Mistral API ドキュメント：クイックスタートガイド

SDKをインストールし、ベースURLを設定

お好みの言語用の公式 SDK をインストールし、エンドポイントに向けてください。ベース URL は HTTPS://api.mistralapidoc.com/v1 です。この変更 1 つで、既存のロジックを変更することなく、すべての呼び出しを当社の uncensored インフラストラクチャに送信します。OpenAI 互換をサポートする標準的なクライアントであればどれでも使用できます。セットアップは数秒で完了し、複雑な設定ファイルも必要ありません。

Authorizationヘッダーに固有のAPIキーを渡してください。当社のシステムは、トークンの処理前にこのキーを前払い残高に対して検証します。この方式により、使用した分のみに対して課金されます。キーを安全に保管し、漏洩の疑いがある場合は回転させてください。キーはGoogleまたはメールによるサインアップ直後に発行されます。

uncensoredモデルへの最初のリクエストを行う

モデル ID を "uncensored" に設定して /v1/chat/completions へ POST リクエストを送信します。このモデルは、標準的な拒否なしで法的な成人向けコンテンツ、フィクション、論争的なトピックに応答します。これは直接的な回答のためにチューニングされたオープンウェイトモデルです。バージョン番号を指定したり、異なるベンダー間でルーティングしたりする必要はありません。レスポンスは content フィールドにテキストを返します。

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"}]
  }'

リクエストボディにはメッセージ配列とオプションのパラメータが含まれます。当社のAPIは余分なフィールドを gracefully に無視します。単純なプロンプトを送信すると、直接の補完が返されます。複雑なロジックを追加する前に、統合が正常に動作することを確認するためにこれを使用してください。モデルは最大100,000トークンのコンテキストを効率的に処理します。

ストリーミングを有効にしてトークン使用量を処理する

ストリームをtrueに設定して、Server-Sent Events経由でトークンを受信します。この方法は長時間のレスポンスに対する知覚されるレイテンシを軽減します。ストリームの最終チャンクには、そのリクエストの完全なトークン使用統計が含まれます。これらのメトリクスをログに記録して、プリペイドクレジットの消費を正確に追跡できます。ストリーミングはチャットインターフェースやリアルタイムアプリケーションに最適です。

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)

コンテンツのデルタを累積して部分的なレスポンスを処理します。当社のAPIは、トークン数が実際の使用量と一致することを保証します。ストリーミング中のエラーでは、不完全なトークンに対しては課金されません。この機能により、ユーザー体験が滑らかになり、コストも透明になります。ユーザーが生成を中断した場合、ストリームを早期に停止できます。

関数呼び出しとJSONモードを使用

関数呼び出しを有効にするためにtools配列を渡します。モデルは適切な場合に構造化されたツール呼び出しを出力します。また、response_formatをjson_objectに設定することでJSONモードを強制することもできます。これにより、出力が有効なJSONであることが保証され、アプリケーションでの解析が簡素化されます。両方の機能は標準的なOpenAI SDK構文と互換性があります。

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);

関数スキーマを名前、説明、パラメータで定義します。APIはレスポンスに関数名と引数を返します。これにより、コードはモデルの判断に基づいて外部ロジックを実行できます。JSONモードは厳密なデータ構造が必要な場合に役立ちます。これらの機能を組み合わせることで、堅牢で自動化されたワークフローを実現できます。

パラメータの設定: temperature、top_p、seed

ランダム性を制御するためのtemperatureを調整します。低い値は応答をより決定論的にし、top_pは最も確率の高いトークンに核サンプリングを制限します。seedはデバッグのために再現可能な出力を保証します。これらのパラメータにより、モデルの動作を細かく制御できます。創造性と精度のバランスを調整するために使用してください。

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)

presence_penalty と frequency_penalty を設定して反復を減らします。モデルはすべての標準的な OpenAI パラメータをサポートしています。特定のマーカで生成を停止させるために stop シーケンスを渡すことができます。これらの制御により、必要な正確な出力形式を取得できます。ユースケースに最適な設定を見つけるために、さまざまな組み合わせを試してください。

制限、エラー、コンテキストウィンドウ

当社のAPIは100,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。1リクエストあたりの最大出力は16,000トークン、またはmax_tokensを指定しない場合は2,048トークンです。1分あたりのリクエスト数は300、キーあたりの同時リクエスト数は8に制限されています。リクエストボディは8 MB以下にしてください。これらの制限は、すべてのプリペイド顧客への公平な利用を保証します。

APIキーを確認してHTTP 401エラーを処理します。402エラーは前払いクレジットが不足していることを示します。サービス再開のために暗号通貨でクレジットを追加してください。429エラーはレートリミット超過を意味します。再試行する前に少し待ってください。当社のシステムはトレーニングにプロンプトを使用しないため、データのプライバシーが保護されます。エラーと拒否は無料なので、成功した完了に対してのみ課金されます。