Mistral 使用者快速上手指南

基礎 URL 與身份驗證

我們的 API 完全相容於 OpenAI SDK。你只需更新 base URL 並提供你的 API 金鑰即可。此服務的 base URL 為 https://api.mistralapi.com/v1。驗證透過 Authorization 標頭使用 Bearer token 處理。與某些供應商不同，我們不需要複雜的路由或供應商專屬標頭；只需像平常一樣傳遞你的金鑰即可。

• 基礎 URL： https://api.mistralapi.com/v1
• 標頭： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

你的 API 金鑰在註冊後立即生成。請妥善保管，因為它可存取你的預付額度。沒有月費訂閱費，僅根據 token 用量採用隨用隨付定價。

聊天完成端點

我們 API 的核心是 POST /v1/chat/completions 端點。它接受一組訊息並回傳生成的回應。此端點支援大多數 LLM 客戶端使用的標準訊息格式。你必須指定模型 ID 為 "uncensored"。此模型是一個開放權重大型語言模型，託管於我們的伺服器，經過微調以無審查地回答，適用於合法的成人用途。

• 端點： POST /v1/chat/completions
• 模型 ID： uncensored

API 僅返回文字回應。不支援圖片、音訊、影片或嵌入向量。對於大多數開發者而言，此端點可取代標準 OpenAI 聊天端點，除了基礎 URL 和模型 ID 外，無需任何程式碼變更。

Python SDK 整合

使用官方 OpenAI Python 函式庫是整合的最快方式。將基礎 URL 設定為我們的端點並提供 API 金鑰。以下程式碼示範了簡單的文本完成請求。

• 安裝函式庫：pip install openai
• 將 base_url 設定為 https://api.mistralapi.com/v1
• 使用 model="uncensored"

此方法有效是因為我們的 API 複製了 OpenAI 的回應結構。你可以使用現有的函式庫進行串流輸出、函式呼叫和 JSON 模式，無需修改。

Node SDK 整合

對於 JavaScript/TypeScript 開發者而言，openai npm 套件可無縫運作。使用我們的基礎 URL 和 API 金鑰設定客戶端。這允許你對 OpenAI 和我們的無審查模型使用相同的程式碼庫。

• 安裝函式庫：npm install openai
• 將 baseUrl 設定為 https://api.mistralapi.com/v1
• 指定 model: "uncensored"

此相容性延伸至所有標準參數，如 temperature、top_p 和 stop 序列。你可以透過更改客戶端設定輕鬆切換供應商。

串流回應

我們支援透過伺服器發送事件 (SSE) 進行串流回應。這允許你在 token 生成時接收它們，從而降低使用者的感知延遲。串流的最後一個區塊包含用於計費的 token 用量統計數據。

• 在請求中設定 stream: true
• 從回應中讀取區塊
• 解析最後一個區塊以獲取用量數據

串流非常適合聊天介面和即時應用程式。回應格式符合 OpenAI 串流標準，因此你現有的串流邏輯無需變更即可運作。

限制、錯誤與上下文視窗

我們的 API 有特定限制以確保穩定性。每個 API 金鑰支援每分鐘 300 個請求和 8 個並行請求。最大請求主體大小為 8 MB。上下文視窗總計為 100,000 個 token（提示詞 + 完成）。如果你未設定 max_tokens，預設輸出為 2,048 個 token；否則，最大輸出為 32,000 個 token。

• 401: 無效的 API 金鑰
• 402: 額度不足
• 429: 超過速率限制

高級額度永不失效。錯誤與拒絕請求免費。如果遇到問題，請使用支援頁面進行退款或帳戶協助。

cURL

複製curl 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

複製from 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

複製import 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);

串流

複製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)