API-Dokumentation

Authentifizierung & Basis-URL

Richten Sie Ihren Client zunächst auf die korrekte Base-URL. Wir akzeptieren Standard-OpenAI-Header für Kompatibilität. Ihr API-Schlüssel wird im Authorization-Header als Bearer-Token übergeben. Übergeben Sie ihn direkt aus Ihren Umgebungsvariablen, um das Hardcoden von Geheimnissen zu vermeiden. Dieses Setup funktioniert mit jeder Bibliothek, die das OpenAI-Protokoll unterstützt.

Erste Anfrage

Sende eine einfache Chat-Vervollständigung, um die Konnektivität zu überprüfen. Verwende die Modell-ID "uncensored" für die Textgenerierung. Der Endpunkt gibt Standard-JSON mit Auswahlmöglichkeiten und Nutzungsmetriken zurück. Wenn du einen 401-Fehler erhältst, überprüfe das Format deines Schlüssels. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes Guthaben an. Dieser schnelle Test bestätigt, dass deine Integration für den Produktionsverkehr bereit ist.

Copycurl https://api.mistralbaseurl.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List installed python packages with versions"}]
  }'

Python SDK-Integration

Konfigurieren Sie das OpenAI Python-Paket, um unsere Basis-URL zu verwenden. Legen Sie den API-Schlüssel und den Modellnamen explizit fest. Übergeben Sie Ihre Nachrichten als Liste von Wörterbüchern mit den Schlüsseln role und content. Das Antwortobjekt enthält den generierten Text in choices[0].message.content. Behandeln Sie Ausnahmen angemessen, um Netzwerk- oder Ratenbegrenzungsfehler während der Ausführung abzufangen.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mistralbaseurl.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-SDK-Einrichtung

Initialisieren Sie den OpenAI-Client mit Ihrer Basis-URL und Ihrem Schlüssel. Definieren Sie das Nachrichten-Array mit den Rollen "user" und "assistant". Rufen Sie chat.completions.create mit dem uncensored-Modell auf. Die Antwort enthält den generierten Text im ersten Vorschlag. Nutzen Sie dieses Muster sowohl für synchrone als auch asynchrone Aufrufe in Ihren Node-Anwendungen.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mistralbaseurl.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-Antworten

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Die API sendet Chunks von Daten, sobald sie generiert werden. Jeder Chunk enthält Delta-Text, den Sie an einen Puffer anhängen können. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz bei langen Ausgaben. Überwachen Sie die Token-Nutzung im letzten Chunk, um die Abrechnung genau zu verfolgen.

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)

Limits & Context-Window

Ihr Konto unterstützt ein Kontextfenster von 100,000 Tokens. Maximal 16,000 Tokens pro Anfrage. Sie können 300 Anfragen pro Minute senden. Nur 8 Anfragen laufen gleichzeitig. Anfragen mit einem Text über 8 MB schlagen fehl. Nutzen Sie diese Grenzen, um Ihre Retry-Logik zu gestalten. Fehler wie 429 deuten auf Rate-Limit-Überschreitungen hin. Ablehnungen verbrauchen kein Guthaben.