Mistral 用户快速上手

基础 URL 与认证

我们的 API 完全兼容 OpenAI SDK。你只需更新基础 URL 并提供 API 密钥。该服务的基础 URL 为 https://api.mistralapi.com/v1。认证通过 Authorization 标头使用 Bearer 令牌处理。与某些供应商不同，我们不需要复杂的路由或特定于供应商的标头；只需像往常一样传递密钥即可。

• 基础 URL： https://api.mistralapi.com/v1
• 标头： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

你的 API 密钥在注册后立即生成。请妥善保管，因为它可以访问你的预付额度。没有月度订阅费，仅按 token 用量付费。

聊天补全接口

我们 API 的核心是 POST /v1/chat/completions 接口。它接受消息列表并返回生成的响应。此接口支持大多数 LLM 客户端使用的标准消息格式。你必须将模型 ID 指定为 "uncensored"。该模型是一个开放权重的大型语言模型，托管在我们的服务器上，经过调整，可在合法成人用途中无需内容拒绝地回答问题。

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

API 仅返回文本响应。它不支持图像、音频、视频或嵌入向量。对于大多数开发人员来说，此接口无需更改代码即可替换标准的 OpenAI 聊天接口，只需更改基础 URL 和模型 ID。

Python SDK 集成

使用官方 OpenAI Python 库是集成最快的方式。将基础 URL 设置为我们的接口，并提供 API 密钥。下面的代码演示了简单的文本补全请求。

• 安装库：pip install openai
• 将 base_url 设置为 https://api.mistralapi.com/v1
• 使用 model="uncensored"

这种方法有效是因为我们的 API 镜像了 OpenAI 的响应结构。你可以使用现有的库进行流式输出、函数调用和 JSON 模式，无需修改。

Node SDK 集成

对于 JavaScript/TypeScript 开发人员，openai npm 包可以无缝工作。使用我们的基础 URL 和 API 密钥配置客户端。这允许你为 OpenAI 和我们的无审查模型使用相同的代码库。

• 安装库：npm install openai
• 将 baseUrl 配置为 https://api.mistralapi.com/v1
• 指定 model: "uncensored"

这种兼容性扩展到所有标准参数，如 temperature、top_p 和 stop 序列。你可以通过更改客户端配置轻松切换供应商。

流式响应

我们通过 SSE 支持流式响应。这允许你接收生成的 token，从而降低用户的感知延迟。流的最后一个块包含用于计费的 token 使用统计信息。

• 在请求中设置 stream: true
• 从响应中读取块
• 解析最后一个块以获取使用数据

流式输出非常适合聊天界面和实时应用程序。响应格式与 OpenAI 流式标准匹配，因此你现有的流式逻辑无需更改即可工作。

限制、错误与上下文窗口

我们的 API 有特定的限制以确保稳定性。每个 API 密钥支持每分钟 300 个请求和 8 个并发请求。最大请求体大小为 8 MB。上下文窗口总共为 100,000 个 token（提示词 + 补全）。如果你未设置 max_tokens，默认输出为 2,048 个 token；否则，最大输出为 32,000 个 token。

• 401: 无效的 API 密钥
• 402: 余额不足
• 429: 超出速率限制

高级额度永不过期。错误和拒绝不收费。如果你遇到问题，请使用支持页面进行退款或账户帮助。

cURL

复制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

复制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

复制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);

流式输出

复制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)