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ट्रायल क्रेडिट के साथ आज़माएं

API क्विकस्टार्ट

मानक OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट का उपयोग करके मिनटों में अपनी एप्लिकेशन को अनसेंसर्ड LLM API से कनेक्ट करें। यह गाइड प्रमाणीकरण, बुनियादी अनुरोध, स्ट्रीमिंग और उन तकनीकी सीमाओं को कवर करती है जिन्हें आपको जानने की आवश्यकता है।

प्रमाणीकरण & बेस URL

API मानक OpenAI-कम्पैटिबल ऑथेंटिकेशन का उपयोग करती है। Google या ईमेल के साथ साइन अप करने के तुरंत बाद आपको एक API कुंजी मिलती है। इस कुंजी का उपयोग Authorization सभी अनुरोधों के लिए header। बेस URL स्थिर है https://api.mistralabliterated.com/v1. एंडपॉइंट पथ के लिए कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन आवश्यक नहीं है।

curl https://api.mistralabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the first five prime numbers"}]
  }'

आपकी कुंजी आपके खाते की पहचान करती है और उपयोग की निगरानी करती है। यदि आप अपनी कुंजी खो देते हैं, तो एक नई जनरेट करें; पुरानी कुंजी अमान्य हो जाती है।

POST /v1/chat/completions

मानक चैट पूर्णता एंडपॉइंट का उपयोग करके मॉडल को संदेश भेजें। मॉडल ID हमेशा uncensored. यह एंडपॉइंट टेक्स्ट-इन, टेक्स-आउट इंटरैक्शन को जटिल पेलोड स्ट्रक्चर्स की आवश्यकता के बिना हैंडल करता है। आप एक ही रिक्वेस्ट में सिस्टम, यूज़र, और असिस्टेंट मेसेजेस भेज सकते हैं।

from openai import OpenAI

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

अनुरोध एक संरचित JSON प्रतिक्रिया लौटाता है जिसमें मॉडल का आउटपुट होता है। आप रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए तापमान और top_p जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। मॉडल कानूनी वयस्क या विवादास्पद विषयों को अस्वीकार नहीं करता है, एक कच्चे प्रतिक्रिया शैली प्रदान करता है। त्रुटियां आपके कोडबेस में आसान डीबगिंग के लिए मानक HTTP स्थिति कोड लौटाती हैं।

GET /v1/models

कनेक्टिविटी और कॉन्फ़िगरेशन की पुष्टि करने के लिए उपलब्ध मॉडलों को क्वेरी करें। यह एंडपॉइंट उपलब्ध मॉडलों की एक सूची लौटाता है, जिससे पुष्टि होती है कि आपका प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल सही है। भारी पेलोड भेजने से पहले अपनी इंटीग्रेशन की परीक्षण करने के लिए यह उपयोगी है।

import OpenAI from "openai";

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

प्रतिक्रिया में मॉडल ID और ऑब्जेक्ट प्रकार शामिल होता है। आप यह सुनिश्चित करने के लिए कि API पहुंच योग्य है, इस एंडपॉइंट का उपयोग अपने एप्लिकेशन स्टार्टअप सीक्वेंस में कर सकते हैं। यह तुरंत कम लेटेंसी के साथ लौटता है, जो हेल्थ चेक्स के लिए आदर्श है। इस अनुरोध से कोई क्रेडिट खर्च नहीं होता है।

स्ट्रीमिंग & टूल्स

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true आपके अनुरोध में। API Server-Sent Events (SSE) के माध्यम से टेक्स्ट के chunks को जनरेट होते ही भेजता है। इससे लंबे उत्तरों की प्रतीक्षा कर रहे उपयोगकर्ताओं के लिए अनुभवजन्य विलंबता कम हो जाती है। आप अनुरोध में टूल्स की एक सूदा प्रदान करके फ़ंक्शन कॉलिंग भी उपयोग कर सकते हैं।

stream = 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)

टोकन उपयोग आंकड़े स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल हैं। इससे आपको रियल-टाइम में लागत ट्रैक करने की सुविधा मिलती है। मॉडल संरचित आउटपुट के लिए JSON मोड का समर्थन करता है जब आप सेट करते हैं response_format को {"type": "json_object"}. टूल चयन लचीले हैं, विशिष्ट या स्वचालित चयन की अनुमति देते हैं।

पैरामीटर & सीमाएं

संदर्भ विंडो प्रॉम्प्ट और पूर्णता दोनों के लिए 100,000 टोकन का समर्थन करती है। प्रति अनुरोध अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है, या 2,048 यदि आप निर्दिष्ट नहीं करते max_tokens. आप जनरेशन को नियंत्रित कर सकते हैं temperature, top_p, stop, और seed पैरामीटर। फ्रीक्वेंसी और प्रेजेंस पेनाल्टी भी फाइन-ट्यूनिंग के लिए उपलब्ध हैं।

रेट लिमिट्स प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट और 8 समानांतर अनुरोधों की अनुमति देते हैं। अधिकतम अनुरोध बॉई साइज 8 MB है। ये सीमाएं हाई-थ्रूपुट ऐप्लिकेशन के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। इन सीमाओं के भीतर रहने के लिए अपनी बैचिंग रणनीति समायोजित करें।

त्रुटियां और मूल्य निर्धारण

HTTP 401 अमान्य या अनुपस्थित API कुंजी को दर्शाता है। HTTP 402 का अर्थ है कि आपकी पूर्वभुगतान क्रेडिट समाप्त हो गई है; जारी रखने के लिए क्रिप्टो के साथ टॉप अप करें। HTTP 429 दर सीमा समाप्त होने का संकेत देता है; प्रतीक्षा करें या संवहन कम करें। त्रुटियां क्रेडिट का उपभोग नहीं करती हैं, इसलिए विफल अनुरोधों के लिए आपसे शुल्क नहीं लिया जाएगा।

मूल्य निर्धारण $0.15 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.50 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है। क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता, और कोई मासिक शुल्क नहीं है। टॉप-अप $20 से शुरू होते हैं, बड़ी राशियों के लिए बोनस के साथ। रिफंड उपलब्ध नहीं हैं, लेकिन सहायता डबल चार्ज ठीक कर सकती है।

सामान्य प्रश्न

mistral एब्लिरेटेड API बेस यूआरएल क्या है?

बेस यूआरएल HTTPS://api.mistralabliterated.com/v1 है। मानक चैट कंप्लीशन के लिए base URL पैरामीटर सेट करके किसी भी OpenAI-संगत SDK के लिए इस URL का उपयोग करें। अन्य एंडपॉइंट वेरिएशन की आवश्यकता नहीं है।

मैं स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाओं को कैसे हैंडल करूं?

अपने अनुरोध में stream पैरामीटर को true पर सेट करें। API टोकन चंक वाले Server-Sent Events (SSE) लौटाता है। सटीक बिलिंग के लिए टोकन उपयोग विवरण स्ट्रीम के अंतिम चंक में शामिल होते हैं।

यदि रेट लिमिट पर पहुँच जाता हूँ तो क्या होता है?

आपको HTTP 429 स्टेटस कोड प्राप्त होता है। प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों और 8 समानांतर अनुरोधों की सीमा है। अपनी कंकरेंसी कम करें या अपनी एप्लिकेशन लॉजिक में एक्सपोनेंशियल बैकऑफ लागू करें।

सेकंडों में अपना API key प्राप्त करें

साइन अप करें, अपनी कुंजी प्राप्त करें, और अपनी बेस यूआरएल अपडेट करें। सरल इंटीग्रेशन।