Documentation API

Authentification et URL de base

Utilisez votre clé API avec l'URL de base HTTPS://api.mistralllmapi.com/v1. Générez-la instantanément via Google ou par e-mail sur la page Obtenir la clé API. Envoyez la clé dans l'en-tête Authorization en tant que jeton Bearer. Cela fonctionne avec n'importe quel client SDK OpenAI standard.

• Inscrivez-vous sans numéro de téléphone.
• Conservez une clé active par compte.
• Remplacez les anciennes clés lorsque vous les faites tourner.

Copycurl https://api.mistralllmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check if port 8080 is open on 10.0.0.5"}]
  }'

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des requêtes POST à /v1/chat/completions. Passez l'identifiant du modèle comme "uncensored". Fournissez des messages dans un tableau avec des champs role et content. Le modèle renvoie du texte sans les filtres de contenu standard pour une utilisation adulte légale. La fenêtre de contexte totalise 100 000 tokens incluant l'entrée et la sortie.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mistralllmapi.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)

Point de terminaison Models

Interrogez GET /v1/models pour lister les modèles disponibles. Vérifiez que l'ID du modèle correspond à "uncensored". Ce point de terminaison confirme que votre connexion fonctionne. Utilisez-le pour déboguer l'authentification avant d'envoyer des charges lourdes. L'API ne sert qu'un seul modèle uncensored.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream à true. Recevez des événements envoyés par le serveur (SSE). Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment. Cette méthode réduit la latence perçue pour les sorties longues. Gérez soigneusement les jetons partiels dans le code de votre client.

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)

Appel de fonction et mode JSON

Définissez des outils dans le corps de la requête pour l'appel de fonctions. Définissez tool_choice pour imposer des fonctions spécifiques. Utilisez response_format avec json_object pour une sortie JSON stricte. Des paramètres comme temperature et top_p ajustent l'aléatoire. Ces fonctionnalités prennent en charge l'extraction de données structurées.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mistralllmapi.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);

Limites de débit et erreurs

Attendez 300 requêtes par minute par clé. Limitez les requêtes simultanées à 8. Les requêtes dépassant 8 Mo pour le corps de la requête. Retournez 401 pour les clés invalides. Retournez 402 si le crédit est insuffisant. Retournez 429 en cas de limites de débit. Les erreurs ne consomment aucun jeton. Le crédit n'expire jamais.