API mistral ai: クイックスタートガイド

ベースURLと認証

最初のステップは、クライアントを設定して当社のインフラストラクチャを指すことです。標準のOpenAIベースURLをHTTPS://api.apimistralai.com/v1に置き換え、一意のAPIキーを認証ヘッダーに挿入します。この単純なスワップは、既存の統合ロジックを維持しながら、すべてのリクエストを当社のuncensoredモデルにリダイレクトします。

• ベースURL: HTTPS://api.apimistralai.com/v1
• 認証： Authorization ヘッダー

接続をテストする前に、アカウントダッシュボードでキーが有効であることを確認してください。

最初のリクエスト

接続とモデルのレスポンスを検証するために標準的なチャット完了リクエストを送信します。次の curl コマンドは uncensored 基本的なプロンプト付きモデル

エンドポイントが到達可能であり、標準的なコンテンツフィルタなしでテキストを返すことを確認します。

Copycurl https://api.apimistralai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix syntax error in python list comprehension"}]
  }'

レスポンスにテキストが含まれている場合、統合は正常に非制限推論レイヤー経由でルーティングされています。

Python SDK統合

コアリクエスト構造を変更せずにAPIと対話するために、公式のOpenAI Pythonライブラリを使用します。新しいベースURLとAPIキーでクライアントを初期化し、呼び出し chat.completions.create.

このアプローチにより、既存のPythonロジックを維持したまま、uncensoredモデルの機能にアクセスできます。

Copyfrom openai import OpenAI

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

レスポンスオブジェクトは標準的なOpenAIレスポンスと同一の動作をするため、Python開発者の移行はシームレスです。

Node SDKの統合

JavaScriptまたはTypeScript環境では、カスタムベースURLを使用してOpenAIパッケージを初期化します。 apiKey および baseURL 呼び出し前のプロパティ chat.completions.create.

Node.jsアプリケーションがリクエストを当社のUncensoredエンドポイントにルーティングし、標準的なSDKパターンとの互換性を維持することを保証します。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

レスポンス構造はOpenAIの基準と一貫性があり、既存のNode.jsワークフローへの統合が容易です。

SSE経由のストリーミングレスポンス

リアルタイムのトークン生成を有効にするには、 stream: true リクエスト内。APIはServer-Sent Events (SSE)ストリームを返し、生成されるトークンを処理できます。

これはユーザーに対する知覚されるレイテンシーを削減し、長い完了処理中に即時フィードバックを提供します。

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)

SSEデータストリームを解析してトークンを逐次表示します。最終チャンクにはリクエストの総トークン使用量が含まれます。

制限、エラー、コンテキスト

厳格なレート制限に対して使用状況を監視し、一般的なHTTPエラーを適切に処理してください。1分あたり300リクエスト、キーあたり8つの同時リクエストが許可されています。

401エラーは無効または欠落しているAPIキーを示し、402エラーは前払いクレジットが枯渇していることを意味します。429ステータスは、1分あたり300リクエストの制限を超えたことを示します。

あなたのコンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートし、リクエストごとの最大出力は16,000トークンです。エラーや拒否はクレジットを消費しないため、生成された実際のコンテンツに対してのみ課金されます。