Základní URL a ověření
Okamžité připojení nastavením základní URL klienta a předáním klíče v hlavičce. Autentizace je jednoduchá: zahrňte Authorization: Bearer YOUR_API_KEY s každým požadavkem. Klíč získáte okamžitě po registraci přes Google nebo e-mail. Není vyžadováno telefonní číslo a klíč se na obrazovce objeví ihned. Toto nastavení funguje s jakýmkoli standardním OpenAI-compatible SDK, protože dodržujeme stejnou strukturu rozhraní. Nemusíte spravovat složité přihlašovací relace ani řešit vypršování relací, které trápí jiné platformy. Váš klíč je jediný údaj, který potřebujete pro všechny endpointy. Tato jednoduchost znamená, že můžete integrovat API do svých skriptů nebo aplikací bez obav z cyklu obnovy tokenů nebo OAuth toků. Služba je navržena pro vývojáře, kteří chtějí přímý přístup bez byrokratických překážek. Poskytujeme čisté, předvídatelné rozhraní, které se chová přesně jako průmyslový standard. To výrazně snižuje čas integrace ve srovnání s bojem proti proprietárním přihlašovacím systémům.
Endpoint Chat Completions
Pošlete zprávy do modelu bez omezení pomocí standardního endpointu dokončování chatu. Endpoint přijímá požadavky POST na /v1/chat/completions s JSON tělem obsahujícím vaše zprávy. Musíte specifikovat model id jako uncensored na použití našeho specifického velkého jazykového modelu. Systém vrací textové odpovědi, které můžete zpracovat nebo zobrazit. Toto je API typu text-in, text-out bez funkcí generování obrázků nebo audia. Ovládáte tón a styl úpravou parametrů jako teplota nebo top_p. Formát odpovědi je konzistentní a předvídatelný, což usnadňuje parsování v libovolném jazyce. Můžete odeslat více tahů v jedné žádosti pro udržení historie konverzace. Tento přístup napodobuje chování hlavních poskytovatelů, zatímco nabízí náš specifický uncensored model. Je to základní funkce pro vytváření chatbotů, asistentů nebo generátorů obsahu. Endpoint je optimalizován pro rychlost a spolehlivost.
Integrace Python SDK
Rychlá integrace pomocí oficiálního Python SDK s minimální konfigurací. Stačí nastavit base URL a API klíč při inicializaci klienta. Níže uvedený úryvek kódu ukazuje, jak vytvořit jednoduchý požadavek na chat completion. Tato metoda funguje bezproblémově s existujícími kódy OpenAI, protože rozhraní je identické. Můžete předat seznam zpráv s rolí jako system, user, nebo assistant. Objekt odpovědi vám poskytuje přístup k vygenerovanému textu a využití tokenů. To zjednodušuje ladění a monitorování vaší aplikace. Nemusíte psát vlastní HTTP klienty ani ručně řešit serializaci JSON. SDK za vás odvede veškerou náročnou práci. To snižuje množství boilerplate kódu a výrazně zrychluje vývojové cykly. Můžete začít prototypovat během minut a později škálovat, až bude potřeba. Knihovna je dobře zdokumentovaná a aktivně udržovaná.
Integrace SDK pro Node
Použijte SDK Node.js k integraci API do vašich projektů JavaScript nebo TypeScript. Nastavení je podobné Pythonu: jednou nakonfigurujte základní URL a klíč. Ukázka kódu demonstruje jednoduchý požadavek na chat endpoint. Můžete použít stejnou strukturu zpráv jako v Pythonu, což zajišťuje konzistenci napříč vaší technologií. Objekt odpovědi poskytuje text dokončení a statistiky využití. To je užitečné pro sledování spotřeby tokenů ve vašich aplikacích Node. SDK interně zpracovává streamování a zpracování chyb, což zjednodušuje váš kód. Tento kód můžete integrovat do tras Express, serverless funkcí nebo pozadí úloh. Rozhraní je povědomé každému, kdo použil knihovnu OpenAI pro Node. To znamená, že můžete znovu použít stávající logiku a vzory bez učení se nové struktuře API. Přirozeně zapadá do moderních ekosystémů JavaScript. Získáte výhody standardizovaného rozhraní s našimi konkrétními možnostmi modelu. To snižuje kognitivní zátěž při přepínání mezi různými částmi vaší aplikace.
Streamované odpovědi
Povolit výstup v reálném čase nastavením parametru stream na true ve své žádosti. API vrací stream chunků místo jedné kompletní odpovědi. To je ideální pro chatová rozhraní, kde chcete zobrazovat text, jak je generován. Každý chunk obsahuje částečnou odpověď, což umožňuje postupnou aktualizaci uživatelského rozhraní. Poslední chunk obsahuje celkové využití tokenů pro žádost. Tato funkce funguje s Python i Node SDK s minimálními změnami kódu. Stream zpracujete iterací přes chunky a přidáváním textu. To vytváří plynulejší uživatelský zážitek ve srovnání s čekáním na kompletní odpověď. Je zvláště užitečná pro generování dlouhého obsahu nebo složité úlohy logického uvažování. Možnost streamování je standardem v moderních API LLM a je zde plně podporována. Tok můžete ovládat řízením rychlosti konzumace streamu. To vám dává jemnou kontrolu nad tím, jak je výstup zobrazen uživateli.
Limity, chyby a kontext
Okno kontextu podporuje až 100 000 tokenů pro prompt i completion dohromady. Na klíč můžete odeslat až 8 souběžných požadavků a 300 požadavků za minutu. Pokud tyto limity překročíte, obdržíte chybu limitu 429. Chyby autentizace vracejí stav 401, pokud je váš klíč neplatný. Stav 402 znamená, že je vyčerpán váš předplacený kredit. Službu můžete obnovit kdykoli doplněním kryptoměnami. Chyby nespotřebovávají váš kredit, takže selhané požadavky jsou zdarma. Maximální výstup na požadavek je 16 000 tokenů, nebo 2 048, pokud neurčíte limit. Těla požadavků jsou omezena na 8 MB. Tyto limity jsou navrženy tak, aby zajistily férové využití a stabilitu systému. Vaše využití můžete sledovat prostřednictvím hlaviček odpovědi nebo objektů SDK. Tato transparentnost vám pomůže efektivně řídit rozpočet a plánovat architekturu aplikace. Předplatný model znamená, že platíte pouze za to, co použijete, bez skrytých poplatků.
cURL
curl https://api.mistralapilogin.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Fix my token expiry error"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.mistralapilogin.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
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mistralapilogin.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);Streamování
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)