Documentación de la API

Autenticación & URL base

Empieza apuntando tu cliente a la URL base correcta. Aceptamos encabezados estándar de OpenAI para compatibilidad. Tu clave API va en el encabezado Authorization como un token bearer. Pásala directamente desde tus variables de entorno para evitar codificar secretos en el código. Esta configuración funciona con cualquier biblioteca que soporte el protocolo OpenAI.

Primera solicitud

Envía una finalización de chat simple para verificar la conectividad. Usa el ID del modelo "uncensored" para la generación de texto. El extremo devuelve JSON estándar con elecciones y métricas de uso. Si obtienes un 401, verifica el formato de tu clave. Un 402 indica saldo prepagado insuficiente. Esta prueba rápida confirma que tu integración está lista para el tráfico de producción.

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"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Configura el paquete OpenAI Python para usar nuestra URL base. Establece la clave API y el nombre del modelo explícitamente. Pasa tus mensajes como una lista de diccionarios con claves role y content. El objeto de respuesta contiene el texto generado en choices[0].message.content. Maneja las excepciones de manera elegante para capturar errores de red o de límite de tasa durante la ejecución.

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)

Configuración del SDK de Node.js

Inicializa el cliente de OpenAI con tu URL base y clave. Define el array de mensajes con los roles de usuario y asistente. Llama a chat.completions.create con el modelo uncensored. La respuesta proporciona el texto generado en la primera opción. Utiliza este patrón tanto para llamadas sincrónicas como asíncronas en tus aplicaciones Node.

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);

Respuestas en streaming

Habilita el streaming estableciendo stream en true. La API envía fragmentos de datos a medida que se generan. Cada fragmento contiene texto delta que puedes añadir a un búfer. Este enfoque reduce la latencia percibida en salidas largas. Monitorea el uso de tokens en el último fragmento para rastrear la facturación con precisión.

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)

Límites & Ventana de contexto

Tu cuenta admite una ventana de contexto de 100,000 tokens. La salida máxima es de 16,000 tokens por solicitud. Puedes enviar 300 solicitudes por minuto. Solo 8 solicitudes se ejecutan simultáneamente. Las solicitudes con un cuerpo de más de 8 MB fallarán. Usa estos límites para diseñar tu lógica de reintento. Errores como 429 indican que se alcanzó el límite de velocidad. Los rechazos no consumen créditos.