API 문서: 채팅 완성

Base URL 및 인증

모든 요청은 베이스 URL을 가리키며 시작하세요. API 키는 Authorization 헤더에 포함하세요. 이는 모든 OpenAI 호환 SDK와 호환됩니다.

첫 번째 요청

연결성을 테스트하기 위해 간단한 채팅 완료를 보내세요. 이 엔드포인트는 모든 텍스트 생성 작업을 처리합니다.

을 사용하세요 uncensored 모델 ID입니다. 합법적인 성인 콘텐츠에 거부 없이 응답합니다.

응답을 확인하세요 choices[0].message.content.

Python SDK 통합

공식 라이브러리를 설치하세요. 기본 URL을 당사 엔드포인트로 설정하세요. 키로 클라이언트를 초기화하세요. GPT-4를 사용할 때와 동일하게 메시지를 전송하세요.

라이브러리는 JSON 직렬화를 자동으로 처리합니다. 구조화된 객체를 반환받습니다.

Node SDK 사용법

패키지를 가져옵니다. base URL을 구성합니다. 인스턴스를 생성합니다. 메시지 배열을 전달합니다. 응답을 기다립니다.

Node 개발자는 동일한 제한 없는 모델을 얻습니다. 응답 객체를 통해 텍스트에 접근합니다.

스트리밍 응답

낮은 지연 시간을 위해 스트리밍을 활성화하세요. 생성되는 대로 토큰을 받습니다. 이는 지각된 대기 시간을 크게 줄입니다.

파싱 delta.content field in each chunk. Accumulate the text locally. Handle errors gracefully during the stream.

제한 사항 및 오류

속도 제한은 엄격하게 적용됩니다. 분당 300개의 요청을 받을 수 있습니다. 키당 최대 8개의 동시 요청. 요청 본문은 8MB 미만이어야 합니다.

잘못된 키의 경우 401, 잔액 없음의 경우 402, 속도 제한의 경우 429를 확인하십시오. 컨텍스트 창은 총 100,000 토큰입니다. 오류는 크레딧을 소모하지 않습니다.

cURL

Copycurl https://api.mistralgetapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send the confirmation email to the user"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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