मिस्ट्रल उपयोगकर्ताओं के लिए क्विकस्टार्ट

बेस URL और प्रमाणीकरण

हमारा API OpenAI SDKs के साथ पूरी तरह से संगत है। आपको केवल base URL अपडेट करने और अपनी API कुंजी प्रदान करने की आवश्यकता है। इस सेवा के लिए base URL है https://api.mistralapi.com/v1। प्रमाणीकरण Bearer token का उपयोग करके Authorization हेडर के माध्यम से किया जाता है। कुछ प्रदाताओं के विपरीत, हम जटिल रूटिंग या वेंडर-विशिष्ट हेडर की आवश्यकता नहीं करते हैं; बस अपनी कुंजी सामान्य तरीके से पास करें।

• बेस URL: https://api.mistralapi.com/v1
• हेडर: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

आपकी API कुंजी साइन अप तुरंत जनरेट होती है। इसे सुरक्षित रखें, क्योंकि यह आपके प्रीपेड क्रेडिट तक पहुंच प्रदान करती है। कोई मासिक सदस्यता शुल्क नहीं है, केवल टोकन उपयोग पर आधारित पे-एज़-यू-गो प्राइसिंग है।

Chat Completions एंडपॉइंट

हमारे API का मुख्य भाग POST /v1/chat/completions एंडपॉइंट है। यह संदेशों की एक सूची स्वीकार करता है और एक उत्पन्न प्रतिक्रिया लौटाता है। यह एंडपॉइंट अधिकांश LLM क्लाइंट्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले मानक संदेश प्रारूप का समर्थन करता है। आपको मॉडल ID को "uncensored" के रूप में निर्दिष्ट करना होगा। यह मॉडल एक ओपन-वेट बड़ा भाषा मॉडल है जो हमारे सर्वर पर होस्ट किया गया है, जिसे कानूनी वयस्क उपयोग के लिए बिना सामग्री अस्वीकृति के उत्तर देने के लिए ट्यून्ड किया गया है।

• एंडपॉइंट: POST /v1/chat/completions
• Model ID: uncensored

API केवल टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाता है। यह इमेज, ऑडियो, वीडियो या एम्बेडिंग्स का समर्थन नहीं करता है। अधिकांश डेवलपर्स के लिए, यह एंडपॉइंट बेस URL और मॉडल ID के अलावा शून्य कोड परिवर्तनों के साथ मानक OpenAI चैट एंडपॉइंट को प्रतिस्थापित करता है।

Python SDK इंटीग्रेशन

औपचारिक OpenAI Python लाइब्रेरी का उपयोग करना एकीकरण का सबसे तेज़ तरीका है। बेस URL को हमारे एंडपॉइंट पर सेट करें और अपनी API कुंजी प्रदान करें। नीचे दिया गया कोड एक सरल टेक्स्ट कंप्लीशन अनुरोध को दर्शाता है।

• लाइब्रेरी इंस्टॉल करें: pip install openai
• base_url को https://api.mistralapi.com/v1 पर सेट करें
• model="uncensored" का उपयोग करें

यह दृष्टिकोण काम करता है क्योंकि हमारा API OpenAI प्रतिक्रिया संरचना को प्रतिबिंबित करता है। आप स्ट्रीमिंग, फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON मोड के लिए मौजूदा लाइब्रेरी बिना संशोधन के उपयोग कर सकते हैं।

Node SDK इंटीग्रेशन

JavaScript/TypeScript डेवलपर्स के लिए, openai npm पैकेज सहजता से काम करता है। हमारे बेस URL और अपनी API कुंजी के साथ क्लाइंट कॉन्फ़िगर करें। इससे आप ओपनएआई और हमारे बिना सेंसर मॉडल दोनों के लिए एक ही कोडबेस का उपयोग कर सकते हैं।

• लाइब्रेरी इंस्टॉल करें: npm install openai
• baseUrl को https://api.mistralapi.com/v1 पर कॉन्फ़िगर करें
• model: "uncensored" निर्दिष्ट करें

यह संगतता temperature, top_p, और stop अनुक्रमों जैसे सभी मानक पैरामीटरों तक फैली हुई है। आप क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन बदलकर आसानी से प्रदाताओं के बीच स्विच कर सकते हैं।

स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं

हम सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) के माध्यम से स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं का समर्थन करते हैं। इससे आप टोकन प्राप्त कर सकते हैं जैसे ही वे जनरेट होते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता कम हो जाती है। स्ट्रीम का अंतिम चंक बिलिंग के लिए टोकन उपयोग आंकड़ों को शामिल करता है।

• अपने अनुरोध में stream: true सेट करें
• प्रतिक्रिया से चंक पढ़ें
• उपयोग डेटा के लिए अंतिम चंक को पार्स करें

स्ट्रीमिंग चैट इंटरफ़ेस और रियल-टाइम एप्लिकेशन के लिए आदर्श है। प्रतिक्रिया फॉर्मेट ओपनएआई स्ट्रीमिंग मानक से मेल खाता है, इसलिए आपका मौजूदा स्ट्रीमिंग लॉजिक बिना किसी बदलाव के काम करेगा।

सीमाएं, त्रुटियां और कॉन्टेक्स्ट विंडो

स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए हमारे API की विशिष्ट सीमाएँ हैं। प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और 8 समानांतर अनुरोधों का समर्थन करती है। अधिकतम अनुरोध बॉडी आकार 8 MB है। context window कुल 100,000 टोकन (प्रॉम्प्ट + पूर्णता) है। यदि आप max_tokens सेट नहीं करते हैं, तो डिफ़ॉल्ट आउटपुट 2,048 टोकन है; अन्यथा, अधिकतम आउटपुट 32,000 टोकन है।

• 401: अमान्य API कुंजी
• 402: अपर्याप्त क्रेडिट
• 429: रेट लिमिट पार हो गया

प्रीमियम क्रेडिट कभी खत्म नहीं होता। त्रुटियां और रिफ्यूजल मुफ़्त हैं। यदि आपको समस्याएं आती हैं, तो रिफंड या खाता सहायता के लिए Support पेज का उपयोग करें।

cURL

कॉपी करेंcurl https://api.mistralapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

कॉपी करेंfrom openai import OpenAI

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

Node.js

कॉपी करेंimport OpenAI from "openai";

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

स्ट्रीमिंग

कॉपी करेंstream = 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)