APIドキュメント

認証

APIキーを Authorization ヘッダーを Bearer トークンとして使用します。このキーは、[ APIキーを取得 ページ。新しいキーを生成すると、古いキーは即座に置き換えられます。無効なキーなどのエラーは 401 ステータス。二重請求などの誤りは、サポートページを通じて修正されます。

チャット完了エンドポイント

にJSONを投稿 POST /v1/chat/completions テキストレスポンスを取得します。これはテキスト生成の唯一のエンドポイントです。埋め込み、画像、音声はサポートされていません。

「 model フィールドは "uncensored". モデルは法的な成人向け用途に対して拒否なしで回答します。これは、制限のない出力向けに調整されたオープンウェイトモデルです。GPT、Claude、またはその他のベンダーのモデルではありません。

Models エンドポイント

呼び出し GET /v1/models 利用可能なモデルを一覧表示します。応答には uncensored モデルID。接続の確認やクライアント側の設定デバッグに使用してください。

エンドポイントは標準的な OpenAI 形式のメタデータを返します。これにより、重いペイロードを送信する前に、ベース URL と認証が正しく機能していることを確認できます。

Parameters & Options

温度、top_p、ストップシーケンス、シードなどの標準パラメータに対応します。 temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty、および frequency_penalty. 設定 max_tokens 出力長を制御します。このフィールドを省略した場合、デフォルトは2,048トークンです。

プロンプトとコンプリーションの合計でコンテキストウィンドウは100,000トークンです。8 MBを超えるボディサイズのリクエストは失敗する場合があります。標準的なフィールドを介して関数呼び出しとJSONモードもサポートされています。

ストリーミングレスポンス

streamをtrueに設定してストリーミングを有効にする stream: trueトークンが生成されるたびにServer-Sent Events (SSE) を受信します。これにより、インタラクティブなアプリケーションでの知覚遅延が軽減されます。

トークン使用統計はストリームの最終チャンクに含まれます。これにより、リアルタイムで正確にコストを追跡できます。ストリーミング中のエラーでも、適切なHTTPステータスコードが返されます。

Function Calling & JSON Mode

使用 response_format と {"type": "json_object"} 厳密なJSON出力用。これはLLMからの構造化データの解析に役立ちます。関数呼び出しは標準的なツール定義と互換性があります。

設定 tool_choice モデルが関数をどのように使用するかを制御する。モデルは自動ツール使用と強制ツール使用の両方をサポートします。これにより、バックエンドロジックとの信頼性の高い統合が保証されます。

cURL

Copycurl https://api.mistralaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the api limit for this service"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mistralaiapikey.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.mistralaiapikey.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

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)