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# 替換為您的API密鑰
api_key = "{{Your-API-Key}}"

url = "http://m.dlbhg.com/api/scd20240624804218779547/v2/scd20240624804218779547/mistral-ai-model"

headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
{ "Content-Type": "application/json"}
}

data = {
"prompt": "What is the weather like today?"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

JAVA集成API案例

import java.net.http.HttpClient;

import java.net.http.HttpRequest;

import java.net.http.HttpResponse;

import java.net.URI;

import java.io.IOException;



public class MistralAiExample {

    public static void main(String[] args) {

        String apiKey = "{{Your-API-Key}}"; // 替換為您的API密鑰

        String url = "http://m.dlbhg.com/api/scd20240624804218779547/v2/scd20240624804218779547/mistral-ai-model";



        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();

        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()

                .uri(URI.create(url))

                .header("Authorization", "Bearer " + apiKey)

                .header("Content-Type", "application/json")

                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"prompt\": \"What is the weather like today?\"}"))

                .build();



        try {

            HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

            System.out.println(response.body());

        } catch (IOException | InterruptedException e) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

Mistral大模型API是否有替換方案？

如果您需要尋找Mistral大模型API的替代品，可以考慮使用其他公司的AI服務(wù)或開源的機器學習庫，以下是兩個推薦的AI模型服務(wù)，它們可以作為Mistral AI的開源代碼替換解決方案：

Google Gemini – Google Gemini API 提供了一系列生成式AI模型，能夠處理文本和圖像輸入，生成文本回復(fù)，適合需要多模態(tài)交互和內(nèi)容生成的應(yīng)用場景。
Copilot AI – Copilot AI大模型API 由微軟開發(fā)，集成在Microsoft 365等應(yīng)用中，提供自然語言理解和生成能力，適合需要智能建議、自動化工作流和數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)場景。

選擇Google Gemini作為示例，以下是如何在低代碼平臺上集成該服務(wù)的簡要指南：

集成步驟：

獲取API密鑰：
在Google Cloud控制臺中創(chuàng)建項目并啟用Gemini API，然后獲取API密鑰。
準備請求：
根據(jù)API文檔，準備請求所需的參數(shù)和headers，包括API密鑰。
發(fā)送請求：
使用低代碼平臺支持的HTTP請求功能，發(fā)送請求到Gemini API。
處理響應(yīng)：
獲取API的響應(yīng)，并根據(jù)業(yè)務(wù)需求處理返回的數(shù)據(jù)。
集成到低代碼平臺：
將API請求和響應(yīng)處理邏輯集成到低代碼平臺的工作流中。
測試和部署：
在低代碼平臺上測試集成的AI模型服務(wù)功能，確保它按預(yù)期工作，然后部署到生產(chǎn)環(huán)境。

以下是使用Python代碼示例，展示如何在低代碼平臺上模擬集成Google Gemini API的過程：

import requests



# 替換為您的API密鑰

api_key = "{{Your-API-Key}}"

# 構(gòu)建請求headers

headers = {

    "Authorization": f"Bearer {api_key}",

    "Content-Type": "application/json"

}



# 構(gòu)建請求數(shù)據(jù)

data = {

    "prompt": "Your input text or media file details here"

}



# 發(fā)送請求到Google Gemini API

response = requests.post(

    "https://gemini.googleapis.com/v1/your-model-name:generate", 

    headers=headers, 

    json=data

)



# 打印響應(yīng)內(nèi)容

print(response.json())

請注意，實際集成到低代碼平臺時，您需要使用平臺提供的特定功能和接口來實現(xiàn)HTTP請求和響應(yīng)處理。上述代碼僅供理解和參考。

如何找到Mistral大模型API？

冪簡集成是國內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關(guān)鍵詞搜索API(例如，輸入’AI大模型‘這類品類詞，更容易找到結(jié)果)、或者從API Hub分類頁進入尋找。

此外，冪簡集成博客會編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標API。