API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

बेस यूआरएल HTTPS://api.mistralllmapi.com/v1 के साथ अपनी API कुंजी का उपयोग करें। Get API key पेज पर Google या ईमेल के माध्यम से इसे तुरंत जनरेट करें। कुंजी को Authorization हेडर में Bearer टोकन के रूप में भेजें। यह किसी भी मानक Open SDK क्लाइंट के साथ काम करता है।

• बिना फ़ोन नंबर के साइन अप करें।
• प्रति खाता एक सक्रिय कुंजी रखें।
• जब आप उन्हें रोटेट करते हैं तो पुरानी कुंजियों को बदलें।

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"}]
  }'

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट

POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions। मॉडल आईडी को "uncensored" पास करें। role और content फील्ड्स के साथ एक एरे में संदेश प्रदान करें। मॉडल कानूनी वयस्क उपयोग के लिए मानक सामग्री फिल्टर्स के बिना टेक्स्ट लौटाता है। संदर्भ विंडो कुल 100,000 टोकन है जिसमें इनपुट और आउटपुट शामिल हैं।

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)

Models Endpoint

GET /v1/models क्वेरी करके उपलब्ध मॉडलों की सूची प्राप्त करें। सुनिश्चित करें कि मॉडल आईडी "uncensored" से मेल खाती है। यह एंडपॉइंट पुष्टि करता है कि आपका कनेक्शन काम कर रहा है। भारी पेलोड भेजने से पहले प्रमाणीकरण को डिबग करने के लिए इसका उपयोग करें। API केवल एक ही uncensored मॉडल प्रदान करता है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

अपने अनुरोध में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) प्राप्त करें। टोकन उपयोग विवरण अंतिम चंक में प्रकट होते हैं। यह विधि लंबे आउटपुट के लिए धारित अंतर्मुखी विलंबता को कम करती है। अपने क्लाइंट कोड में आंशिक टोकन को सावधानी से संभालें।

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)

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए अनुरोध बॉडी में टूल्स परिभाषित करें। विशिष्ट फ़ंक्शन को लागू करने के लिए tool_choice सेट करें। कठोर JSON आउटपुट के लिए response_format को json_object के साथ उपयोग करें। temperature और top_p जैसे पैरामीटर यादृच्छिकता को समायोजित करते हैं। ये सुविधाएं संरचित डेटा निष्कर्षण का समर्थन करती हैं।

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);

रेट लिमिट्स और त्रुटियाँ

प्रति की 300 अनुरोध प्रति मिनट की अपेक्षा करें। समानांतर अनुरोधों की सीमा 8 रखें। 8 MB से अधिक बॉडी आकार वाले अनुरोध। अमान्य की के लिए 401 लौटाएं। यदि क्रेडिट अपर्याप्त है तो 402 लौटाएं। रेट लिमिट पर 429 लौटाएं। त्रुटियों में कोई टोकन खर्च नहीं होता। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता।