Documentación de la API LLM sin censura

URL Base y Autenticación

Conéctate inmediatamente apuntando tu cliente a nuestra URL base y pasando tu clave en el encabezado. La autenticación es sencilla: incluye Authorization: Bearer YOUR_API_KEY con cada solicitud. Obtienes tu clave al instante después de registrarte con Google o correo electrónico. No se requiere número de teléfono y la clave aparece en pantalla de inmediato. Esta configuración funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI estándar porque seguimos la misma estructura de interfaz. No necesitas gestionar sesiones de inicio de sesión complejas ni lidiar con expiraciones de sesión que plaguen a otras plataformas. Tu clave es la única credencial que necesitas para todos los endpoints. Esta simplicidad significa que puedes integrar la API en tus scripts o aplicaciones sin preocuparte por ciclos de actualización de tokens o flujos OAuth. El servicio está diseñado para desarrolladores que desean acceso directo sin barreras burocráticas. Proporcionamos una interfaz limpia y predecible que se comporta exactamente como el estándar de la industria. Esto reduce significativamente el tiempo de integración en comparación con luchar con sistemas de inicio de sesión propietarios.

Endpoint Chat Completions

Envía mensajes al modelo sin censura usando el endpoint estándar de finalización de chat. El endpoint acepta solicitudes POST a /v1/chat/completions con un cuerpo JSON que contiene tus mensajes. Debes especificar el ID del modelo como uncensored usar nuestro modelo de lenguaje grande específico. El sistema devuelve respuestas de texto que puedes procesar o mostrar. Esta es una API de texto a texto sin capacidades de generación de imágenes o audio. Controlas el tono y el estilo ajustando parámetros como la temperatura o top_p. El formato de respuesta es consistente y predecible, lo que facilita su análisis en cualquier idioma. Puedes enviar múltiples turnos en una sola solicitud para mantener el historial de conversaciones. Este enfoque imita el comportamiento de los principales proveedores mientras ofrece nuestro modelo uncensored específico. Es la funcionalidad principal para construir chatbots, asistentes o generadores de contenido. El punto final está optimizado para velocidad y confiabilidad.

Integración del SDK de Python

Integra rápidamente usando el SDK oficial de Python con configuración mínima. Solo necesitas establecer la URL base y la clave API en la inicialización de tu cliente. El fragmento de código a continuación muestra cómo crear una solicitud simple de finalización de chat. Este método funciona perfectamente con bases de código existentes de OpenAI porque la interfaz es idéntica. Puedes pasar una lista de mensajes con roles como system, user, o assistant. El objeto de respuesta te permite acceder al texto generado y al uso de tokens. Esto facilita la depuración y el monitoreo de tu aplicación. No necesitas escribir clientes HTTP personalizados ni manejar la serialización JSON manualmente. El SDK se encarga de todo el trabajo pesado. Esto reduce el código repetitivo y acelera significativamente los ciclos de desarrollo. Puedes comenzar a prototipar en minutos y escalar más tarde cuando sea necesario. La biblioteca está bien documentada y se mantiene activamente.

Integración del SDK Node

Usa el SDK de Node.js para integrar la API en tus proyectos de JavaScript o TypeScript. La configuración es similar a Python: configura la URL base y la clave una vez. El ejemplo de código demuestra una solicitud simple al endpoint de chat. Puedes usar la misma estructura de mensajes que en Python, asegurando la consistencia en toda tu pila. El objeto de respuesta proporciona el texto de finalización y las estadísticas de uso. Esto es útil para rastrear el consumo de tokens en tus aplicaciones Node. El SDK maneja la transmisión y el manejo de errores internamente, simplificando tu código. Puedes integrarlo en rutas de Express, funciones serverless o trabajos en segundo plano. La interfaz es familiar para cualquiera que haya usado la biblioteca Node de OpenAI. Esto significa que puedes reutilizar la lógica y los patrones existentes sin aprender una nueva estructura de API. Se integra naturalmente en los ecosistemas modernos de JavaScript. Obtienes los beneficios de una interfaz estandarizada con las capacidades específicas de nuestro modelo. Esto reduce la carga cognitiva al cambiar entre diferentes partes de tu aplicación.

Respuestas en streaming

Habilitar salida en tiempo real estableciendo el parámetro stream a true en tu solicitud. La API devuelve un flujo de fragmentos en lugar de una sola respuesta completa. Esto es ideal para interfaces de chat donde deseas mostrar el texto a medida que se genera. Cada fragmento contiene una respuesta parcial, permitiéndote actualizar la interfaz de usuario incrementalmente. El último fragmento incluye el uso total de tokens para la solicitud. Esta función funciona con los SDKs de Python y Node con cambios mínimos de código. Manejas el flujo iterando sobre los fragmentos y añadiendo el texto. Esto crea una experiencia de usuario más fluida en comparación con esperar la respuesta completa. Es particularmente útil para la generación de contenido de formato largo o tareas de razonamiento complejas. La capacidad de streaming es estándar en las APIs de LLM modernas y está totalmente soportada aquí. Puedes controlar el flujo gestionando la tasa de consumo del stream. Esto te da un control fino sobre cómo se muestra la salida al usuario.

Límites, Errores y Contexto

La ventana de contexto admite hasta 100.000 tokens para prompt y completion combinados. Puedes enviar hasta 16.000 tokens por solicitud. Puedes enviar hasta 8 solicitudes concurrentes por clave y 300 solicitudes por minuto. Si excedes estos límites, recibirás un error de límite de tasa 429. Los errores de autenticación devuelven un estado 401 si tu clave no es válida. Un estado 402 indica que tu crédito prepagado se ha agotado. Puedes recargar con criptomonedas en cualquier momento para reanudar el servicio. Los errores no consumen tu crédito, por lo que las solicitudes fallidas son gratuitas. La salida máxima por solicitud es de 16.000 tokens, o 2.048 si no especificas un límite. Los cuerpos de las solicitudes están limitados a 8 MB. Estos límites están diseñados para garantizar un uso justo y la estabilidad del sistema. Puedes monitorizar tu uso a través de las cabeceras de respuesta o los objetos del SDK. Esta transparencia te ayuda a gestionar tu presupuesto y planificar la arquitectura de tu aplicación de manera efectiva. El modelo prepagado significa que solo pagas por lo que usas, sin tarifas ocultas.

cURL

Copycurl 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

Copyfrom 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

Copyimport 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);

Transmisión

Copystream = 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)