Mistral AI API：快速入門指南

基礎 URL 與驗證

第一步是將您的客戶端設定為指向我們的基礎設施。將標準的 OpenAI 基礎 URL 替換為 HTTPS://api.apimistralai.com/v1，並將您的唯一 API 金鑰注入授權標頭。這個簡單的交換會將所有請求重新導向至我們的無審查模型，同時保持您現有的整合邏輯不變。

• 基礎 URL：HTTPS://api.apimistralai.com/v1
• 驗證：透過 Authorization 標頭

確保您的金鑰在帳戶儀表板中處於啟用狀態後，再測試連線。

首次請求

發送標準的聊天完成請求以驗證連線與模型回應。以下 curl 指令針對 uncensored model 使用基本提示。

此操作可確認端點可達，並回傳無標準內容過濾的文字。

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"}]
  }'

如果回應包含文字，表示您的整合已成功路由至我們的無審查推理層。

Python SDK 集成

使用官方的 OpenAI Python 函式庫與我們的 API 互動，無需修改核心請求結構。使用新的 base URL 和您的 API 金鑰初始化客戶端，然後呼叫 chat.completions.create.

此方法讓您在保留所有現有 Python 邏輯的同時，也能獲得無審查模型的強大功能。

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)

回應物件的行為與標準 OpenAI 回應完全相同，使 Python 開發者的遷移變得無縫銜接。

Node SDK 整合

對於 JavaScript 或 TypeScript 環境，請使用自訂 base URL 初始化 OpenAI 套件。設定 apiKey 和 baseURL 呼叫前的 chat.completions.create.

這可確保您的 Node.js 應用程式將請求路由至我們的 uncensored 端點，同時保持與標準 SDK 模式的相容性。

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);

回應結構與 OpenAI 標準保持一致，允許輕鬆整合到現有的 Node.js 工作流程中。

透過 SSE 的串流回應

在請求中將 stream: true 在您的請求中。API 返回伺服器發送事件 (SSE) 串流，讓您在 token 生成時進行處理。

這可降低使用者的感知延遲，並在長回應生成期間提供即時回饋。

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)

解析 SSE 數據流以增量顯示 token。最後一個區塊包含請求的總 token 使用量。

限制、錯誤與上下文

根據嚴格的速率限制監控您的使用情況，並優雅地處理常見的 HTTP 錯誤。每個金鑰每分鐘允許 300 次請求和 8 個並行請求。

401 錯誤表示缺少或無效的 API 金鑰，而 402 錯誤表示您的預付額度已耗盡。429 狀態碼表示您已超過每分鐘 300 次請求的限制。

您的上下文視窗總計支援 100,000 個 token，每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。錯誤與拒絕不消耗信用，確保您只需為實際生成的內容付費。