Documentation API

Authentification & URL de base

Commencez par pointer votre client vers l'URL de base correcte. Nous acceptons les en-têtes OpenAI standard pour la compatibilité. Votre clé API va dans l'en-tête Authorization en tant que jeton bearer. Passez-la directement depuis vos variables d'environnement pour éviter de coder en dur les secrets. Cette configuration fonctionne avec n'importe quelle bibliothèque qui prend en charge le protocole OpenAI.

Première demande

Envoyez une simple complétion de chat pour vérifier la connectivité. Utilisez l'ID du modèle "uncensored" pour la génération de texte. Le point de terminaison renvoie du JSON standard avec les choix et les métriques d'utilisation. Si vous obtenez un 401, vérifiez le format de votre clé. Un 402 indique un solde de crédit prépayé insuffisant. Ce test rapide confirme que votre intégration est prête pour le trafic de production.

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"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Configurez le package OpenAI Python pour utiliser notre URL de base. Définissez explicitement la clé API et le nom du modèle. Transmettez vos messages sous forme de liste de dictionnaires avec les clés role et content. L'objet de réponse contient le texte généré dans choices[0].message.content. Gérez les exceptions de manière gracieuse pour capturer les erreurs réseau ou de limite de débit pendant l'exécution.

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)

Installation du SDK Node.js

Initialisez le client OpenAI avec votre URL de base et votre clé. Définissez le tableau de messages avec les rôles user et assistant. Appelez chat.completions.create avec le modèle uncensored. La réponse fournit le texte généré dans le premier choix. Utilisez ce modèle pour les appels synchrones et asynchrones dans vos applications 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);

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream sur true. L'API envoie des fragments de données au fur et à mesure de leur génération. Chaque fragment contient du texte delta que vous pouvez ajouter à un tampon. Cette approche réduit la latence perçue pour les sorties longues. Surveillez l'utilisation des jetons dans le dernier fragment pour suivre la facturation avec précision.

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)

Limites & Fenêtre de contexte

Votre compte prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 tokens. Le débit maximum est de 16 000 tokens par requête. Vous pouvez envoyer 300 requêtes par minute. Seules 8 requêtes s'exécutent simultanément. Les requêtes dont le corps dépasse 8 Mo échoueront. Utilisez ces limites pour concevoir votre logique de réessai. Les erreurs telles que 429 indiquent un dépassement de la limite de débit. Les refus ne consomment pas de crédits.