Inicio rápido: Integra la API sin censura
Integra la LLM sin censura en tu aplicación usando la API compatible con openai. Esta guía cubre la URL base, autenticación y formatos de solicitud para la API de Mimo AI.
Prerrequisitos: instala el SDK de OpenAI
Instala el SDK oficial de OpenAI para tu lenguaje preferido para empezar a hacer solicitudes de inmediato. La biblioteca maneja la autenticación y el formato automáticamente. No necesitas una versión específica, solo la última versión estable para tu proyecto.
Configura tu URL Base y Clave de API
Establece la URL base en HTTPS://api.mimoaiapi.com/v1 y proporciona tu clave de API en el encabezado de Authorization. Esta configuración apunta tu cliente a nuestro motor de inferencia uncensored. Usa la clave generada en la página Obtener clave de API, que aparece instantáneamente después del registro.
Envía tu primera solicitud de finalización de chat
Hacer una solicitud POST a /v1/chat/completions con el id de modelo "uncensored". Este endpoint devuelve respuestas de texto sin negativas de contenido. Pase su prompt de sistema para definir el comportamiento del modelo para su caso de uso específico.
curl https://api.mimoaiapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate a json object with keys name age and role for a character profile"}]
}'
Maneja respuestas de streaming con SSE
Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true en tu solicitud. La API devuelve Eventos Enviados por el Servidor (SSE) que se actualizan en tiempo real. Analiza el último fragmento para acceder al uso total de tokens para una facturación precisa.
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)
Integración del SDK de Python
Utiliza la biblioteca de Python para construir solicitudes con estructuras de diccionario simples. Establece las variables base_url y api_key antes de crear la instancia del cliente. Este enfoque funciona sin problemas con bases de código existentes de OpenAI.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.mimoaiapi.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)
Integración del SDK Node
Inicializa el cliente en Node.js pasando la URL base y la clave. Configura el modelo a "uncensored" para cada llamada de completado. El SDK gestiona las conexiones HTTP y el análisis de respuestas por ti.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.mimoaiapi.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);Preguntas frecuentes
¿Cuál es la ventana de contexto para el LLM sin restricciones?
La ventana de contexto admite 100,000 tokens combinados para tanto prompt como completación. Puedes solicitar hasta 16,000 tokens por respuesta, o 2,048 si no especificas max_tokens.
¿Cómo funciona la facturación para la API de Mimo AI?
Pagas $0.15 por cada 1M de tokens de entrada y $0.50 por cada 1M de tokens de salida. El crédito prepagado se cobra solo por el uso real, y los errores son gratuitos. El crédito nunca caduca y se recarga mediante criptomonedas.
¿Qué errores debo manejar en mi aplicación?
Gestiona los errores 401 para claves API inválidas, 402 por crédito prepagado insuficiente y 429 por límites de tasa. El sistema permite 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave.
Obtén tu clave de API ahora
Regístrate, obtén tu clave y actualiza la URL base. Eso es todo lo que necesitas hacer.