Dokumentasi API

Pengesahan

Hantar kunci API anda dalam Authorization header sebagai token Bearer. Anda mendapat kunci ini serta-merta selepas mendaftar dengan Google atau e-mel di Dapatkan kunci API halaman. Jika anda menjana kunci baharu, ia menggantikan kunci lama serta-merta. Ralat seperti kunci tidak sah memulangkan 401 status. Kesilapan seperti caj berganda akan dibaiki melalui halaman Sokongan.

Hujung Sambungan Penyelesaian Sembang

Hantar JSON ke POST /v1/chat/completions untuk mendapatkan respons teks. Ini adalah satu-satunya hujung untuk menjana teks. Ia tidak menyokong enkode, imej, atau audio.

Tetapkan model field to "uncensored". Model ini menjawab tanpa penolakan kandungan untuk penggunaan dewasa yang sah. Ia adalah model berat terbuka yang disesuaikan untuk output tanpa sekatan. Ia bukan GPT, Claude, atau model vendor lain.

Hujung Model

Panggil GET /v1/models untuk menyenaraikan model yang tersedia. Respons termasuk uncensored ID model. Gunakan ini untuk mengesahkan sambungan atau mengesahkan masalah konfigurasi dalam klien anda.

Endpoint memulangkan metadata format OpenAI piawai. Ini membantu anda mengesahkan bahawa URL asas dan pengesahan diri anda berfungsi dengan betul sebelum menghantar beban kerja berat.

Parameter & Pilihan

Menyokong parameter standard seperti temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, dan frequency_penalty. Tetapkan max_tokens untuk mengawal panjang output. Lalaiannya ialah 2,048 token jika anda mengabaikan medan ini.

Tingkap konteks adalah 100,000 token untuk prompt dan penyelesaian digabungkan. Permintaan melebihi saiz badan 8 MB mungkin gagal. Pemanggilan fungsi dan mod JSON juga disokong melalui medan piawai.

Respons Streaming

Aktifkan aliran dengan menetapkan stream: true. Anda menerima Server-Sent Events (SSE) apabila token dijana. Ini mengurangkan latensi yang dirasakan untuk aplikasi interaktif.

Statistik penggunaan token muncul dalam segmen terakhir aliran. Ini membolehkan anda menjejak kos dengan tepat secara masa nyata. Ralat semasa aliran masih mengembalikan kod status HTTP yang betul.

Panggilan Fungsi & Mod JSON

Gunakan response_format dengan {"type": "json_object"} untuk output JSON ketat. Ini berguna untuk menguraikan data terstruktur dari LLM. Pemanggilan fungsi berfungsi dengan definisi alat piawai.

Tetapkan tool_choice untuk mengawal bagaimana model menggunakan fungsi. Model menyokong kedua-dua penggunaan alat automatik dan dipaksa. Ini memastikan integrasi yang boleh dipercayai dengan logik backend anda.

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);

Aliran

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)