Documentação da API Mistral: Guia de Início Rápido

Instale o SDK e defina sua URL base

Comece instalando o SDK oficial para a sua linguagem e apontando-o para o nosso endpoint. A URL base é HTTPS://api.mistralapidoc.com/v1. Esta única alteração direciona todas as chamadas para nossa infraestrutura uncensored sem alterar sua lógica existente. Você pode usar qualquer cliente padrão que suporte compatibilidade com OpenAI. A configuração leva segundos e não requer arquivos de configuração complexos.

Certifique-se de passar sua chave de API única no header Authorization. Nosso sistema valida esta chave contra seu saldo pré-pago antes de processar qualquer token. Esta abordagem garante que você pague apenas pelo que usar. Mantenha sua chave segura e faça a rotação se suspeitar de exposição. A chave é emitida imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail.

Faça sua primeira solicitação para o modelo uncensored

Envie uma solicitação POST para /v1/chat/completions com o ID do modelo definido como "uncensored". Este modelo responde a conteúdo adulto lícito, ficção e tópicos controversos sem as recusas padrão. É um modelo de pesos abertos ajustado para respostas diretas. Você não precisa especificar um número de versão ou escolher entre diferentes fornecedores. A resposta retorna texto no campo content.

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"}]
  }'

O corpo da solicitação inclui sua matriz de mensagens e parâmetros opcionais. Nossa API ignora campos extras de forma elegante. Se você enviar um prompt simples, receberá uma conclusão direta. Use isso para verificar se sua integração está funcionando antes de adicionar lógica complexa. O modelo lida com contexto de até 100.000 tokens de forma eficiente.

Ative o streaming e gerencie o uso de tokens

Defina stream como true para receber tokens via Server-Sent Events. Este método reduz a latência percebida para respostas longas. O último chunk no stream contém as estatísticas completas de uso de tokens para essa solicitação. Você pode registrar essas métricas para acompanhar o consumo de seus créditos pré-pagos com precisão. O streaming é ideal para interfaces de chat e aplicativos em tempo real.

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)

Lide com respostas parciais acumulando os deltas de conteúdo. Nossa API garante que a contagem total de tokens corresponda ao uso real. Erros durante o streaming não cobram tokens incompletos. Este recurso oferece uma experiência de usuário fluida enquanto mantém os custos transparentes. Você pode interromper o fluxo antecipadamente se o usuário interromper a geração.

Use chamadas de função e modo JSON

Passe um array de tools para habilitar a chamada de funções. O modelo produzirá chamadas de ferramenta estruturadas quando apropriado. Você também pode forçar o modo JSON definindo response_format para json_object. Isso garante que a saída seja JSON válido, o que simplifica a análise no seu aplicativo. Ambos os recursos funcionam com a sintaxe padrão do SDK OpenAI.

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);

Defina o esquema da sua função com nome, descrição e parâmetros. A API retorna o nome da função e os argumentos na resposta. Isso permite que seu código execute lógica externa com base na decisão do modelo. O modo JSON é útil quando você precisa de estruturas de dados rígidas. Combine esses recursos para fluxos de trabalho robustos e automatizados.

Configure parâmetros: temperatura, top_p e seed

Ajuste a temperatura para controlar a aleatoriedade. Valores mais baixos tornam as respostas mais determinísticas. O top_p limita a amostragem de núcleo aos tokens mais prováveis. O seed garante saídas reproduzíveis para depuração. Esses parâmetros oferecem controle granular sobre o comportamento do modelo. Use-os para ajustar o equilíbrio entre criatividade e precisão.

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)

Defina presence_penalty e frequency_penalty para reduzir a repetição. O modelo suporta todos os parâmetros padrão do OpenAI. Você pode passar uma sequência stop para interromper a geração em marcadores específicos. Esses controles ajudam você a obter o formato de saída exato que precisa. Experimente diferentes combinações para encontrar as configurações ideais para o seu caso de uso.

Limites, erros e janela de contexto

Nossa API suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens. A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens, ou 2.048 se você omitir max_tokens. Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. O corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. Esses limites garantem uso justo para todos os clientes pré-pagos.

Trate erros HTTP 401 verificando sua chave de API. Um erro 402 indica crédito pré-pago insuficiente. Recarregue com cripto para retomar o serviço. Um erro 429 significa que você excedeu o limite de taxa. Aguarde brevemente antes de tentar novamente. Nosso sistema não usa prompts para treinamento, preservando a privacidade dos seus dados. Erros e recusas são gratuitos, então você paga apenas por conclusões bem-sucedidas.