整合 該 無審查 模型 in 5 分鐘

基礎 URL 與驗證

開始將您的用戶端指向 https://api.keyapimistralai.com/v1。將您的金鑰傳入標準 Authorization header 作為 bearer token。此設定適用於官方 OpenAI SDK 及任何相容用戶端，只需更改 base_url 以及 API 金鑰。驗證不需要額外的設定。

發送您的第一個聊天完成請求

向 POST 請求 /v1/chat/completions 使用模型 ID "uncensored". 端點接受文字輸入並返回文字輸出。您可以設定參數，例如 temperature 和 top_p 控制創造力。錯誤和拒絕皆免費，因此您只需為實際 token 用量付費。以下是一個基本的 curl 範例：

Copycurl https://api.keyapimistralai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top three installation steps for Linux"}]
  }'

回應包含用於帳務透明度的 Token 計數。

Python SDK 集成

安裝官方 OpenAI 套件並將客戶端設定為使用我們的基礎 URL。將模型設定為 uncensored 用於無內容限制的回應。此方法讓您可以重用來自其他供應商的現有程式碼。SDK 自動處理 JSON 序列化和重試邏輯。透過環境變數或在客戶端初始化中直接配置您的金鑰。

Copyfrom openai import OpenAI

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

此設定確保您的 Python 應用程式能與我們的 API 無縫整合。

Node.js SDK 設置

使用 openai npm 套件以連接我們的服務。使用正確的 base URL 和您的 API 金鑰初始化客戶端。使用聊天補全端點傳送訊息。Node.js 開發者可以利用為 OpenAI 相容性而建構的現有函式庫。回應結構符合標準 OpenAI 格式，便於解析。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

處理回應時，請記得正確處理非同步操作。

啟用帶有伺服器發送事件（SSE）的串流

設定 stream: true 在您的請求中接收逐 token 更新。最後一個區塊包含用於計費的總 token 使用數據。串流可降低終端使用者的感知延遲。伺服器發送事件提供處理部分回應的可靠方式。配置您的客戶端以處理每個到達的區塊。

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)

這種方法非常適合需要實時反饋的聊天界面。

限制、錯誤與上下文視窗

我們的 API 支援 100,000 個 token 的上下文視窗以處理複雜任務。每個請求的最大輸出為 16,000 個 token。您受限於每金鑰每分鐘 300 次請求與 8 個併發請求。401 錯誤表示您的金鑰無效。402 錯誤表示預付信用不足。429 錯誤表示您已達到速率限制。錯誤是免費的，因此您無需為失敗的請求付費。請仔細管理您的金鑰，因為一個活躍的金鑰會取代舊的金鑰。