Base URL és Hitelesítés
Csatlakozzon azonnal úgy, hogy az ügyfelet a base URL-re irányítja, és átadja a kulcsot a fejlécben. A hitelesítés egyszerű: tartalmazza Authorization: Bearer YOUR_API_KEY minden kéréssel együtt. Kulcsot azonnal megkap regisztrációkor Google vagy e-mail segítségével. Nem szükséges telefonszám, és a kulcs azonnal megjelenik a képernyőn. Ez a beállítás bármelyik szabványos OpenAI-kompatibilis SDK-val működik, mert ugyanazt az interfész-struktúrát követjük. Nem kell kezelnie a komplex belépési munkameneteket vagy foglalkoznia a munkamenet-lejárattal, amely más platformokat jellemzi. Kulcsa az egyetlen hitelesítő adat, amelyre szükség van az összes végponthoz. Ez az egyszerűség lehetővé teszi, hogy az API-t beépítse szkriptjeibe vagy alkalmazásaiba anélkül, hogy aggódnia kellene a token-frissítési ciklusok vagy OAuth folyamatok miatt. A szolgáltatás fejlesztők számára készült, akik közvetlen hozzáférést szeretnének bürokrácia nélkül. Tiszta, kiszámítható interfészt biztosítunk, amely pontosan úgy viselkedik, mint az ipari szabvány. Ez jelentősen csökkenti az integrációs időt a saját belépési rendszerekkel való küszködéshez képest.
Chat Completions végpont
Küldjön üzeneteket az uncensored modellnek a standard chat completions végponton keresztül. A végpont elfogadja a POST kéréseket a /v1/chat/completions JSON törzs segítségével, amely tartalmazza üzeneteit. Meg kell adnia a modell azonosítóját mint uncensored a saját nagy nyelvi modellünk használatához. A rendszer szövegválaszokat ad vissza, amelyeket feldolgozhat vagy megjeleníthet. Ez egy szöveg-be, szöveg-kivétel API, képgenerálás vagy hanggenerálás nélkül. A hangnemet és stílust a hőmérséklet vagy a top_p paraméterek beállításával szabhatja meg. A válasz formátuma konzisztens és kiszámítható, így bármilyen nyelven könnyen beolvasható. Egyetlen kérésben több fordulót is küldhet a beszélgetés előzményeinek megőrzése érdekében. Ez a megközelítés utánozza a nagy szolgáltatók viselkedését, miközben a saját uncensored modellünket kínálja. Ez a chatbotok, asszisztensek vagy tartalomgenerátorok építésének alapfunkciója. A végpont a sebesség és a megbízhatóság szempontjából optimalizált.
Python SDK Integráció
Gyors integráció a hivatalos Python SDK-val minimális konfigurációval. Csak be kell állítania a base URL-t és API kulcsot a kliens inicializálásakor. Az alábbi kódrészlet azt mutatja, hogyan hozzon létre egy egyszerű chat completion kérést. Ez a módszer zökkenőmentesen működik meglévő OpenAI kódbázisokkal, mert az interfész azonos. Adhat meg üzenetlistát szerepekkel, mint például system, user, vagy assistant. A válasz objektum hozzáférést biztosít a generált szöveghez és a token-felhasználáshoz. Ez egyszerűvé teszi az alkalmazásod hibakeresését és monitorozását. Nem kell egyedi HTTP klienseket írnod, vagy manuálisan kezelned a JSON szerializálást. Az SDK elvégzi érted a nehéz munkát. Ez csökkenti a boilerplate kódot és jelentősen felgyorsítja a fejlesztési ciklusokat. Percek alatt elkezdheted a prototípus készítését, és később skálázhatsz, amikor szükség van rá. A könyvtár jól dokumentált és aktívan karbantartott.
Node SDK integráció
Használja a Node.js SDK-t az API JavaScript vagy TypeScript projektekbe való integrálásához. A beállítás hasonló a Pythonhoz: konfigurálja egyszer az alap URL-t és a kulcsot. A kódpélda egy egyszerű kérést mutat a chat végpontra. Ugyanazt az üzenetszerkezetet használhatja, mint Pythonban, biztosítva a konzisztenciát a teljes stackben. A válasz objektum tartalmazza a kiegészítési szöveget és a felhasználási statisztikákat. Ez hasznos a tokenfogyasztás nyomon követéséhez Node alkalmazásokban. A SDK kezeli a streamelést és a hibakezelést belülről, egyszerűsítve a kódot. Integrálhatja Express útvonalakba, serverless függvényekbe vagy háttér feladatokba. A felület ismerős mindenki számára, aki használta az OpenAI Node könyvtárat. Ez azt jelenti, hogy újra felhasználhat meglévő logikát és mintákat új API-struktúra tanulása nélkül. Természetesen illeszkedik a modern JavaScript ökoszisztémákba. A szabványos felület előnyeivel jár a saját modellképességeinkkel. Ez csökkenti a kognitív terhet, amikor az alkalmazás különböző részei között vált.
Streamelési válaszok
Valós idejű kimenet engedélyezése a stream paraméter true értékre állításával a kérésben. Az API chunkok streamjét adja vissza egyetlen teljes válasz helyett. Ez ideális chat felületekhez, ahol a szöveget generálás közben szeretné megjeleníteni. Minden chunk részleges választ tartalmaz, lehetővé téve a felhasználói felület fokozatos frissítését. Az utolsó chunk tartalmazza a kérés teljes tokenhasználatát. Ez a funkció minimális kódváltoztatásokkal működik Python és Node SDK-kkal. A streamet a chunkok végigiterálásával és a szöveg hozzáadásával kezeli. Ez simább felhasználói élményt teremt a teljes válaszra várásnál. Különösen hasznos hosszú formátumú tartalomgeneráláshoz vagy összetett érvelési feladatokhoz. A streamelési képesség szabványos a modern LLM API-kban és itt is teljesen támogatott. A stream fogyasztási sebességének kezelésével szabályozhatja a folyamatot. Ez finomhangolt kontrollt ad a kimenet felhasználó számára történő megjelenítésének módjáról.
Korlátok, hibák és kontextus
A kontextusablak mind a prompt, mind a kiegészítés számára együttesen akár 100 000 token támogatását biztosítja. Kulcsonként legfeljebb 8 párhuzamos kérés küldhető, és percenként 300 kérés. Ha túllépi ezeket a korlátokat, 429-es rate limit hibát kap. A hitelesítési hibák 401-es státuszkóddal térnek vissza, ha a kulcs érvénytelen. A 402-es státusz azt jelzi, hogy az előre fizetett hitel kimerült. Bármikor töltheti fel kriptovalutával a szolgáltatás folytatásához. A hibák nem fogyasztanak hitelt, így a sikertelen kérések ingyenesek. Kérésenként a maximális kimenet 16 000 token, vagy 2 048, ha nem ad meg korlátot. A kérések testének mérete 8 MB-ban korlátozott. Ezek a korlátok a tisztességes használat és a rendszer stabilitásának biztosítására szolgálnak. A használatot a válaszfejlécek vagy az SDK objektumok segítségével követheti nyomon. Ez az átláthatóság segít kezelni a költségkeretet és hatékonyan tervezni az alkalmazás architektúráját. Az előre fizetett modell azt jelenti, hogy csak a felhasznált mennyiségért fizet, rejtett díjak nélkül.
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);Streamelés
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)