Szybki start dla użytkowników Mistral

URL bazowy i uwierzytelnianie

Nasze API jest w pełni kompatybilne z SDK OpenAI. Musisz tylko zaktualizować podstawowy URL i podać swój klucz API. Podstawowy URL dla tej usługi to https://api.mistralapi.com/v1. Autoryzacja odbywa się za pomocą nagłówka Authorization z tokenem Bearer. W przeciwieństwie do niektórych dostawców, nie wymagamy skomplikowanego routingu ani nagłówków specyficznych dla dostawcy; po prostu przekaż swój klucz tak, jak to zwykle robisz.

• URL bazowy: https://api.mistralapi.com/v1
• Nagłówek: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Twój klucz API jest generowany natychmiast po rejestracji. Chroń go, ponieważ daje dostęp do Twojego przedpłaconego kredytu. Nie ma miesięcznych opłat subskrypcyjnych, tylko model pay-as-you-go oparty na zużyciu tokenów.

Endpoint Chat Completions

Podstawą naszego API jest endpoint POST /v1/chat/completions. Przyjmuje on listę wiadomości i zwraca wygenerowaną odpowiedź. Ten endpoint obsługuje standardowy format wiadomości używany przez większość klientów LLM. Musisz podać identyfikator modelu jako "uncensored". Jest to model językowy o otwartych wagach, hostowany na naszych serwerach, dostrojony do odpowiadania bez odmów treści dla prawnego użytku przez osoby dorosłe.

• Endpoint: POST /v1/chat/completions
• Identyfikator modelu: uncensored

API zwraca tylko odpowiedzi tekstowe. Nie obsługuje obrazów, audio, wideo ani embeddingów. Dla większości deweloperów ten endpoint zastępuje standardowy endpoint czatu OpenAI bez zmian w kodzie poza URL bazowym i identyfikatorem modelu.

Integracja z Python SDK

Użycie oficjalnej biblioteki Python OpenAI to najszybszy sposób integracji. Ustaw URL bazowy na nasz endpoint i podaj swój klucz API. Poniższy kod demonstruje proste żądanie uzupełnienia tekstu.

• Zainstaluj bibliotekę: pip install openai
• Ustaw base_url na https://api.mistralapi.com/v1
• Użyj model="uncensored"

To podejście działa, ponieważ nasz API odzwierciedla strukturę odpowiedzi OpenAI. Możesz używać istniejących bibliotek do strumieniowania, wywoływania funkcji i trybu JSON bez modyfikacji.

Integracja z Node SDK

Dla deweloperów JavaScript/TypeScript pakiet npm openai działa bezproblemowo. Skonfiguruj klienta z naszym URL bazowym i kluczem API. Pozwala to na użycie tej samej bazy kodu zarówno dla OpenAI, jak i naszego modelu bez cenzury.

• Zainstaluj bibliotekę: npm install openai
• Skonfiguruj baseUrl na https://api.mistralapi.com/v1
• Określ model: "uncensored"

Ta kompatybilność rozciąga się na wszystkie standardowe parametry takie jak temperature, top_p i sekwencje stop. Możesz łatwo przełączać się między dostawcami, zmieniając konfigurację klienta.

Odpowiedzi strumieniowe

Obsługujemy odpowiedzi strumieniowe za pomocą Server-Sent Events (SSE). Pozwala to na otrzymywanie tokenów w miarę ich generowania, co zmniejsza postrzeganą latencję dla użytkowników. Ostatni fragment strumienia zawiera statystyki użycia tokenów do rozliczenia.

• Ustaw stream: true w swoim żądaniu
• Czytaj fragmenty z odpowiedzi
• Sparsuj ostatni fragment pod kątem danych użycia

Strumieniowanie jest idealne dla interfejsów czatu i aplikacji w czasie rzeczywistym. Format odpowiedzi pasuje do standardu strumieniowania OpenAI, więc Twoja istniejąca logika strumieniowania będzie działać bez zmian.

Limity, błędy i okno kontekstu

Nasze API ma określone limity zapewniające stabilność. Każdy klucz API obsługuje 300 zapytań na minutę i 8 równoległych zapytań. Maksymalny rozmiar ciała zapytania wynosi 8 MB. Okno kontekstu wynosi łącznie 100 000 tokenów (prompt + completion). Jeśli nie ustawisz max_tokens, domyślny wynik to 2 048 tokenów; w przeciwnym razie maksymalny wynik to 32 000 tokenów.

• 401: Nieprawidłowy klucz API
• 402: Niewystarczający kredyt
• 429: Przekroczono limit zapytań

Kredyt Premium nigdy nie wygasa. Błędy i odrzucenia są darmowe. Jeśli napotkasz problemy, użyj strony Wsparcie do zwrotów lub pomocy z kontem.

cURL

Kopiujcurl 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

Kopiujfrom 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

Kopiujimport 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);

Strumieniowanie

Kopiujstream = 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)