Integre a API LLM Uncensored

Autenticação e configuração da URL base

Come substituindo a URL base padrão do OpenAI pelo nosso endpoint e fornecendo sua chave de API exclusiva. Você recebe essa chave imediatamente após o cadastro via Google ou e-mail, e ela permanece como a única credencial para todas as solicitações. Nossa API aceita cabeçalhos padrão, então você pode migrar sua base de código existente sem reescrever a lógica de autenticação.

Use o Authorization Cabeçalho com o Bearer scheme para passar sua chave. Este método funciona com qualquer biblioteca que suporte endpoints compatíveis com OpenAI, garantindo que você possa testar a conectividade antes de se comprometer com o uso.

• URL Base: https://api.mistralaikey.com/v1
• Cabeçalho: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Enviando sua primeira conclusão de chat

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions com seu prompt e o identificador do modelo uncensored. Esse endpoint processa entrada de texto e retorna uma resposta de texto gerada, aderindo estritamente aos padrões do OpenAI. Você não precisa configurar parâmetros de embeddings ou geração de imagens, pois esta API foca exclusivamente em conclusões de chat.

Certifique-se de definir o model field to uncensored para acessar o modelo de linguagem grande sem censura. O sistema processa sua entrada e retorna uma conclusão, permitindo que você verifique se sua chave funciona e se o modelo responde corretamente às suas consultas.

Copycurl https://api.mistralaikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the code for the login function"}]
  }'

Habilitando streaming e ferramentas

Habilite o streaming definindo o stream parâmetro para true, que retorna atualizações token por token via Server-Sent Events (SSE). Essa abordagem reduz a latência percebida e permite que você exiba resultados parciais conforme são gerados. Você também pode integrar chamada de funções definindo ferramentas na sua solicitação, permitindo que o modelo execute ações específicas ou recupere dados dinamicamente.

O streaming fornece feedback em tempo real, o que é crucial para aplicativos interativos. O último bloco da transmissão inclui estatísticas de uso de tokens, ajudando você a rastrear os custos com precisão. As definições de ferramentas seguem o formato padrão da OpenAI, facilitando a integração para desenvolvedores familiarizados com a chamada de funções.

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)

Lidando com respostas de modo JSON

Força saída estruturada definindo response_format para {"type": "json_object"}. Isso garante que o modelo retorne JSON, o que simplifica a análise no código da sua aplicação. Você pode combinar isso com definições de ferramentas ou instruções de prompt rigorosas para manter a integridade dos dados.

O modo JSON é essencial para programas que precisam consumir dados estruturados de forma confiável. Ao impor esse formato, você evita erros de análise e garante respostas consistentes. Este recurso funciona junto com outros parâmetros como temperature e top_p, permitindo que você equilibre criatividade com estrutura.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Entendendo limites e uso de tokens

O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens, abrangendo tanto o prompt quanto a conclusão. Esse limite generoso permite que você processe documentos grandes ou mantenha históricos de conversas longas sem truncamento. No entanto, a saída máxima por solicitação é limitada a 16.000 tokens, ou 2.048 tokens se você não especificar max_tokens.

Acompanhe o uso por meio das contagens de tokens retornadas na resposta. Cada solicitação consome tokens de entrada e saída, faturados a $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,50 por milhão de tokens de saída. Erros e recusas não geram cobranças, garantindo que você pague apenas por conclusões bem-sucedidas.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limites, erros e confiabilidade

Você está limitado a 300 solicitações por minuto e 8 solicitações simultâneas por chave. Se você exceder esses limites, receberá um erro 429 Too Many Requests. Falhas de autenticação retornam um status 401 Unauthorized, enquanto crédito insuficiente aciona uma resposta 402 Payment Required.

Esses limites garantem desempenho estável para todos os usuários. Se você receber um erro 401, verifique sua chave de API e certifique-se de que ela não foi substituída. Um erro 402 indica que seu crédito pré-pago foi esgotado e você precisa recarregar via criptomoeda. Os corpos das solicitações são limitados a 8 MB, então cargas úteis grandes devem ser compactadas ou divididas adequadamente.