Altere seu cliente em três linhas

URL Base e Autenticação

Para usar a API, aponte seu cliente para https://api.mistralapi.top/v1. A autenticação depende de um token Bearer incluído no cabeçalho Authorization. Você gera essa chave na página Obter chave de API usando uma conta Google ou configuração padrão de e-mail e senha. A chave é exibida imediatamente após a criação. Mantenha este token seguro, pois ele concede acesso total ao seu crédito pré-pago. Diferente dos provedores padrão, não exigimos número de telefone ou cartão de crédito para ativar o crédito de teste inicial.

Nosso serviço foi projetado para ser integrado diretamente às configurações existentes de clientes Mistral ou OpenAI. Basta atualizar a propriedade base_url na instância do seu SDK. A estrutura do endpoint corresponde ao formato padrão /v1/chat/completions, garantindo que seu código existente funcione sem modificações. Suportamos um único ID de modelo, uncensored, que lida com todas as tarefas de geração de texto.

Endpoint de Completions de Chat

A interação principal ocorre via endpoint POST /v1/chat/completions. Você envia um corpo JSON contendo o ID do seu model, o array messages e parâmetros opcionais. A API retorna uma resposta de texto ou dados estruturados se você especificar o modo JSON. Este endpoint é a principal forma de interagir com o LLM. Ele suporta tanto requisições síncronas padrão quanto respostas em streaming. Cada requisição consome tokens do seu saldo pré-pago com base no volume de entrada e saída.

Os erros são tratados por meio de códigos de status HTTP padrão. Se sua chave for inválida, você receberá um 401. Se ficar sem crédito, receberá um 402. Os limites de requisições são aplicados a 300 requisições por minuto e 8 conexões simultâneas por chave. Use o exemplo a seguir para verificar sua conexão e a validade da chave.

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."}]
  }'

Respostas em Streaming (SSE)

Para menor latência e melhor experiência do usuário, ative o streaming configurando stream: true no corpo da sua requisição. A API retorna um fluxo de eventos enviados pelo servidor (SSE). Cada fragmento contém uma resposta parcial. O último fragmento inclui as estatísticas completas de uso de tokens da requisição. Isso permite que seu aplicativo exiba tokens conforme são gerados, em vez de aguardar a conclusão completa. O streaming é ideal para interfaces de chat onde o feedback imediato é crítico.

Ao usar streaming, certifique-se de que seu cliente analise corretamente o formato SSE. O array choices em cada fragmento conterá conteúdo delta. Você deve acumular esses deltas para construir a resposta completa. O uso de tokens só está disponível no último evento do fluxo. Use este método para manter seus usuários engajados enquanto o modelo processa prompts complexos.

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);