Integrationsleitfaden für Entwickler

Authentifizierung & Basis-URL

Erstellen Sie zunächst einen Schlüssel im Dashboard. Unser Dienst erfordert eine Base-URL von HTTPS://api.mistralapikeys.com/v1. Übergeben Sie Ihren Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token. Wir unterstützen die Anmeldung mit Google oder E-Mail ohne Telefonüberprüfung.

Copycurl https://api.mistralapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Convert the python loop to rust syntax"}]
  }'

Der Chat-Completions-Endpunkt

Senden Sie POST-Anfragen an /v1/chat/completions. Verwenden Sie die Modell-ID „uncensored“ zur Textgenerierung. Das System akzeptiert standardmäßige Nachrichten-Arrays mit den Feldern role und content. Input-Tokens kosten 0,15 $ pro 1M, während Output-Tokens 0,50 $ pro 1M kosten.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming-Antworten & Token-Anzahl

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Die API gibt Server-Sent Events zurück, die teilweise Chunks enthalten. Der letzte Chunk enthält die vollständigen Token-Nutzungsstatistiken für eine genaue Abrechnung. Dieser Ansatz reduziert die wahrgenommene Latenz für lange Ausgaben.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)