Документація API

Автентифікація

Надішліть свій API-ключ у Authorization header як Bearer-токен. Ви отримуєте цей ключ одразу після реєстрації через Google або електронну пошту на Отримати API-ключ сторінка. Якщо ви згенеруєте новий ключ, він миттєво замінить старий. Помилки, такі як недійсні ключі, повертають 401 статус. Помилки, такі як подвійне списання коштів, виправляються через сторінку Підтримки.

Ендпоінт Chat Completions

Надсилайте JSON до POST /v1/chat/completions щоб отримати текстові відповіді. Це єдиний ендпоінт для генерації тексту. Він не підтримує вбудовування, зображення або аудіо.

Встановіть model field на "uncensored". Модель відповідає без відмов у контенті для законного дорослого використання. Це модель з відкритими вагами, налаштована для необмеженого виводу. Це не GPT, Claude або інша модель від іншого постачальника.

Кінцева точка Models

Виклик GET /v1/models щоб отримати список доступних моделей. У відповіді міститься uncensored model ID. Використовуйте це для перевірки з’єднання або налагодження проблем із конфігурацією у вашому клієнті.

Ендпоінт повертає метадані у стандартному форматі OpenAI. Це допомагає вам підтвердити, що ваш базовий URL та автентифікація працюють правильно, перш ніж надсилати важкі запити.

Parameters & Options

Підтримка стандартних параметрів, таких як temperature, top_p, stop, seed, presence_penalty, а також frequency_penalty. Встановіть max_tokens для контролю довжини виводу. Значення за замовчуванням становить 2 048 токенів, якщо ви не вкажете це поле.

Вікно контексту становить 100 000 токенів для запиту та відповіді разом. Запити з розміром тіла понад 8 МБ можуть завершитися помилкою. Також підтримуються виклик функцій та режим JSON через стандартні поля.

Потокові відповіді

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream: true. Ви отримуєте Server-Sent Events (SSE) по мірі генерації токенів. Це зменшує сприйняту затримку для інтерактивних додатків.

Статистика використання токенів з’являється в останньому чанку потоку. Це дозволяє точно відстежувати витрати в реальному часі. Помилки під час потокової передачі все одно повертають коректні коди стану HTTP.

Виклик функцій & Режим JSON

Використовувати response_format з {"type": "json_object"} для суворого виводу JSON. Це корисно для парсингу структурованих даних з LLM. Виклик функцій працює зі стандартними визначеннями інструментів.

Встановити tool_choice для контролю того, як модель використовує функції. Модель підтримує як автоматичне, так і примусове використання інструментів. Це забезпечує надійну інтеграцію з логікою вашого бекенду.

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);

Потокова передача

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)