Documentazione API

Autenticazione & URL di Base

Inizia puntando il tuo client all'URL base corretto. Accettiamo intestazioni standard OpenAI per la compatibilità. La tua chiave API va inserita nell'intestazione Authorization come token bearer. Passala direttamente dalle tue variabili di ambiente per evitare di memorizzare hardcoded i segreti. Questa configurazione funziona con qualsiasi libreria che supporta il protocollo OpenAI.

Prima richiesta

Invia un semplice completamento chat per verificare la connettività. Utilizza l'ID del modello "uncensored" per la generazione del testo. L'endpoint restituisce JSON standard con scelte e metriche di utilizzo. Se ricevi un 401, controlla il formato della tua chiave. Un 402 indica un saldo prepagato insufficiente. Questo test rapido conferma che la tua integrazione è pronta per il traffico di produzione.

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"}]
  }'

Integrazione SDK Python

Configura il pacchetto OpenAI Python per utilizzare il nostro URL di base. Imposta esplicitamente la chiave API e il nome del modello. Passa i tuoi messaggi come una lista di dizionari con chiavi role e content. L'oggetto di risposta contiene il testo generato in choices[0].message.content. Gestisci le eccezioni in modo elegante per catturare errori di rete o di limite di frequenza durante l'esecuzione.

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)

Setup SDK Node.js

Inizializza il client OpenAI con il tuo URL base e la chiave. Definisci l'array messages con i ruoli user e assistant. Chiama chat.completions.create con il modello uncensored. La risposta fornisce il testo generato nella prima scelta. Utilizza questo pattern per chiamate sia sincrone che asincrone nelle tue applicazioni 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);

Risposte in streaming

Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API invia chunk di dati man mano che vengono generati. Ogni chunk contiene testo delta che puoi accodare a un buffer. Questo approccio riduce la latenza percepita per output lunghi. Monitora l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk per tracciare accuratamente la fatturazione.

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)

Limiti & Finestra di Contesto

Il tuo account supporta una finestra di contesto di 100.000 token. L'output massimo è di 16.000 token per richiesta. Puoi inviare 300 richieste al minuto. Solo 8 richieste vengono eseguite simultaneamente. Le richieste con corpo superiore a 8 MB falliranno. Usa questi limiti per progettare la logica di retry. Errori come il 429 indicano il raggiungimento del limite di velocità. I rifiuti non consumano crediti.