Guide d'intégration pour les développeurs

Authentification & URL de base

Commencez par générer une clé sur le tableau de bord. Notre service nécessite une URL de base HTTPS://api.mistralapikeys.com/v1. Transmettez votre clé dans l'en-tet Authorization en tant que jeton Bearer. Nous prenons en charge l'inscription par Google ou e-mail sans vérification par téléphone.

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"}]
  }'

L'endpoint Chat Completions

Envoyez des requêtes POST à /v1/chat/completions. Utilisez l'identifiant de modèle "uncensored" pour la génération de texte. Le système accepte des tableaux de messages standard avec des champs role et content. Les tokens d'entrée coûtent 0,15 $ par 1M, tandis que les tokens de sortie sont à 0,50 $ par 1M.

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)

Réponses en streaming et compte de jetons

Activez le streaming en définissant stream à true. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur contenant des fragments partiels. Le dernier fragment inclut les statistiques complètes d'utilisation des jetons pour une facturation précise. Cette approche réduit la latence perçue pour les sorties longues.

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)