Mistral API-Dokumentation: Schnellstart-Leitfaden

Installieren Sie das SDK und legen Sie Ihre Basis-URL fest

Installieren Sie zunächst das offizielle SDK für Ihre Sprache und verweisen Sie es auf unseren Endpunkt. Die Basis-URL lautet HTTPS://api.mistralapidoc.com/v1. Diese einzelne Änderung leitet alle Aufrufe an unsere unzensierte Infrastruktur um, ohne Ihre bestehende Logik zu ändern. Sie können jeden Standard-Client verwenden, der OpenAI-Kompatibilität unterstützt. Die Einrichtung dauert Sekunden und erfordert keine komplexen Konfigurationsdateien.

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren eindeutigen API-Schlüssel im Authorization-Header übergeben. Unser System validiert diesen Schlüssel gegen Ihr Prepaid-Guthaben, bevor es Token verarbeitet. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen. Bewahren Sie Ihren Schlüssel sicher auf und rotieren Sie ihn, wenn Sie eine Exposition vermuten. Der Schlüssel wird sofort nach der Anmeldung über Google oder E-Mail ausgestellt.

Erstellen Sie Ihre erste Anfrage für das unzensierte Modell

Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID auf "uncensored" eingestellt. Dieses Modell antwortet auf legale erwachsene Inhalte, Fiktion und kontroverse Themen ohne Standardablehnungen. Es handelt sich um ein Open-Weight-Modell, das für direkte Antworten abgestimmt wurde. Du musst keine Versionsnummer angeben oder zwischen verschiedenen Anbietern wählen. Die Antwort gibt Text im Feld content zurück.

Copycurl https://api.mistralapidoc.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List all available models and their context windows"}]
  }'

Der Anfragekörper enthält Ihr Nachrichtenarray und optionale Parameter. Unsere API ignoriert zusätzliche Felder problemlos. Wenn Sie eine einfache Eingabe senden, erhalten Sie eine direkte Vervollständigung. Nutzen Sie dies, um zu überprüfen, ob Ihre Integration funktioniert, bevor Sie komplexe Logik hinzufügen. Das Modell verarbeitet Kontexte bis zu 100.000 Tokens effizient.

Aktivieren Sie Streaming und verarbeiten Sie Token-Nutzungsdaten

Setze stream auf true, um Tokens über Server-Sent Events zu erhalten. Diese Methode reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Antworten. Der letzte Chunk im Stream enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken für diese Anfrage. Du kannst diese Metriken protokollieren, um den Verbrauch deines Prepaid-Guthabens genau zu verfolgen. Streaming ist ideal für Chat-Schnittstellen und Echtzeitanwendungen.

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)

Verwalten Sie partielle Antworten durch Akkumulation des Content-Deltas. Unsere API stellt sicher, dass die Gesamtzahl der Tokens der tatsächlichen Nutzung entspricht. Fehler während des Streamings berechnen keine unvollständigen Tokens. Dieses Feature bietet eine nahtlose Benutzererfahrung bei transparenten Kosten. Sie können den Stream unterbrechen, wenn der Benutzer die Generierung abbricht.

Nutze Function Calling und den JSON-Modus

Übergeben Sie ein tools-Array, um Function Calling zu aktivieren. Das Modell gibt bei Bedarf strukturierte Tool-Aufrufe aus. Sie können den JSON-Modus auch erzwingen, indem Sie response_format auf json_object setzen. Dies garantiert, dass die Ausgabe gültiges JSON ist, was das Parsing in Ihrer Anwendung vereinfacht. Beide Funktionen funktionieren mit der Standard-Syntax des OpenAI SDK.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Definieren Sie Ihr Funktionsschema mit Name, Beschreibung und Parametern. Die API gibt den Funktionsnamen und die Argumente in der Antwort zurück. Dies ermöglicht es Ihrem Code, externe Logik basierend auf der Entscheidung des Modells auszuführen. Der JSON-Modus ist nützlich, wenn Sie strenge Datenstrukturen benötigen. Kombinieren Sie diese Funktionen für robuste, automatisierte Workflows.

Parameter konfigurieren: Temperatur, top_p und Seed

Passen Sie die Temperatur an, um die Zufälligkeit zu steuern. Niedrigere Werte machen die Antworten deterministischer. Top_p begrenzt das Nukleus-Sampling auf die wahrscheinlichsten Tokens. Der Seed gewährleistet reproduzierbare Ausgaben für das Debugging. Diese Parameter geben Ihnen eine feingranulare Kontrolle über das Verhalten des Modells. Nutzen Sie sie, um das Gleichgewicht zwischen Kreativität und Genauigkeit einzustellen.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Setze presence_penalty und frequency_penalty, um Wiederholungen zu reduzieren. Das Modell unterstützt alle Standard-OpenAI-Parameter. Du kannst eine Stop-Sequenz übergeben, um die Generierung an bestimmten Markern zu stoppen. Diese Kontrollen helfen dir, das genaue Ausgabeformat zu erhalten, das du benötigst. Experimentiere mit verschiedenen Kombinationen, um die optimalen Einstellungen für deinen Anwendungsfall zu finden.

Limits, Fehler und Kontextfenster

Unsere API unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Tokens. Die maximale Ausgabe pro Anfrage beträgt 16.000 Tokens bzw. 2.048, wenn Sie max_tokens weglassen. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel begrenzt. Der Anfragekörper muss unter 8 MB bleiben. Diese Grenzen gewährleisten eine faire Nutzung für alle Prepaid-Kunden.

Behandeln Sie HTTP-401-Fehler durch Überprüfung Ihres API-Schlüssels. Ein 402-Fehler zeigt unzureichendes vorausbezahltes Guthaben an. Laden Sie per Krypto nach, um den Dienst fortzusetzen. Ein 429-Fehler bedeutet, dass Sie das Ratenlimit überschritten haben. Warten Sie kurz, bevor Sie es erneut versuchen. Unser System verwendet Prompts nicht zum Training, wodurch Ihre Datenprivatsphäre gewahrt bleibt. Fehler und Ablehnungen sind kostenlos, sodass Sie nur für erfolgreiche Generierungen bezahlen.