Guia de Integração para Desenvolvedores

Autenticação & URL Base

Come gerando uma chave no painel. Nosso serviço requer uma URL base de HTTPS://api.mistralapikeys.com/v1. Passe sua chave no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Suportamos cadastro via Google ou e-mail sem verificação por telefone.

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"}]
  }'

O Endpoint de Completions de Chat

Envie solicitações POST para /v1/chat/completions. Use o ID do modelo "uncensored" para geração de texto. O sistema aceita arrays de mensagens padrão com campos role e content. Tokens de entrada custam $0,15 por 1M, enquanto tokens de saída custam $0,50 por 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)

Respostas em Streaming e Contagem de Tokens

Ative o streaming definindo stream como true. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor contendo fragmentos parciais. O último fragmento inclui as estatísticas completas de uso de tokens para faturamento preciso. Esta abordagem reduz a latência percebida para saídas longas.

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)