Uncensored Mistral 호환 API 통합

필수 조건: 공식 SDK 설치

언어용 공식 SDK를 설치하여 인증과 JSON 파싱을 자동으로 처리하세요.

대부분의 개발자는 HTTP 세부 정보를 추상화하기 때문에 표준 라이브러리를 선호합니다. 최적의 호환성을 위해 Python 3.8+ 또는 Node.js 18+가 필요합니다.

Base URL 및 키 설정

클라이언트를 우리의 base URL로 연결하고 API 키를 주입하세요.

사용 https://api.mistralapibaseurl.com/v1 베이스 URL로 설정하세요. 모델을 다음으로 설정하세요. uncensored 제한 없는 응답을 위해 사용합니다.

Google 또는 이메일로 회원가입한 후 대시보드에서 키를 검색하세요.

기본 채팅 완성 요청

간단한 텍스트 프롬프트를 보내 즉각적인 텍스트 응답을 받으세요.

이것은 콘텐츠 필터 없이 역할극, 코딩 또는 창의적 글쓰기에 작동합니다.

응답에는 정확한 청구를 위한 토큰 사용량이 포함됩니다.

SSE를 사용한 스트리밍 응답

스트리밍을 활성화하여 생성되는 대로 토큰을 실시간으로 수신하세요.

긴 출력의 경우 지각된 지연 시간을 줄입니다.

마지막 청깅에는 청구를 위한 총 토큰 사용량이 포함되어 있습니다.

함수 호출 및 JSON 모드

신뢰할 수 있는 데이터 추출 또는 도구 통합을 위해 구조화된 출력을 사용하세요.

設定 response_format 수신하여 {"type": "json_object"} 엄격한 JSON

다음에 도구를 정의하세요 tools 함수 호출 워크플로우용 배열입니다.

トークンと制限の処理

서비스 중단을 방지하려면 사용량을 모니터링하세요.

컨텍스트 창은 총 100,000개의 토큰을 지원합니다. 최대 출력은 요청당 16,000개 토큰입니다.

속도 제한은 분당 300회입니다. 401 또는 429와 같은 오류는 인증 또는 제한 문제를 나타냅니다.

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);

스트리밍

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)