ベースURLと認証
クライアントをベースURLに向け、ヘッダーにキーを渡すことで即時接続できます。認証はシンプルです： Authorization: Bearer YOUR_API_KEY すべてのリクエストに。Googleまたはメールでサインアップすると、キーが即座に入手できます。電話番号は不要で、キーはすぐに画面上に表示されます。このセットアップは、同じインターフェース構造に従っているため、任意の標準OpenAI互換SDKと動作します。複雑なログインセッションの管理や、他のプラットフォームで問題となるセッション期限切れに対応する必要はありません。キーはすべてのエンドポイントに必要な唯一の資格情報です。このシンプルさにより、トークン更新サイクルやOAuthフローを気にせずに、APIをスクリプトやアプリケーションに統合できます。このサービスは、官僚的な障壁なしで直接アクセスを望む開発者向けに設計されています。業界標準と完全に同じ挙動を示すクリーンで予測可能なインターフェースを提供します。これにより、独自のプロプライエタリなログインシステムと格闘するよりも統合時間を大幅に短縮できます。
チャット完了エンドポイント
標準的なチャット補完エンドポイントを使用して無制限モデルにメッセージを送信してください。エンドポイントは POST リクエストを受け入れます /v1/chat/completions メッセージを含むJSONボディと。モデルIDとして uncensored 私たちの特定の大型言語モデルを使用します。システムは処理または表示できるテキスト応答を返します。これは画像や音声の生成機能を持たないテキスト入力・テキスト出力のAPIです。温度やtop_pなどのパラメータを調整することで、トーンやスタイルを制御できます。応答形式は整合性があり予測可能で、あらゆる言語で簡単に解析できます。会話履歴を維持するために、1つのリクエストで複数のターンを送信できます。このアプローチは主要プロバイダーの動作を模倣しながら、私たちの特定のuncensoredモデルを提供します。これはチャットボット、アシスタント、またはコンテンツジェネレータを構築するための中核機能です。エンドポイントは速度と信頼性のために最適化されています。
Python SDK統合
公式のPython SDKを使用して、最小限の設定で素早く統合できます。クライアントの初期化時にbase URLとAPIキーを設定するだけです。以下のコードスニペットは、シンプルなチャット完了リクエストを作成する方法を示しています。この方法はインターフェースが同一であるため、既存のOpenAIコードベースとシームレスに動作します。ロールが設定されたメッセージのリストを渡すことができます。 system, user、または assistant応答オブジェクトにより、生成されたテキストとトークン使用量にアクセスできます。これにより、アプリケーションのデバッグとモニタリングが容易になります。カスタムHTTPクライアントの記述やJSONシリアライズの処理を手動で行う必要はありません。SDKがすべての重い作業を処理します。これによりボイラープレートコードが削減され、開発サイクルが大幅に短縮されます。数分でプロトタイピングを開始し、必要に応じて後でスケールできます。ライブラリは文書が充実しており、積極的にメンテナンスされています。
Node SDKの統合
Node.js SDKを使用して、APIをJavaScriptまたはTypeScriptプロジェクトに統合します。セットアップはPythonと同様で、ベースURLとキーを1回設定するだけです。コード例はチャットエンドポイントへの簡単なリクエストを示しています。Pythonと同じメッセージ構造を使用でき、スタック全体で一貫性を確保できます。レスポンスオブジェクトは補完テキストと使用統計を提供します。これは、Nodeアプリケーションでのトークン消費を追跡するのに役立ちます。SDKはストリーミングとエラー処理を内部で処理するため、コードが簡素化されます。Expressルート、サーバーレス関数、またはバックグラウンドジョブに統合できます。インターフェースはOpenAI Nodeライブラリを使用したことがある人なら誰でも馴染みがあります。これにより、新しいAPI構造を学ぶことなく、既存のロジックとパターンを再利用できます。モダンなJavaScriptエコシステムに自然に適合します。標準化されたインターフェースの恩恵を受けながら、特定のモデル機能を利用できます。これにより、アプリケーションの異なる部分間を切り替える際の認知負荷を軽減できます。
ストリーミングレスポンス
リクエストでstreamパラメータをtrueに設定することでリアルタイム出力を有効にします。APIは単一の完全なレスポンスの代わりにチャンクのストリームを返します。これは、生成されるテキストを表示したいチャットインターフェースに最適です。各チャンクには部分的なレスポンスが含まれており、ユーザーインターフェースを段階的に更新できます。最終的なチャンクには、リクエストの総トークン使用量が含まれます。この機能は、PythonとNode SDKの両方で最小限のコード変更で動作します。ストリームはチャンクをイテレートしてテキストを連結することで処理します。これは、完全なレスポンスを待つよりも滑らかなユーザー体験をもたらします。特に、長文のコンテンツ生成や複雑な推論タスクに役立ちます。ストリーミング機能は最新のLLM APIで標準化されており、ここでは完全にサポートされています。ストリームの消費速度を管理することでフローを制御できます。これにより、出力がユーザーに表示される方法を細かく制御できます。
制限、エラー、コンテキスト
コンテキストウィンドウは、プロンプトと補完を合わせて最大100,000トークンをサポートします。キーあたり最大8つの同時リクエスト、および1分あたり300リクエストを送信できます。これらの制限を超えると、429レート制限エラーが発生します。認証エラーは、キーが無効な場合に401ステータスを返します。402ステータスは、前払いクレジットが枯渇したことを示します。いつでも暗号通貨でチャージしてサービス再開できます。エラーはクレジットを消費しないため、失敗したリクエストは無料です。リクエストあたりの最大出力は16,000トークン、または制限を指定しない場合は2,048トークンです。リクエストボディは8 MBに制限されます。これらの制限は、公平な使用とシステムの安定性を確保するために設計されています。レスポンスヘッダーまたはSDKオブジェクトを通じて使用状況を追跡できます。この透明性により、予算の管理とアプリケーションアーキテクチャの計画を効果的に行うことができます。前払いモデルにより、使用したものに対してのみ課金され、隠れた料金はありません。
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);ストリーミング
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)