Resumen
- Cambiar a este LLM sin censura requiere solo un cambio en la base_url en la configuración de tu SDK OpenAI existente.
- La facturación basada en tokens cobra $0.15 por cada 1M de tokens de entrada y $0.50 por cada 1M de tokens de salida, sin suscripciones mensuales.
- Las recargas con criptomonedas vía USDT (TRC20) o USDC (Base) incluyen créditos bonificados que oscilan entre el 5% y el 15%.
- La privacidad está garantizada por una estricta política de no entrenamiento y una ventana de contexto de 100,000 tokens para tareas complejas.
Comprender la facturación basada en tokens
La facturación basada en tokens te cobra estrictamente por el texto procesado, asegurando que nunca pagues por capacidad inactiva o niveles mensuales no utilizados. Nuestra infraestructura calcula los costos basándose en el volumen real de entrada y salida, por lo que los errores y las denegaciones no generan cargos. Este modelo elimina el riesgo de sobreaprovisionamiento que a menudo afecta a las suscripciones de tarifa fija.
Cada solicitud consume tokens tanto para el prompt enviado como para la finalización generada. Por ejemplo, un prompt de 1,000 tokens con una respuesta de 500 tokens incurre en cargos por exactamente 1,500 tokens. Puedes monitorizar el uso en tiempo real a través de nuestro panel, donde el crédito prepagado refleja cada transacción con precisión. Este enfoque funciona bien para cargas de trabajo intermitentes donde el uso aumenta de forma impredecible.
API de Mistral frente a la nuestra: Comparación de costos
Aunque los proveedores estándar a menudo agrupan características que quizás no necesites, nuestra API se centra en la generación de texto sin procesar con una estructura de precios directa. Puedes comparar nuestras tarifas con las de los principales proveedores calculando tu volumen mensual promedio de tokens. Los proveedores estándar podrían ofrecer tarifas base más bajas pero añadir costos por características como incrustaciones o generación de imágenes que tu código no utiliza.
Nuestro precio se mantiene constante independientemente del volumen de tráfico, sin tarifas de egreso ocultas ni cargos basados en solicitudes. La URL base es compatible con los SDK oficiales de OpenAI, lo que significa que puedes cambiar el endpoint sin reescribir tu lógica. Esta transparencia te permite predecir los costos con precisión, lo cual es crítico para proyectos conscientes del presupuesto como asistentes de codificación con IA o pipelines de generación de contenido.
Por qué lo sin censura importa para los desarrolladores
Un modelo sin censura elimina los rechazos arbitrarios para temas adultos lícitos, ficticios o controvertidos, dándote control total sobre la salida. Esto es especialmente valioso para aplicaciones de roleplay, herramientas de escritura creativa e investigación de seguridad donde los modelos estándar podrían generar falsos positivos. Obtienes las capacidades crudas del modelo sin censura editorial.
El modelo no rechaza el contenido que involucra a adultos, lo que lo hace ideal para diversos casos de uso creativo. Sin embargo, siempre se aplica un límite estricto de contenido para el contenido sexual que involucra a menores, asegurando el cumplimiento legal. Este equilibrio te permite empujar los límites de tu aplicación sin preocuparte por que filtros de contenido repentinos interrumpan tu flujo de trabajo. Es un LLM sin censura dedicado optimizado para la libertad, no un modelo generalista con restricciones ocultas.
Gestión de límites de velocidad y concurrencia
Los límites de velocidad están establecidos en 300 solicitudes por minuto por clave, con un límite de concurrencia de 8 solicitudes simultáneas. Esta configuración admite la mayoría de las cargas de trabajo de desarrollo y producción moderada sin requerir lógica de colas compleja. Si excedes estos límites, la API devuelve un código de error estándar que tu cliente puede manejar de manera elegante.
Para necesidades de mayor concurrencia, puedes generar claves adicionales, aunque cada cuenta está limitada a una clave activa a la vez. Una nueva clave reemplaza automáticamente a la antigua, asegurando que siempre tengas un endpoint válido. El límite de cuerpo de solicitud de 8 MB acomoda prompts grandes, incluidos los usados para análisis de documentos o tareas de codificación de contexto largo. Las respuestas en streaming vía SSE te permiten mostrar tokens en tiempo real, mejorando la experiencia de usuario para interfaces de chat.
Pagos con criptomonedas y estructuras de bonificación
Los pagos con criptomonedas son el único método para recargar tu cuenta, admitiendo USDT en la red TRC20 y USDC en Base. Puedes depositar cualquier cantidad entera entre $20 y $500, con créditos bonificados añadidos automáticamente según el tamaño del depósito. El crédito pagado nunca caduca, por lo que puedes acumular fondos con el tiempo. Este modelo es ideal para desarrolladores que prefieren pagos descentralizados y quieren evitar compromisos de suscripción mensual.
Privacidad: ¿Se utilizan tus indicaciones para el entrenamiento?
Tu privacidad está protegida por una estricta política de no entrenamiento, lo que significa que tus solicitudes y respuestas nunca se utilizan para mejorar el modelo. Esta es una distinción crítica para empresas y desarrolladores que manejan datos sensibles o código propietario. Puedes enviar información confidencial sin preocuparte por que influya en las salidas futuras para otros usuarios.
La creación de cuenta requiere solo una dirección de correo electrónico, sin necesidad de número de teléfono ni identificación personal. Esta recopilación mínima de datos se alinea con la filosofía centrada en la privacidad del movimiento de IA sin censura. Puedes verificar que tus datos permanecen aislados revisando las cabeceras de respuesta de la API, que incluyen detalles de uso de tokens sin almacenar tu contenido permanentemente. Esta transparencia genera confianza para proyectos a largo plazo.
Guía de migración desde APIs estándar
Migrarse a nuestra API solo requiere actualizar la URL base y la clave API en tu configuración de cliente existente. Como ofrecemos una API compatible con OpenAI, la estructura del punto final coincide con el formato estándar /v1/chat/completions. Puedes usar los mismos SDK y bibliotecas con los que ya estás familiarizado, asegurando una transición fluida.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.consolemistralapi.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)Establece el ID del modelo a "uncensored" para acceder al modelo de lenguaje grande (LLM) uncensored dedicado. Este modelo es una versión de pesos abiertos ajustada para la libertad, no es un clon de GPT, Claude o Mistral. Se ejecuta en nuestros propios servidores, garantizando un rendimiento consistente. La ventana de contexto admite 100,000 tokens, lo que permite conversaciones extensas o documentos largos. El llamado de funciones (function calling), el modo JSON y el streaming están totalmente soportados, por lo que no pierdes ninguna función avanzada durante la migración.
Preguntas frecuentes
¿Es esta la API oficial de Mistral?
No, este es un servicio independiente. No somos el sitio oficial de Mistral ni servimos los modelos propietarios de Mistral. Proporcionamos un LLM sin censura compatible con el estándar de la API de OpenAI. Para obtener detalles sobre los precios y límites de la API oficial de Mistral, consulta su documentación.
¿Cómo obtengo una clave API?
Regístrate usando Google o una dirección de correo electrónico en la página Obtener clave API. Tu clave se muestra inmediatamente. No se requiere número de teléfono, y puedes empezar a usar la API con el crédito de prueba.
¿Qué es la ventana de contexto?
La ventana de contexto es de 100.000 tokens para la combinación de prompt y completion. Puedes generar hasta 16.000 tokens por solicitud, o 2.048 si no especificas un valor para max_tokens.
¿Admite streaming?
Sí, soportamos Server-Sent Events (SSE) para respuestas en streaming. Los detalles de uso de tokens se incluyen en el último fragmento del flujo.