Dokumentacja API LLM bez ograniczeń

Bazowy URL i autoryzacja

Połącz się natychmiast, wskazując klienta na nasz bazowy URL i przekazując klucz w nagłówku. Uwierzytelnianie jest proste: dołącz Authorization: Bearer YOUR_API_KEY z każdym żądaniem. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub e-maila. Nie jest wymagany numer telefonu, a klucz pojawia się na ekranie od razu. To rozwiązanie działa z dowolnym standardowym klientem kompatybilnym z OpenAI, ponieważ stosujemy tę samą strukturę interfejsu. Nie musisz zarządzać złożonymi sesjami logowania ani martwić się o ich wygasanie, co jest problemem w innych platformach. Twój klucz to jedyne poświadczenie potrzebne do wszystkich endpointów. Ta prostota oznacza, że możesz zintegrować API ze swoimi skryptami lub aplikacjami bez obaw o cykle odświeżania tokenów lub przepływy OAuth. Usługa jest przeznaczona dla deweloperów, którzy chcą uzyskać bezpośredni dostęp bez biurokratycznych przeszkód. Zapewniamy czysty, przewidywalny interfejs, który zachowuje się dokładnie jak standard branżowy. Znacząco skraca to czas integracji w porównaniu do walki z własnymi systemami logowania.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij wiadomości do modelu bez cenzury za pomocą standardowego punktu końcowego uzupełnień czatu. Punkt końcowy akceptuje żądania POST do /v1/chat/completions z ciałem JSON zawierającym Twoje wiadomości. Musisz określić identyfikator modelu jako uncensored użyciu naszego specyficznego dużego modelu językowego. System zwraca odpowiedzi tekstowe, które możesz przetworzyć lub wyświetlić. Jest to API typu tekst-wejście, tekst-wyjście bez możliwości generowania obrazów lub dźwięku. Kontrolujesz ton i styl, dostosowując parametry takie jak temperatura lub top_p. Format odpowiedzi jest spójny i przewidywalny, co ułatwia parsowanie w dowolnym języku. Możesz wysyłać wiele tur w jednym żądaniu, aby utrzymać historię rozmowy. Podejście to imituje zachowanie głównych dostawców, oferując jednocześnie nasz specyficzny model uncensored. Jest to podstawowa funkcjonalność do budowania botów czatu, asystentów lub generatorów treści. Punkt końcowy jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i niezawodności.

Integracja SDK Python

Zintegruj szybko za pomocą oficjalnego Python SDK z minimalną konfiguracją. Musisz tylko ustawić base URL i klucz API w inicjalizacji klienta. Poniższy fragment kodu pokazuje, jak utworzyć proste żądanie chat completion. Ta metoda działa bezproblemowo z istniejącymi bazami kodu OpenAI, ponieważ interfejs jest identyczny. Możesz przekazać listę wiadomości z rolami takimi jak system, user, lub assistant. Obiekt odpowiedzi daje Ci dostęp do wygenerowanego tekstu oraz zużycia tokenów. Upraszcza to debugowanie i monitorowanie Twojej aplikacji. Nie musisz pisać własnych klientów HTTP ani ręcznie serializować JSON. SDK przejmuje wszystkie trudne zadania za Ciebie. Zmniejsza to ilość kodu szkieletowego i znacznie przyspiesza cykle deweloperskie. Możesz zacząć prototypować w ciągu minut i skalować później, gdy będzie to potrzebne. Biblioteka jest dobrze udokumentowana i aktywnie utrzymywana.

Integracja SDK Node

Użyj SDK Node.js, aby zintegrować API ze swoimi projektami JavaScript lub TypeScript. Konfiguracja jest podobna do Pythona: skonfiguruj URL bazowy i klucz raz. Przykład kodu demonstruje proste żądanie do endpointu czatu. Możesz użyć tej samej struktury wiadomości co w Pythonie, zapewniając spójność w całym stosie technologicznym. Obiekt odpowiedzi dostarcza tekst uzupełnienia oraz statystyki użycia. Jest to przydatne do śledzenia zużycia tokenów w aplikacjach Node. SDK obsługuje strumieniowanie i obsługę błędów wewnętrznie, upraszczając Twój kod. Możesz zintegrować to z trasami Express, funkcjami serverless lub zadaniami w tle. Interfejs jest znany każdemu, kto korzystał z biblioteki OpenAI dla Node. Oznacza to, że możesz ponownie wykorzystać istniejącą logikę i wzorce bez nauki nowej struktury API. Naturalnie wpisuje się w nowoczesne ekosystemy JavaScript. Cieszysz się korzyściami ze standaryzowanego interfejsu z naszymi specyficznymi możliwościami modelu. Zmniejsza to obciążenie poznawcze podczas przełączania się między różnymi częściami aplikacji.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz output w czasie rzeczywistym, ustawiając parametr stream na true w żądaniu. API zwraca strumień czatów zamiast jednej kompletnej odpowiedzi. Jest to idealne dla interfejsów czatu, gdzie chcesz wyświetlać tekst w miarę jego generowania. Każdy czat zawiera częściową odpowiedź, pozwalając na inkrementalne aktualizowanie interfejsu użytkownika. Ostatni czat zawiera całkowite zużycie tokenów dla żądania. Ta funkcja działa zarówno z SDK Pythona jak i Node z minimalnymi zmianami kodu. Obsługujesz strumień, iterując po czatach i dołączając tekst. Tworzy to płynniejsze doświadczenie użytkownika w porównaniu do oczekiwania na pełną odpowiedź. Jest to szczególnie przydatne przy generowaniu treści długich lub złożonych zadaniach rozumowania. Możliwość strumieniowania jest standardem w nowoczesnych API LLM i jest w pełni obsługiwana tutaj. Możesz kontrolować przepływ poprzez zarządzanie szybkością konsumpcji strumienia. Daje to Ci drobną kontrolę nad tym, jak output jest wyświetlany użytkownikowi.

Limity, Błędy i Kontekst

Okno kontekstowe obsługuje do 100 000 tokenów dla promptu i uzupełnienia łącznie. Możesz wysyłać do 8 żądań równoległych na klucz i 300 żądań na minutę. Przekroczenie tych limitów spowoduje błąd limitu częstotliwości 429. Błędy uwierzytelnienia zwracają status 401, jeśli klucz jest nieprawidłowy. Status 402 oznacza, że twój kredyt z góry opłacony został wyczerpany. Doładowanie możesz wykonać kryptowalutą w dowolnym momencie, aby wznowić usługę. Błędy nie zużywają kredytu, więc nieudane żądania są darmowe. Maksymalna ilość wyjściowa na żądanie wynosi 16 000 tokenów, lub 2 048, jeśli nie określisz limitu. Ciała żądań są ograniczone do 8 MB. Limity te zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić uczciwe użytkowanie i stabilność systemu. Możesz monitorować swoje zużycie za pomocą nagłówków odpowiedzi lub obiektów SDK. Ta przejrzystość pomaga efektywnie zarządzać budżetem i planować architekturę aplikacji. Model z góry opłacony oznacza, że płacisz tylko za to, czego używasz, bez ukrytych opłat.

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);

Strumieniowanie

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)