Guida all'Integrazione per Sviluppatori

Autenticazione & URL di Base

Inizia generando una chiave dalla dashboard. Il nostro servizio richiede un URL base di HTTPS://api.mistralapikeys.com/v1. Inserisci la tua chiave nell'intestazione Authorization come token Bearer. Supportiamo l'accesso con Google o email senza verifica del numero di telefono.

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

Invia richieste POST a /v1/chat/completions. Usa l'ID del modello "uncensored" per la generazione di testo. Il sistema accetta array di messaggi standard con campi role e content. I token di input costano $0,15 per 1M, mentre i token di output sono $0,50 per 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)

Risposte in streaming e conteggio dei token

Abilita lo streaming impostando stream su true. L'API restituisce Server-Sent Events contenenti chunk parziali. L'ultimo chunk include le statistiche complete sull'utilizzo dei token per una fatturazione accurata. Questo approccio riduce la latenza percepita per le output lunghe.

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)