OpenAI 相容 API 參考文件

驗證與 base URL 設定

首先從儀表板取得您的 API 金鑰。使用 MISTRALNSFW_API_KEY 發送至我們基礎網址的每次請求標頭。 https://api.mistralnsfw.com/v1. 此架構可與任何遵循標準架構的 OpenAI 相容用戶端配合使用。

/v1/chat/completions 端點

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的模型 ID 設為「uncensored」。端點接受如 temperature 和 stop. 您僅為使用的 token 付費，輸入為每 1M token $0.15，輸出為每 1M token $0.50。

Copycurl https://api.mistralnsfw.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten python libraries for data science"}]
  }'

Python SDK 整合

安裝官方 openai 套件並將其指向我們的基礎 URL。將模型設定為「uncensored」以存取無審查的生成能力。此方法讓您可以重用現有程式碼，僅需對專案結構進行最小變更。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.mistralnsfw.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 SDK 整合

使用 Node.js SDK 以正確的基礎 URL 和 API 金鑰初始化用戶端。定義您的訊息陣列並呼叫 chat.completions.create method。此設置確保與標準工具的兼容性，同時提供您所需的特定非審查模型行為。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

串流回應與 token 用量

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。伺服器透過伺服器發送的事件（SSE）返回區塊。最後一個區塊包含請求的總 token 用量，允許你即時準確地追蹤成本。

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)

速率限制與請求約束

每個金鑰每分鐘限制為 300 次請求，並限制為 8 個同時請求。最大上下文視窗為 100,000 token，每次請求的最大輸出為 16,000 token。錯誤如 401（金鑰無效）、402（無額度）和 429（速率限制）為標準的 HTTP 回應。