数分でUncensored Mistral互換APIを統合

前提条件：公式SDKのインストール

使用する言語の公式SDKをインストールし、認証とJSON解析を自動処理させます。

多くの開発者は HTTP の詳細を抽象化する標準ライブラリを好みます。最適な互換性のために Python 3.8+ または Node.js 18+ が必要です。

ベースURLとキーを設定

クライアントを当社のベースURLに設定し、APIキーを挿入してください。

使用 https://api.mistralapibaseurl.com/v1 ベースURLとして設定し、モデルを uncensored 制限のない応答用。

Googleまたはメールでサインアップした後、ダッシュボードからキーを取得します。

基本チャット完了リクエスト

シンプルなテキストプロンプトを送信して即時のテキスト応答を受け取ります。

これはコンテンツフィルターなしでロールプレイ、コーディング、またはクリエイティブライティングに機能します。

レスポンスには正確な課金のためのトークン使用量が含まれます。

SSEによるストリーミングレスポンス

ストリーミングを有効にして、トークンが生成されるたびにリアルタイムで受信します。

これは長い出力に対する知覚されるレイテンシーを削減します。

最後のチャンクには請求用の総トークン使用量が含まれています。

関数呼び出しとJSONモード

信頼性の高いデータ抽出やツール統合のために構造化出力を使用します。

設定 response_format に {"type": "json_object"} 厳密なJSON用。

でツールを定義します tools 関数呼び出しワークフロー用の配列。

トークンと制限の処理

サービス中断を避けるため使用状況を確認してください。

コンテキストウィンドウは合計100,000トークンをサポートします。最大出力は1リクエストあたり16,000トークンです。

レート制限は1分間あたり300リクエストです。401や429などのエラーは、認証または制限に関する問題を示します。

cURL

Copycurl https://api.mistralapibaseurl.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five rust crates for async web servers"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

ストリーミング

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)