3줄로 클라이언트 전환

베이스 URL 및 인증

API를 사용하려면 클라이언트를 https://api.mistralapi.top/v1로 설정하세요. 인증은 Authorization 헤더에 포함된 Bearer 토큰에 의존합니다. 이 키는 Google 계정 또는 일반 이메일/비밀번호 설정을 사용하여 API 키 받기 페이지에서 생성합니다. 키는 생성 즉시 표시됩니다. 이 토큰은 선불 크레디에 대한 전체 접근 권한을 부여하므로 안전하게 보관하세요. 일반 제공업체와 달리 초기 체험 크레딧 활성화에 전화번호나 신용카드가 필요하지 않습니다.

당사의 서비스는 기존 Mistral 또는 OpenAI 클라이언트 구성에 바로 삽입되도록 설계되었습니다. SDK 인스턴스의 base_url 속성만 업데이트하면 됩니다. 엔드포인트 구조는 표준 /v1/chat/completions 형식과 일치하여 기존 코드의 수정 없이 작동합니다. 모든 텍스트 생성 작업을 처리하는 단일 모델 ID uncensored를 지원합니다.

채팅 완료 엔드포인트

핵심 상호작용은 POST /v1/chat/completions 엔드포인트를 통해 이루어집니다. model ID, messages 배열 및 선택적 매개변수를 포함하는 JSON 본문을 전송합니다. API는 JSON 모드를 지정할 경우 텍스트 응답 또는 구조화된 데이터를 반환합니다. 이 엔드포인트는 LLM과 상호작용하는 주요 방법입니다. 표준 동기식 요청과 스트리밍 응답을 모두 지원합니다. 모든 요청은 입력 및 출력량에 따라 선불 잔액에서 토큰을 소모합니다.

오류는 표준 HTTP 상태 코드를 통해 처리됩니다. 키가 유효하지 않으면 401이 반환되고, 크레딧이 부족하면 402가 반환됩니다. 속도 제한은 분당 300개 요청 및 키당 8개 동시 연결로 적용됩니다. 연결 및 키 유효성을 확인하려면 다음 예시를 사용하세요.

Copycurl https://api.mistralapi.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

스트리밍 응답(SSE)

낮은 지연 시간과 향상된 사용자 경험을 위해 요청 본문에 stream: true를 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 SSE(Server-Sent Events) 스트림을 반환합니다. 각 청크에는 부분 응답이 포함됩니다. 마지막 청크에는 요청에 대한 전체 토큰 사용량 통계가 포함됩니다. 이를 통해 응용 프로그램은 전체 생성이 완료되기를 기다리지 않고 토큰이 생성되는 대로 표시할 수 있습니다. 스트리밍은 즉각적인 피드백이 중요한 채팅 인터페이스에 이상적입니다.

스트리밍을 사용할 때 클라이언트가 SSE 형식을 올바르게 구문 분석하는지 확인하세요. 각 청크의 choices 배열에는 델타 콘텐츠가 포함됩니다. 전체 응답을 구성하려면 이러한 델타를 누적해야 합니다. 토큰 사용량은 스트림의 마지막 이벤트에서만 사용할 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 모델이 복잡한 프롬프트를 처리하는 동안 사용자를 참여시켜 유지하세요.

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)

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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