
Через панель (рекомендуется): Откройте dashboard → при добавлении аккаунта заполните поле «Proxy URL», либо нажмите кнопку «Изменить proxy» на карточке существующего аккаунта.
Через ENV (DATA_SAVE_MODE=none):
# Старый формат (обратная совместимость, прокси не задан)
ACCOUNTS=user1@mail.com:pass1,user2@mail.com:pass2
# Новый формат (URL прокси через `|`, можно смешивать со старым)
ACCOUNTS=user1@mail.com:pass1|http://10.0.0.1:8080,user2@mail.com:pass2|socks5://10.0.0.2:1080Схема data/data.json (file-режим):
{
"accounts": [
{
"email": "user@mail.com",
"password": "...",
"token": "...",
"expires": 1234567890,
"proxy": "http://10.0.0.1:8080"
}
]
}Если поле proxy равно null или отсутствует, аккаунт ходит через глобальный PROXY_URL (если он задан).
⚠️ Внимание: прокси-URL в ответах API не маскируются. Проект рассчитан на запуск в доверенной локальной/частной сети с единственным администратором.
- Bun 1.3.14+ (для запуска из исходников; Docker использует 1.3.14)
- Node.js 24+ (только для тестов и lint при разработке, не нужен в production-образе)
- Docker (опционально)
- Redis (опционально, для персистентного хранения данных)
Создайте файл .env и настройте следующие параметры:
# 🌐 Конфигурация сервиса
LISTEN_ADDRESS=localhost # Адрес прослушивания
SERVICE_PORT=3000 # Порт сервиса
# 🔐 Безопасность
API_KEY=sk-123456,sk-456789 # API-ключи (обязательно, поддержка нескольких ключей)
ACCOUNTS= # Настройка аккаунтов (формат: user1:pass1[|proxy_url],user2:pass2[|proxy_url])
# 🔍 Конфигурация функций
SEARCH_INFO_MODE=table # Режим отображения результатов поиска (table/text)
OUTPUT_THINK=true # Выводить ли процесс размышления (true/false)
LEGACY_REASONING_IN_CONTENT=false # Формат рассуждений: false=поле reasoning_content, true=старый режим <think> внутри content (true/false)
SIMPLE_MODEL_MAP=false # Упрощенное сопоставление моделей (true/false)
MODELS_CACHE_TTL=3600 # Срок жизни кэша списка моделей (сек), 0=бессрочно
AGENT_TURN_MAX_TOOL_CALLS=24 # Anthropic: лимит tool_use по текстовому каналу за ход агента (4-256), дальше обрыв upstream
# 🌐 Прокси и обратный прокси
QWEN_CHAT_PROXY_URL= # Пользовательский URL обратного прокси Chat API (по умолчанию: https://chat.qwen.ai)
QWEN_CLI_PROXY_URL= # Пользовательский URL обратного прокси CLI API (по умолчанию: https://portal.qwen.ai)
PROXY_URL= # Адрес HTTP/HTTPS/SOCKS5/SOCKS5H прокси (например: http://127.0.0.1:7890)
# 🗄️ Хранение данных
DATA_SAVE_MODE=none # Режим сохранения данных (none/file/redis)
REDIS_URL= # Адрес подключения к Redis (опционально, при TLS используйте rediss://)
BATCH_LOGIN_CONCURRENCY=5 # Параллельность входа при массовом добавлении аккаунтов
# 📸 Конфигурация кэширования
CACHE_MODE=default # Режим кэширования изображений (default/file)| Параметр | Описание | Пример |
|---|---|---|
LISTEN_ADDRESS |
Адрес прослушивания сервиса | localhost или 0.0.0.0 |
SERVICE_PORT |
Порт работы сервиса | 3000 |
API_KEY |
API-ключи доступа, поддержка нескольких ключей. Первый ключ — администраторский (доступ к панели управления), остальные — обычные (только вызов API). Разделяются запятой | sk-admin123,sk-user456,sk-user789 |
SEARCH_INFO_MODE |
Формат отображения результатов поиска | table или text |
OUTPUT_THINK |
Отображать ли процесс размышления AI | true или false |
LEGACY_REASONING_IN_CONTENT |
Формат вывода рассуждений. По умолчанию false = рассуждения в отдельном поле reasoning_content; true = старый режим (<think> внутри content) |
true или false |
SIMPLE_MODEL_MAP |
Упрощенное сопоставление моделей, возвращает только базовые модели без вариантов | true или false |
MODEL_MAP |
Сопоставление входящих имён моделей: alias=qwen-id,...,*=fallback. Точное совпадение в приоритете (хвостовой [..] отбрасывается, без учёта регистра), существующие id Qwen проходят без изменений, остальное идёт в *; действует только для /v1/chat/completions и /v1/messages. Редактируется и в панели (Настройки → Сопоставление моделей); сохранённое в панели сопоставление имеет приоритет над этой переменной, см. .env.example |
*=qwen3.8-max-thinking |
MODELS_CACHE_TTL |
Срок жизни кэша списка моделей (в секундах); по истечении следующий запрос обновит список; 0 = бессрочный кэш |
3600 |
AGENT_TURN_MAX_TOOL_CALLS |
Путь Anthropic: лимит блоков tool_use по текстовому каналу за один ход агента (4–256). Если модель «идёт вразнос» после нарративного [TOOL CALL] (сотни повторов одного вызова, выдуманная сессия целиком), upstream обрывается сразу после N-го принятого вызова, а принятые вызовы отдаются со stop_reason=tool_use; после уже принятого в более раннем delta вызова дубликат, отклонённый вызов или проза/размышление также обрывают ход |
24 |
QWEN_CHAT_PROXY_URL |
Пользовательский адрес обратного прокси Chat API | https://your-proxy.com |
QWEN_CLI_PROXY_URL |
Пользовательский адрес обратного прокси CLI API | https://your-cli-proxy.com |
PROXY_URL |
Адрес прокси для исходящих запросов, поддержка HTTP/HTTPS/SOCKS5/SOCKS5H | http://127.0.0.1:7890 |
DATA_SAVE_MODE |
Способ персистентного хранения данных | none/file/redis |
REDIS_URL |
Адрес подключения к Redis, при использовании TLS-шифрования необходим протокол rediss:// |
redis://localhost:6379 или rediss://xxx.upstash.io |
BATCH_LOGIN_CONCURRENCY |
Параллельность входа при массовом добавлении аккаунтов, можно динамически менять в системных настройках фронтенда | 5 |
CACHE_MODE |
Способ хранения кэша изображений | default/file |
LOG_LEVEL |
Уровень логирования | DEBUG/INFO/WARN/ERROR |
ENABLE_FILE_LOG |
Включить ли файловое логирование | true или false |
LOG_DIR |
Директория файлов логов | ./logs |
MAX_LOG_FILE_SIZE |
Максимальный размер файла лога (МБ) | 10 |
MAX_LOG_FILES |
Количество сохраняемых файлов логов | 5 |
💡 Подсказка: Можно бесплатно создать экземпляр Redis на Upstash, при использовании протокола TLS адрес имеет формат
rediss://...
Переменная окружения API_KEY поддерживает настройку нескольких API-ключей для реализации разных уровней доступа:
Формат настройки:
# Один ключ (права администратора)
API_KEY=sk-admin123
# Несколько ключей (первый — администратор, остальные — обычные пользователи)
API_KEY=sk-admin123,sk-user456,sk-user789Описание прав:
| Тип ключа | Область прав | Описание функций |
|---|---|---|
| Администраторский ключ | Полные права | • Доступ к панели управления • Изменение системных настроек • Вызов всех API-эндпоинтов • Добавление/удаление обычных ключей |
| Обычный ключ | Права вызова API | • Только вызов API-эндпоинтов • Нет доступа к панели управления • Нет возможности изменять системные настройки |
Сценарии использования:
- Командная работа: назначение ключей с разными правами для разных членов команды
- Интеграция приложений: предоставление ограниченного API-доступа сторонним приложениям
- Разделение безопасности: разделение административных и пользовательских прав
Примечания:
- Первый API_KEY автоматически становится администраторским ключом с максимальными правами
- Администратор может динамически добавлять или удалять обычные ключи через панель управления
- Все ключи могут вызывать API-эндпоинты, различия в правах касаются только функций управления
Переменная окружения CACHE_MODE управляет способом хранения кэша изображений для оптимизации производительности загрузки и обработки:
| Режим | Описание | Сценарий использования |
|---|---|---|
default |
Кэширование в памяти (по умолчанию) | Однопроцессное развертывание, кэш теряется при перезапуске |
file |
Файловое кэширование | Многопроцессное развертывание, кэш сохраняется в директорию ./caches/ |
Рекомендуемая настройка:
- Однопроцессное развертывание: используйте
CACHE_MODE=default, максимальная производительность - Многопроцессное/кластерное развертывание: используйте
CACHE_MODE=file, обеспечивает общий кэш между процессами - Развертывание Docker: рекомендуется
CACHE_MODE=fileс монтированием директории./caches
Структура директории файлового кэша:
caches/
├── [signature1].txt # Файл кэша, содержит URL изображения
├── [signature2].txt
└── ...
docker run -d \
-p 3000:3000 \
-e API_KEY=sk-admin123,sk-user456,sk-user789 \
-e DATA_SAVE_MODE=none \
-e CACHE_MODE=file \
-e ACCOUNTS= \
-v ./caches:/app/caches \
--name qwen2api \
rfym21/qwen2api:latest# Скачать файл конфигурации
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/Rfym21/Qwen2API/refs/heads/main/docker/docker-compose.yml
# Запустить сервис
docker compose pull && docker compose up -d# Клонировать проект
git clone https://github.com/Rfym21/Qwen2API.git
cd Qwen2API
# Установить зависимости
bun install --frozen-lockfile
bun install --cwd public --frozen-lockfile
bun run build:frontend
# Настроить переменные окружения
cp .env.example .env
# Отредактировать файл .env
# Запустить один процесс Bun
bun run start
# Режим разработки
bun run devСервис работает в одном процессе Bun. PM2 и автоматический cluster удалены;
PM2_INSTANCES и PM2_MAX_MEMORY больше не действуют. Перезапуск задается через
Compose restart: always, лимит памяти через mem_limit. Статистика, лимиты и
настройки частично хранятся в памяти процесса: нескольким репликам нужна синхронизация.
bun run test сохраняет Node test runner для существующих тестов.
bun run test:bun проверяет реальный Bun-сервис с локальным mock upstream:
вход, фронтенд, WASM, OpenAI/Anthropic JSON и SSE без реальных аккаунтов.
По умолчанию используются исходники. Для сравнения доступен node src/server.js.
bun run build:binary собирает фронтенд и бинарный файл для текущей системы в pkg_dist/.
Для Linux x64: bun run build:binary --target bun-linux-x64 (для Alpine: bun-linux-x64-musl).
Кросс-компиляция не заменяет проверку запуска на целевой системе.
Проверка Windows: bun run test:bun --binary pkg_dist/qwen2api-windows-x64.exe.
Файл содержит Bun, бэкенд, фронтенд и tiktoken WASM; Node, Bun и node_modules на сервере
не нужны. Запускайте его из доступного для записи каталога с .env либо задайте переменные
окружения. Учётные данные и .env не встраиваются. Каталоги data/, logs/, caches/
создаются относительно рабочего каталога; QWEN2API_RUNTIME_DIR меняет этот корень.
--version выводит версию без запуска сервера. Docker содержит Alpine и musl-бинарник,
без исходников, node_modules и отдельного Bun CLI.
ci.yml проверяет push и PR без публикации. Общий verify.yml запускает lint и регрессию
на Node 24, берет Bun из packageManager, собирает фронтенд один раз и проверяет бинарники
Windows x64, Linux x64/arm64 на нативных runner. Linux также проверяет реальные Alpine-контейнеры.
release.yml публикует только при изменении version в package.json на main или вручную
через Run workflow с включённым publish на main. Без publish создаются только artifacts.
Обычные изменения исходников, PR и push тегов не публикуют релиз.
Релиз содержит три .tar.gz (бинарник, .env.example, инструкция), SHA256SUMS и Docker-образы linux/amd64 и linux/arm64. Архивы Linux используют glibc, контейнеры musl. Публикуются уже проверенные образы без повторной сборки. Опубликованные версии не перезаписываются; тег другого коммита требует новой версии. Незавершённый черновик можно повторить на том же коммите. latest обновляется, пока main имеет ту же версию и содержит коммит релиза в своей истории. Очередь publish использует queue:max (до 100 ожидающих задач). Публикация не атомарна: при сбое могут остаться черновик и часть тегов образов.
Нужны secrets DOCKERHUB_USERNAME, DOCKERHUB_TOKEN и доступный для записи Docker Hub репозиторий.
Только publish job имеет contents:write; environment release позволяет задать ограничения
ветки и ручное подтверждение. Перед первым новым релизом увеличьте текущую версию.
Локальная сборка: docker build -f docker/Dockerfile -t qwen2api:local ..
Проверка контейнера на Linux: bun run test:bun --docker-image qwen2api:local.
Быстрое развертывание на Hugging Face Spaces:
Быстрое развертывание на Vercel:
Этот вариант сохраняет совместимость Node/Express; переход на Bun относится к локальному запуску и Docker.
Необходимо настроить переменные окружения:
ACCOUNTS=email:password
SERVICE_PORT=80
API_KEY=sk-xxx
DATA_SAVE_MODE=none
Qwen2API/
├── README.md
├── bun.lock # Фиксация зависимостей Bun
├── package.json
│
├── docker/ # Директория конфигурации Docker
│ ├── Dockerfile
│ ├── docker-compose.yml
│ └── docker-compose-redis.yml
│
├── caches/ # Директория файлов кэша
├── data/ # Директория файлов данных
│ ├── data.json
│ └── data_template.json
├── scripts/ # Директория скриптов
│ └── fingerprint-injector.js # Скрипт инъекции отпечатка браузера
│
├── src/ # Директория исходного кода бэкенда
│ ├── server.js # Главный файл сервера
│ ├── config/
│ │ └── index.js # Файл конфигурации
│ ├── controllers/ # Директория контроллеров
│ │ ├── chat.js # Контроллер чата
│ │ ├── chat.image.video.js # Контроллер генерации изображений/видео
│ │ ├── cli.chat.js # Контроллер CLI-чата
│ │ └── models.js # Контроллер моделей
│ ├── middlewares/ # Директория middleware
│ │ ├── authorization.js # Middleware авторизации
│ │ └── chat-middleware.js # Middleware чата
│ ├── models/ # Директория моделей
│ │ └── models-map.js # Конфигурация сопоставления моделей
│ ├── routes/ # Директория маршрутов
│ │ ├── accounts.js # Маршруты аккаунтов
│ │ ├── chat.js # Маршруты чата
│ │ ├── cli.chat.js # Маршруты CLI-чата
│ │ ├── models.js # Маршруты моделей
│ │ ├── settings.js # Маршруты настроек
│ │ └── verify.js # Маршруты верификации
│ └── utils/ # Директория утилит
│ ├── account-rotator.js # Ротатор аккаунтов
│ ├── account.js # Управление аккаунтами
│ ├── chat-helpers.js # Вспомогательные функции чата
│ ├── cli.manager.js # Менеджер CLI
│ ├── cookie-generator.js # Генератор Cookie
│ ├── data-persistence.js # Персистентность данных
│ ├── fingerprint.js # Генерация отпечатка браузера
│ ├── img-caches.js # Кэш изображений
│ ├── logger.js # Утилита логирования
│ ├── precise-tokenizer.js # Точный токенизатор
│ ├── proxy-helper.js # Вспомогательные функции прокси
│ ├── redis.js # Подключение к Redis
│ ├── request.js # Обертка HTTP-запросов
│ ├── setting.js # Управление настройками
│ ├── ssxmod-manager.js # Менеджер параметров ssxmod
│ ├── token-manager.js # Менеджер токенов
│ ├── tools.js # Обработка вызова инструментов
│ └── upload.js # Загрузка файлов
│
└── public/ # Директория фронтенд-проекта
├── dist/ # Скомпилированные фронтенд-файлы
│ ├── assets/ # Статические ресурсы
│ ├── favicon.png
│ └── index.html
├── src/ # Исходный код фронтенда
│ ├── App.vue # Главный компонент приложения
│ ├── main.js # Точка входа
│ ├── style.css # Глобальные стили
│ ├── assets/ # Статические ресурсы
│ │ └── background.mp4
│ ├── routes/ # Конфигурация маршрутизации
│ │ └── index.js
│ └── views/ # Компоненты страниц
│ ├── auth.vue # Страница авторизации
│ ├── dashboard.vue # Панель управления
│ └── settings.vue # Страница настроек
├── package.json # Конфигурация фронтенд-зависимостей
├── package-lock.json
├── index.html # Входной HTML фронтенда
├── postcss.config.js # Конфигурация PostCSS
├── tailwind.config.js # Конфигурация TailwindCSS
├── vite.config.js # Конфигурация сборки Vite
└── public/ # Публичные статические ресурсы
└── favicon.png
API поддерживает многоключевую аутентификацию, все запросы должны содержать действительный API-ключ в заголовке:
Authorization: Bearer sk-your-api-keyПоддерживаемые типы ключей:
- Администраторский ключ: первый настроенный API_KEY, обладает полными правами
- Обычный ключ: остальные настроенные API_KEY, только вызов API-эндпоинтов
Примеры аутентификации:
# Использование администраторского ключа
curl -H "Authorization: Bearer sk-admin123" http://localhost:3000/v1/models
# Использование обычного ключа
curl -H "Authorization: Bearer sk-user456" http://localhost:3000/v1/chat/completionsПолучение списка всех доступных AI-моделей.
GET /v1/models
Authorization: Bearer sk-your-api-keyGET /models (без аутентификации)Пример ответа:
{
"object": "list",
"data": [
{
"id": "qwen-max-latest",
"object": "model",
"created": 1677610602,
"owned_by": "qwen"
}
]
}Отправка сообщения и получение ответа AI.
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-your-api-keyТело запроса:
{
"model": "qwen-max-latest",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Ты полезный помощник."
},
{
"role": "user",
"content": "Привет, расскажи о себе."
}
],
"stream": false,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}Пример ответа:
{
"id": "chatcmpl-123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677652288,
"model": "qwen-max-latest",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Привет! Я AI-помощник..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 20,
"completion_tokens": 50,
"total_tokens": 70
}
}Проект предоставляет Anthropic-compatible bridge для конечной точки /v1/messages, чтобы её можно было использовать с такими клиентами, как Claude Code, Anthropic SDK, aider и другими совместимыми инструментами.
Примечание: Qwen2API — это слой совместимости, а не эквивалентный официальный backend Anthropic. Для неподдерживаемых полей текущая стратегия намеренно мягкая: запрос по возможности принимается, а важные неподдерживаемые поля явно показываются через response headers и серверные логи, вместо того чтобы молча игнорироваться. Поля
system, многоходовыеmessages,tools,tool_choiceиthinkingсейчас поддерживаются приближённо, а не как нативная семантика Anthropic.
POST /v1/messages
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-your-api-keyМатрица совместимости:
| Поле / возможность | Статус | Текущее поведение | Примечание / влияние на клиента |
|---|---|---|---|
model |
Supported | Сопоставляется с именем модели Qwen | Можно использовать любой разрешаемый ID модели Qwen |
messages.text |
Supported | Поддерживаются обычные текстовые сообщения | Базовые chat-клиенты работают |
messages.image |
Supported | Поддерживаются image-блоки с переводом во внутренний формат изображений | Подходит для типичных мультимодальных клиентов |
messages.tool_use |
Partial | Принимаются Anthropic-style блоки истории tool_use, затем они переводятся и сворачиваются внутри bridge |
Это не нативная upstream-семантика tool call |
messages.tool_result |
Partial | Принимается tool_result, затем преобразуется в текстовый результат bridge-слоя |
Детали вроде is_error не гарантированно сохраняются |
system |
Partial | Встраивается в префикс prompt | Не сохраняется как отдельный нативный system-слой upstream |
messages (multi-turn) |
Partial | История нескольких ходов сжимается / переводится | Семантика структурированного диалога приблизительная |
tools[] |
Partial | Поддерживается базовая форма {name,input_schema,description} |
Реализовано через prompt/XML-симуляцию, а не нативное upstream tool execution |
tool_choice |
Partial | Поддерживаются базовые режимы auto / any / tool / none |
Опирается на prompt steering и retry hints, а не на жёсткую гарантию upstream |
thinking |
Partial | Сейчас принимается legacy-форма thinking: {type:"enabled", budget_tokens:N} и приблизительно отображается |
Не эквивалентно новым adaptive thinking / effort semantics Anthropic |
stream |
Supported | Возвращает Anthropic-style SSE последовательность событий | Подходит для Claude Code и других streaming-клиентов |
max_tokens |
Ignored with warning | Сейчас не ограничивает upstream output по-настоящему | Показывается через warning headers / logs |
stop_sequences |
Ignored with warning | Сейчас не отображается на upstream stop behavior | Показывается через warning headers / logs |
metadata |
Ignored with warning | Сейчас не участвует в upstream-запросе | Показывается через warning headers / logs |
temperature / top_p / top_k |
Ignored with warning | Сейчас не переводится в upstream sampling controls | Показывается через warning headers / logs |
service_tier |
Ignored with warning | Сейчас не поддерживается | Показывается через warning headers / logs |
container |
Ignored with warning | Сейчас не поддерживается | Показывается через warning headers / logs |
output_config |
Ignored with warning | Сейчас не поддерживаются official structured outputs / effort semantics | Показывается через warning headers / logs |
mcp_servers |
Not supported yet | Anthropic MCP runtime semantics сейчас не поддерживаются | Пока только помечается как риск; в будущей версии может стать явной ошибкой |
context_management |
Not supported yet | Official compaction / context-editing semantics сейчас не поддерживаются | Пока только помечается как риск; в будущей версии может стать явной ошибкой |
Если запрос содержит приближённо поддерживаемые или неподдерживаемые поля, в ответе могут появиться следующие headers:
X-Qwen2API-Anthropic-CompatibilityX-Qwen2API-Anthropic-Warnings
Эти headers показывают, какие Anthropic-возможности имеют статус Partial, а какие поля были Ignored with warning. Они не меняют базовую форму успешного response body.
Пример запроса (с tool calling):
{
"model": "qwen3-coder-plus",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Проверь погоду в Гуанчжоу"}
],
"tools": [
{
"name": "get_weather",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": { "city": { "type": "string" } },
"required": ["city"]
}
}
],
"tool_choice": { "type": "any" }
}Примечание:
max_tokensв примере выше принимается, но сейчас относится к Ignored with warning и не ограничивает upstream output так же, как это делает официальный Anthropic API.
Непотоковый ответ:
{
"id": "msg_xxx",
"type": "message",
"role": "assistant",
"model": "qwen3-coder-plus",
"content": [
{
"type": "tool_use",
"id": "call_xxx",
"name": "get_weather",
"input": { "city": "Гуанчжоу" }
}
],
"stop_reason": "tool_use",
"stop_sequence": null,
"usage": { "input_tokens": 233, "output_tokens": 25 }
}Последовательность SSE-событий в потоковом режиме:
event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{...}}
event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"tool_use","id":"call_xxx","name":"get_weather","input":{}}}
event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"input_json_delta","partial_json":"{\"city\":\"Гуанчжоу\"}"}}
event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}
event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"tool_use","stop_sequence":null},"usage":{"input_tokens":234,"output_tokens":25}}
event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}
Используйте модели с суффиксом -image для генерации изображений из текста.
Используйте модели с суффиксом -image-edit для редактирования изображений.
При использовании моделей -image можно управлять размером изображения, добавив параметр size в тело запроса или включив ключевые слова 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16 в текст сообщения.
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-your-api-keyТело запроса:
{
"model": "qwen-max-latest-image",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Нарисуй котенка, играющего в саду, в мультяшном стиле"
}
],
"size": "1:1",
"stream": false
}Поддерживаемые параметры:
size: размер изображения, поддерживается"1:1","4:3","3:4","16:9","9:16"stream: поддержка потокового и непотокового ответа
Пример ответа:
{
"created": 1677652288,
"model": "qwen-max-latest",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": ""
},
"finish_reason": "stop"
}
]
}Добавьте суффикс -search к имени модели для включения функции поиска:
{
"model": "qwen-max-latest-search",
"messages": [...]
}Добавьте суффикс -thinking к имени модели для вывода процесса размышления:
{
"model": "qwen-max-latest-thinking",
"messages": [...]
}Одновременное включение поиска и рассуждений:
{
"model": "qwen-max-latest-thinking-search",
"messages": [...]
}Активируйте генерацию изображений из текста, установив параметр chat_type в значение t2i:
{
"model": "qwen-max-latest",
"chat_type": "t2i",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Нарисуй милого котенка"
}
],
"size": "1:1"
}Поддерживаемые размеры изображений: 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16
Умное определение размера: система автоматически распознает ключевые слова размера в промпте и устанавливает соответствующий размер
API автоматически обрабатывает загрузку изображений, поддерживает отправку изображений в диалоге:
{
"model": "qwen-max-latest",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Что изображено на этой картинке?"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/jpeg;base64,..."
}
}
]
}
]
}CLI-эндпоинт использует OAuth-токены Qwen Code / Qwen Cli для доступа, поддерживает контекст 256K и вызов инструментов (Function Calling).
Поддерживаемые модели:
| ID модели | Описание |
|---|---|
qwen3-coder-plus |
Qwen3 Coder Plus |
qwen3-coder-flash |
Qwen3 Coder Flash (быстрее) |
coder-model |
Qwen 3.5 Plus (с цепочкой рассуждений, контекст 256K) |
qwen3.5-plus |
Алиас для coder-model, автоматическое перенаправление |
Отправка чат-запросов через CLI-эндпоинт, поддержка потоковых и непотоковых ответов.
POST /cli/v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer API_KEYТело запроса:
{
"model": "qwen3-coder-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Привет, расскажи о себе."
}
],
"stream": false,
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 2000
}Использование coder-model (т.е. Qwen 3.5 Plus) или его алиаса qwen3.5-plus:
{
"model": "coder-model",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Напиши алгоритм быстрой сортировки."
}
],
"stream": false
}Потоковый запрос:
{
"model": "qwen3-coder-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Напиши стихотворение о весне."
}
],
"stream": true
}Формат ответа:
Непотоковый ответ соответствует стандартному формату OpenAI API:
{
"id": "chatcmpl-123",
"object": "chat.completion",
"created": 1677652288,
"model": "qwen3-coder-plus",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Привет! Я AI-помощник..."
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 20,
"completion_tokens": 50,
"total_tokens": 70
}
}Потоковый ответ использует формат Server-Sent Events (SSE):
data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"qwen3-coder-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Привет"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"qwen3-coder-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"!"},"finish_reason":null}]}
data: [DONE]