เอกสาร API
เริ่มสร้างข้อความได้ทันทีด้วย API ที่รองรับมาตรฐาน OpenAI ของเรา คู่มือนี้ครอบคลุมการตรวจสอบสิทธิ์ จุดเชื่อมต่อ (endpoints) และการสตรีมสำหรับโมเดลไร้การเซ็นเซอร์
การตรวจสอบสิทธิ์และ Base URL
ใช้คีย์ API ของคุณกับ URL พื้นฐาน HTTPS://api.mistralllmapi.com/v1 สร้างคีย์ได้ทันทีผ่านบัญชี Google หรืออีเมลในหน้า Get API key ส่งคีย์ผ่านหัวเรื่อง Authorization เป็น Bearer token ซึ่งทำงานกับไคลเอนต์ SDK มาตรฐานของ OpenAI ใดๆ ก็ได้
- สมัครโดยไม่ต้องใช้หมายเลขโทรศัพท์
- รักษาคีย์ที่ใช้งานอยู่หนึ่งคีย์ต่อบัญชี
- แทนที่คีย์เก่าเมื่อคุณหมุนเปลี่ยนคีย์
curl 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"}]
}'
จุดจบ API Chat Completions
ส่งคำขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions ส่ง model id เป็น "uncensored" จัดเตรียม messages ในรูปแบบ array พร้อม role และ content fields โมเดลจะคืนค่าข้อความโดยไม่มีการกรองเนื้อหามาตรฐานสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย ขนาด context window รวม 100,000 tokens รวมถึง input และ output
from 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)
เอนด์พอยต์โมเดล
ส่ง Query GET /v1/models เพื่อระบุโมเดลที่พร้อมใช้งาน ตรวจสอบให้แน่ใจว่า model id ตรงกับ "uncensored" endpoint นี้ยืนยันว่าการเชื่อมต่อของคุณทำงานอยู่ ใช้เพื่อแก้ปัญหาการตรวจสอบสิทธิ์ก่อนส่ง payload ขนาดใหญ่ API นี้ให้บริการโมเดล uncensored เพียงโมเดลเดียว
การตอบกลับแบบสตรีมมิ่ง
เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream เป็น true รับ Server-Sent Events (SSE) รายละเอียดการใช้โทเค็นจะปรากฏในชิ้นส่วนสุดท้าย วิธีนี้ช่วยลดความล่าช้าที่รับรู้สำหรับการส่งออกที่ยาวนาน จัดการโทเค็นบางส่วนอย่างระมัดระวังในโค้ดไคลเอนต์ของคุณ
stream = 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)
Function Calling และโหมด JSON
กำหนดเครื่องมือใน body ของคำขอสำหรับฟังก์ชันคอลลิง ตั้งค่า tool_choice เพื่อบังคับใช้ฟังก์ชันเฉพาะ ใช้ response_format พร้อม json_object สำหรับผลลัพธ์ JSON ที่เข้มงวด พารามิเตอร์เช่น temperature และ top_p ปรับความสุ่ม ฟีเจอร์เหล่านี้รองรับการ استخراجข้อมูลแบบมีโครงสร้าง
import 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);
อัตราจำกัดและข้อผิดพลาด
คาดหวังคำขอ 300 ครั้งต่อนาทีต่อ key จำกัดคำขอพร้อมกันไว้ที่ 8 คำขอที่มี body ขนาดเกิน 8 MB ส่ง 401 สำหรับ key ที่ไม่ถูกต้อง ส่ง 402 หากเครดิตไม่เพียงพอ ส่ง 429 เมื่อเกินอัตราจำกัด ข้อผิดพลาดไม่ใช้ tokens เครดิตไม่หมดอายุ
FAQ
ฉันจะรับคีย์ mistral API ของฉันได้อย่างไร?
สมัครสมาชิกผ่าน Google หรืออีเมลบนหน้ารับคีย์ API คีย์จะแสดงทันที ไม่ต้องใช้เบอร์โทรศัพท์ คุณสามารถหมุนเปลี่ยนคีย์ได้ แต่จะมีเพียงคีย์เดียวที่ใช้งานอยู่
ขนาด context window คืออะไร?
โมเดลรองรับ 100,000 tokens รวม ซึ่งรวมถึง prompt และ completion การแสดงผลสูงสุดต่อครั้งคือ 16,000 tokens การแสดงผลเริ่มต้นคือ 2,048 tokens หากไม่ได้ระบุ
API สำหรับ LLM แบบไม่มีเซนเซอร์คิดค่าเท่าไหร่?
ราคาอยู่ที่ $0.15 ต่อ 1M input tokens และ $0.50 ต่อ 1M output tokens ความผิดพลาดและการปฏิเสธบริการไม่มีค่าใช้จ่าย เติมเงินด้วยคริปโตเท่านั้น เริ่มต้นด้วยยอดเครดิตทดลอง $0.50