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Cómo utilizar la API de Mistral AI (Guía paso a paso)

Daniel Costa

Daniel Costa

16 April 2025

Cómo utilizar la API de Mistral AI (Guía paso a paso)

Mistral AI se ha ganado rápidamente un nombre con sus modelos de lenguaje de alto rendimiento. Ya sea que estés buscando construir un chatbot, generar texto creativo, analizar datos, escribir código o incrustar texto para búsqueda semántica, la API de Mistral proporciona las herramientas que necesitas. Pero como cualquier herramienta poderosa, hay una puerta de entrada: la clave de API.

Pensar en una clave de API como tu contraseña secreta o identificador único. Le dice a Mistral: "¡Hola, soy yo! Tengo permiso para usar tus servicios." Sin ella, los servidores de la API no sabrían quién está haciendo la solicitud o si están autorizados.

Esta guía es tu compañero paso a paso para navegar por la configuración inicial, entender el panorama de los modelos de Mistral, hacer tus primeras llamadas a la API e incluso usar herramientas como APidog para interactuar con la API. Desglosaremos todo de manera conversacional, con el objetivo de llevarte de cero a hacer llamadas exitosas a la API.

Tiempo Estimado: Leer y seguir podría tomar de 30 a 45 minutos.
Requisitos Previos: Una comprensión básica de lo que es una API es útil, pero no estrictamente necesaria. Explicaremos los conceptos a medida que avancemos. También necesitarás una conexión a Internet y un navegador web.

¿Listo? ¡Vamos a conseguir esa clave de API!

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Paso 1: Configurando Tu Cuenta de Mistral AI

Lo primero es lo primero, necesitas una cuenta en la plataforma de Mistral, conocida como "La Plateforme".

  1. Navegar a la Consola: Abre tu navegador web y dirígete a console.mistral.ai.
  2. Registrarse o Iniciar Sesión:

3. Información de Facturación (¡Importante!): Este es un paso crucial que a menudo confunde a las personas. Para realmente usar la API (incluso si planeas usar los modelos del nivel gratuito inicialmente, la plataforma a menudo requiere detalles de facturación para activar las claves), necesitas configurar la facturación.

¡Ahora tienes una cuenta de Mistral AI lista para usar! El siguiente paso es generar esa clave tan importante.

Paso 2: Generando Tu Clave de API Secreta

Con tu cuenta configurada y la facturación activada, vamos a crear la clave en sí.

  1. Navegar a Claves de API: Mientras estés conectado a la consola de Mistral (console.mistral.ai), busca una sección llamada "Claves de API" en la barra lateral o en el menú de navegación. Haz clic en ella.
  2. Crear una Nueva Clave: Deberías ver un botón como "Crear nueva clave" o "+ Nueva Clave". Haz clic en él.
  3. Nombrar Tu Clave (Opcional pero Recomendado): Se te puede pedir que le des un nombre a tu clave. Esto es muy útil para la organización, especialmente si planeas crear múltiples claves más adelante (por ejemplo, una para "Mi Proyecto de Chatbot", otra para "Script de Análisis de Datos"). Elige un nombre descriptivo.
  4. Generar y COPIAR Tu Clave: Haz clic en el botón de confirmación final (por ejemplo, "Crear", "Generar"). Mistral generará ahora una clave de API única para ti. Tendrá el aspecto de una larga cadena de caracteres aleatorios, algo como sk-aBcDeFgHiJkLmNoPqRsTuVwXyZ1234567890.......
  5. !!! PASO CRÍTICO: ¡GUARDA TU CLAVE DE MANERA SEGURA !!!

¡Lo has logrado! Ahora posees una clave de API de Mistral AI. Manténla a salvo y veamos cómo usarla.

Paso 3: Entendiendo el Panorama de Modelos de Mistral

Antes de hacer una llamada a la API, necesitas decirle a Mistral qué modelo deseas usar. Mistral ofrece una variedad de modelos adaptados para diferentes tareas, equilibrando rendimiento, costo y capacidades. Elegir el adecuado es clave.

Puedes encontrar una descripción detallada de los modelos aquí: Descripción General de los Modelos de Mistral

Aquí hay un breve desglose de los tipos de modelos que encontrarás:

Modelos Premier: Estos son los modelos de mejor rendimiento de Mistral, que a menudo requieren pago.

Modelos Gratuitos (A menudo con Pesos Abiertos): Estos modelos pueden tener pesos disponibles bajo licencias permisivas (como Apache 2.0), lo que significa que la comunidad de IA puede estudiarlos y construir sobre ellos. A menudo están disponibles a través de la API también, a veces con niveles gratuitos más generosos o costos más bajos.

Versionado de Modelos y Etiquetas latest:

Notarás que los modelos a menudo tienen nombres como mistral-large-latest o mistral-large-2411.

Recomendación: Para desarrollo y exploración, latest está bien. Para aplicaciones en producción, considera firmemente usar una versión fechada por estabilidad.

Desaprobación de Modelos:

¡La IA avanza rápido! Mistral lanza continuamente modelos más nuevos y mejores. Como parte de este ciclo, los modelos más antiguos eventualmente son desaprobados y retirados. La página de Descripción General de Modelos incluye una sección sobre modelos heredados, mostrando sus fechas de desaprobación y retiro. Siempre verifica esto si dependes de un modelo más antiguo, y planifica tu migración a alternativas más nuevas con anticipación.

Elegir un Modelo:

Comienza con un modelo más pequeño y barato (como mistral-small-latest) y ve si satisface tus necesidades. Si no, escala a modelos más grandes o más especializados.

Paso 4: Haciendo Tu Primera Llamada a la API (Finalización de Chat) con Python

¡Hagamos que algo suceda! El caso de uso más común es la finalización de chat: darle al modelo un aviso o un historial de conversación y obtener una respuesta. El punto final principal de Mistral para esto es /v1/chat/completions.

Usaremos el modelo mistral-large-latest para este ejemplo, pero puedes sustituirlo por cualquier nombre de modelo de chat adecuado.

Nota de Seguridad Importante: En los ejemplos a continuación, a menudo usamos os.environ["MISTRAL_API_KEY"] (Python) o process.env.MISTRAL_API_KEY (TypeScript). Esto asume que has configurado tu clave de API como una variable de entorno llamada MISTRAL_API_KEY. Esto es altamente recomendado sobre pegar la clave directamente en tu código.

Instala la biblioteca:

pip install mistralai

Crea un archivo Python (por ejemplo, mistral_test.py):

import os
from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage

# Cargar la clave de API desde las variables de entorno
api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("¡Variable de entorno MISTRAL_API_KEY no configurada!")

# Definir el modelo que deseas usar
model_name = "mistral-large-latest" # O elige otro modelo

# Inicializar el cliente de Mistral
client = MistralClient(api_key=api_key)

print(f"Enviando solicitud al modelo: {model_name}")

# Definir los mensajes de la conversación
# La lista 'messages' contiene el historial del chat o un solo aviso del usuario
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="¿Cuál es el mejor queso francés?")
    # Puedes agregar más mensajes para el historial de conversación:
    # ChatMessage(role="assistant", content="¡Hay muchos quesos franceses maravillosos! Depende de tu gusto. ¿Prefieres queso suave, duro o azul?"),
    # ChatMessage(role="user", content="Prefiero el queso suave.")
]

try:
    # Hacer la llamada a la API al punto final de finalizaciones de chat
    chat_response = client.chat(
        model=model_name,
        messages=messages,
        # Parámetros opcionales:
        # temperature=0.7, # Controla la aleatoriedad (0.0 = determinista, 1.0 = más aleatorio)
        # max_tokens=150   # Limita la longitud de la respuesta
    )

    # Imprimir la respuesta del modelo
    if chat_response.choices:
        print("Respuesta del Modelo:")
        print(chat_response.choices[0].message.content)
    else:
        print("No se recibió respuesta.")

    # También puedes imprimir el objeto de respuesta completo para ver detalles de uso, etc.
    # print("\nObjeto de Respuesta Completo:")
    # print(chat_response)

except Exception as e:
    print(f"Ocurrió un error: {e}")

Ejecuta el script:

python mistral_test.py

¡Deberías ver la respuesta del modelo impresa en tu terminal!

Paso 5: Probando Incrustaciones de Mistral AI con la API

Mistral no se trata solo de chat. ¡Veamos otra capacidad clave: Incrustaciones. Las incrustaciones transforman el texto en vectores numéricos que capturan el significado semántico. Los textos con significados similares tendrán vectores que están cerca unos de otros en el espacio vectorial. Esto es fundamental para RAG (Generación Aumentada por Recuperación), búsqueda semántica, sistemas de recomendación, etc.

El modelo de incrustación de Mistral se accede a través del punto final /v1/embeddings, utilizando típicamente el identificador de modelo mistral-embed.

Veamos cómo obtener incrustaciones para un par de oraciones con Python:

import os
from mistralai.client import MistralClient

api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("¡Variable de entorno MISTRAL_API_KEY no configurada!")

model_name = "mistral-embed"
client = MistralClient(api_key=api_key)

print(f"Solicitando incrustaciones utilizando el modelo: {model_name}")

texts_to_embed = [
    "Mistral AI proporciona modelos de lenguaje poderosos.",
    "Las incrustaciones son representaciones numéricas de texto.",
    "¿Cómo está el clima hoy?"
]

try:
    embeddings_response = client.embeddings(
        model=model_name,
        input=texts_to_embed
    )

    # La respuesta contiene una lista de objetos de incrustación, cada uno con el vector
    print(f"Recibidas {len(embeddings_response.data)} incrustaciones.")

    # Imprimir las primeras dimensiones de la primera incrustación como ejemplo
    if embeddings_response.data:
        first_embedding_vector = embeddings_response.data[0].embedding
        print(f"Dimensiones de cada incrustación: {len(first_embedding_vector)}")
        print(f"Primeras 5 dimensiones de la primera incrustación: {first_embedding_vector[:5]}")

    # Normalmente almacenarías estos vectores para usarlos más tarde
    # print("\nRespuesta Completa de Incrustaciones:")
    # print(embeddings_response)

except Exception as e:
    print(f"Ocurrió un error: {e}")

Ejecuta este script de Python y verás las dimensiones de las incrustaciones y un fragmento de la primera.

Otras Capacidades:

Mistral ofrece aún más. Aunque no detendremos el código aquí, asegúrate de explorar la documentación oficial para:

Siempre consulta la documentación oficial de Mistral AI para obtener la información más actualizada sobre puntos finales, parámetros y capacidades.

Paso 6: Entendiendo Precios y Monitoreando el Uso

Usar modelos de IA poderosos a menudo tiene un costo. Es crucial entender cómo Mistral establece los precios para su uso de API.

Ten cuidado con tu uso, especialmente al desarrollar aplicaciones que puedan hacer muchas llamadas. Optimiza tus avisos y elige el modelo más rentable que satisfaga tus necesidades.

Paso 7: Haciendo Llamadas a la API con APidog

Si bien codificar es común, a veces deseas una interfaz gráfica para probar puntos finales de API rápidamente. Herramientas como Postman, Insomnia o APidog son excelentes para esto. Vamos a repasar cómo usar APidog para hacer la misma llamada de finalización de chat que antes.

Descarga e Instala APidog: Si aún no lo has hecho, descarga APidog desde su sitio web oficial e instálalo en tu computadora.

Inicia APidog: Abre la aplicación.

Crea una Nueva Solicitud: Probablemente verás un botón "+" o una opción para crear una "Nueva Solicitud". Haz clic en él.

Establecer el Método HTTP y la URL:

Configurar Autorización:

Establecer Encabezados de Solicitud:

Proporcionar el Cuerpo de la Solicitud:

{
    "model": "mistral-large-latest",
    "messages": [{"role": "user", "content": "¿Quién es el pintor francés más renombrado?"}]
}

Enviar la Solicitud: Encuentra el botón "Send" (generalmente prominentemente mostrado cerca de la barra de URL) y haz clic en él.

Ver la Respuesta: APidog hará la llamada a la API de Mistral. La respuesta del servidor aparecerá en la sección inferior de la ventana de APidog, generalmente bajo una pestaña "Response" o "Body". Deberías ver la respuesta JSON, incluyendo la respuesta del modelo dentro de choices[0].message.content. También puedes inspeccionar los encabezados de respuesta y los códigos de estado (¡esperemos que 200 OK!).

Usar una herramienta como APidog es fantástico para experimentar con diferentes modelos, avisos y parámetros sin escribir ningún código.

Paso 8: Mejores Prácticas y Seguridad (Un Resumen Rápido)

Trabajar con claves de API requiere responsabilidad. Vamos a reiterar algunos puntos cruciales:

Conclusión: ¡Adelante y Construye!

¡Has navegado con éxito por el proceso de obtener y usar una clave de API de Mistral AI! Hemos cubierto:

  1. Configurar tu cuenta de Mistral y activar la facturación.
  2. Generar y almacenar de forma segura tu clave de API única.
  3. Entender los diferentes modelos de Mistral y cómo elegir uno.
  4. Hacer llamadas a la API utilizando Python, TypeScript y cURL para finalizaciones de chat e incrustaciones.
  5. Consultar precios y monitorear tu uso.
  6. Usar una herramienta GUI como APidog para pruebas fáciles de API.
  7. Reforzar prácticas esenciales de seguridad.

La API de Mistral es una puerta de entrada a capacidades de IA increíblemente poderosas. Tu clave de API es la clave literal para desbloquear ese potencial. Siguiendo los pasos y mejores prácticas aquí descritos, estás bien encaminado para integrar IA de última generación en tus propios proyectos.

No dudes en explorar más la documentación oficial de Mistral: es la fuente definitiva de verdad para todos los parámetros disponibles, modelos y funciones avanzadas.

¡Feliz construcción!

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