Documentação da API LLM sem censura

URL Base e Autenticação

Conecte-se imediatamente apontando seu cliente para nossa URL base e passando sua chave no cabeçalho. A autenticação é simples: inclua Authorization: Bearer YOUR_API_KEY com cada solicitação. Você recebe sua chave instantaneamente após o cadastro com Google ou e-mail. Não é necessário número de telefone, e a chave aparece na tela imediatamente. Esta configuração funciona com qualquer SDK compatível com OpenAI padrão, pois seguimos a mesma estrutura de interface. Você não precisa gerenciar sessões de login complexas nem lidar com expirações de sessão que afetam outras plataformas. Sua chave é a única credencial necessária para todos os endpoints. Essa simplicidade significa que você pode integrar a API aos seus scripts ou aplicativos sem se preocupar com ciclos de atualização de token ou fluxos OAuth. O serviço é projetado para desenvolvedores que desejam acesso direto sem burocracia. Fornecemos uma interface limpa e previsível que se comporta exatamente como o padrão do setor. Isso reduz significativamente o tempo de integração em comparação com a luta contra sistemas de login proprietários.

Endpoint Chat Completions

Envie mensagens para o modelo sem censura usando o endpoint padrão de chat completions. O endpoint aceita requisições POST para /v1/chat/completions com um corpo JSON contendo suas mensagens. Você deve especificar o ID do modelo como uncensored para usar nosso modelo de linguagem grande específico. O sistema retorna respostas de texto que você pode processar ou exibir. Esta é uma API de entrada e saída de texto, sem capacidades de geração de imagem ou áudio. Você controla o tom e o estilo ajustando parâmetros como temperatura ou top_p. O formato da resposta é consistente e previsível, facilitando a análise em qualquer idioma. Você pode enviar várias rodadas em uma única solicitação para manter o histórico de conversas. Essa abordagem imita o comportamento dos principais provedores, oferecendo nosso modelo uncensored específico. É a funcionalidade principal para construir chatbots, assistentes ou geradores de conteúdo. O endpoint é otimizado para velocidade e confiabilidade.

Integração do SDK Python

Integre rapidamente usando o SDK Python oficial com configuração mínima. Você só precisa definir a URL base e a chave de API na inicialização do seu cliente. O snippet de código abaixo mostra como criar uma solicitação simples de conclusão de chat. Este método funciona perfeitamente com bases de código existentes da OpenAI porque a interface é idêntica. Você pode passar uma lista de mensagens com papéis como system, user, ou assistant. O objeto de resposta oferece acesso ao texto gerado e ao uso de tokens. Isso torna a depuração e o monitoramento do seu aplicativo mais diretos. Você não precisa escrever clientes HTTP personalizados ou lidar com serialização JSON manualmente. O SDK cuida de toda a parte pesada para você. Isso reduz o código boilerplate e acelera significativamente os ciclos de desenvolvimento. Você pode começar a prototipar em minutos e escalar mais tarde, quando necessário. A biblioteca é bem documentada e mantida ativamente.

Integração do SDK Node

Use o SDK Node.js para integrar a API em seus projetos JavaScript ou TypeScript. A configuração é semelhante à do Python: configure a URL base e a chave uma vez. O exemplo de código demonstra uma solicitação simples ao endpoint de chat. Você pode usar a mesma estrutura de mensagens do Python, garantindo consistência em toda a sua pilha. O objeto de resposta fornece o texto da conclusão e as estatísticas de uso. Isso é útil para rastrear o consumo de tokens em suas aplicações Node. O SDK lida com streaming e tratamento de erros internamente, simplificando seu código. Você pode integrar isso em rotas Express, funções serverless ou jobs em segundo plano. A interface é familiar para quem já usou a biblioteca Node da OpenAI. Isso significa que você pode reutilizar lógica e padrões existentes sem precisar aprender uma nova estrutura de API. Ela se encaixa naturalmente nos ecossistemas modernos de JavaScript. Você obtém os benefícios de uma interface padronizada com as capacidades específicas do nosso modelo. Isso reduz a carga cognitiva ao alternar entre diferentes partes da sua aplicação.

Respostas em Streaming

Ativar saída em tempo real definindo o parâmetro stream como true na sua solicitação. A API retorna um stream de chunks em vez de uma única resposta completa. Isso é ideal para interfaces de chat onde você deseja mostrar o texto conforme é gerado. Cada chunk contém uma resposta parcial, permitindo que você atualize a interface do usuário incrementalmente. O último chunk inclui o uso total de tokens para a solicitação. Esse recurso funciona com os SDKs de Python e Node com alterações mínimas de código. Você gerencia o stream iterando sobre os chunks e anexando o texto. Isso cria uma experiência de usuário mais suave em comparação com esperar pela resposta completa. É particularmente útil para geração de conteúdo de longo formato ou tarefas de raciocínio complexas. A capacidade de streaming é padrão em APIs LLM modernas e é totalmente suportada aqui. Você pode controlar o fluxo gerenciando a taxa de consumo do stream. Isso oferece controle granular sobre como a saída é exibida ao usuário.

Limites, Erros e Contexto

A janela de contexto suporta até 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Você pode enviar até 8 solicitações simultâneas por chave e 300 solicitações por minuto. Se você exceder esses limites, receberá um erro de limite de taxa 429. Erros de autenticação retornam um status 401 se sua chave for inválida. Um status 402 indica que seu crédito pré-pago foi esgotado. Você pode recarregar com criptomoedas a qualquer momento para retomar o serviço. Erros não consomem seu crédito, portanto, solicitações falhas são gratuitas. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens, ou 2.048 se você não especificar um limite. Os corpos das solicitações são limitados a 8 MB. Esses limites são projetados para garantir uso justo e estabilidade do sistema. Você pode monitorar seu uso por meio dos cabeçalhos de resposta ou objetos SDK. Essa transparência ajuda você a gerenciar seu orçamento e planejar a arquitetura do seu aplicativo de forma eficaz. O modelo pré-pago significa que você paga apenas pelo que usa, sem taxas 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);

Streaming

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)