Blog
Bakış Açısı

Mistral AI API'sini Nasıl Kullanılır (Adım Adım Kılavuz)

Mistral AI, yüksek performanslı dil modelleriyle hızla tanındı. API anahtarı, gizli şifreniz gibi.

Efe Demir

Efe Demir

5 June 2025

Mistral AI API'sini Nasıl Kullanılır (Adım Adım Kılavuz)

Mistral AI, yüksek performanslı dil modelleriyle hızla adından söz ettirdi. İster bir sohbet robotu oluşturmak, ister yaratıcı metinler üretmek, ister veri analizi yapmak, kod yazmak veya anlamsal arama için metin gömmek isteyin, Mistral API'si ihtiyacınız olan araçları sağlar. Ancak, her güçlü araç gibi, bir geçit vardır: API anahtarı.

Bir API anahtarını gizli şifreniz veya benzersiz tanımlayıcınız olarak düşünün. Mistral'e "Hey, benim! Hizmetlerinizi kullanma iznim var." der. Onsuz, API sunucuları kimin istekte bulunduğunu veya yetkili olup olmadığını bilemez.

Bu kılavuz, ilk kurulumda gezinmek, Mistral modellerinin manzarasını anlamak, ilk API çağrılarınızı yapmak ve hatta API ile etkileşim kurmak için APidog gibi araçları kullanmak için adım adım arkadaşınızdır. Her şeyi konuşma tarzında parçalayacağız ve sizi sıfırdan başarılı API çağrıları yapmaya yönlendirmeyi hedefliyoruz.

Tahmini Süre: Okumak ve takip etmek 30-45 dakika sürebilir.
Önkoşullar: Bir API'nin ne olduğu konusunda temel bir anlayış faydalıdır, ancak kesinlikle gerekli değildir. İlerledikçe kavramları açıklayacağız. Ayrıca bir internet bağlantısına ve bir web tarayıcısına ihtiyacınız olacak.

Hazır mısınız? Gelin o API anahtarını alalım!

💡
Harika bir API Test aracı mı istiyorsunuz? güzel API Dokümantasyonu oluşturur?

Geliştirici Ekibinizin maksimum verimlilikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?

Apidog tüm taleplerinizi karşılıyor ve Postman'in yerini çok daha uygun bir fiyata alıyor!
button

Adım 1: Mistral AI Hesabınızı Kurma

Her şeyden önce, "La Plateforme" olarak bilinen Mistral platformunda bir hesaba ihtiyacınız var.

  1. Konsola Gidin: Web tarayıcınızı açın ve console.mistral.ai adresine gidin.
  2. Kaydol veya Oturum Aç:

3. Faturalandırma Bilgileri (Önemli!): Bu, genellikle insanların takıldığı çok önemli bir adımdır. Aslında API'yi kullanmak için (başlangıçta ücretsiz katman modellerini kullanmayı planlasanız bile, platform genellikle anahtarları etkinleştirmek için faturalandırma ayrıntılarını gerektirir), faturalandırma ayarlamanız gerekir.

Artık kullanıma hazır bir Mistral AI hesabınız var! Bir sonraki adım, o çok önemli anahtarı oluşturmak.

Adım 2: Gizli API Anahtarınızı Oluşturma

Hesabınız kurulduktan ve faturalandırma etkinleştirildikten sonra, anahtarın kendisini oluşturalım.

  1. API Anahtarlarına Gidin: Mistral konsolunda oturum açmışken (console.mistral.ai), kenar çubuğunda veya gezinme menüsünde "API anahtarları" adlı bir bölüm arayın. Üzerine tıklayın.
  2. Yeni Bir Anahtar Oluşturun: "Yeni anahtar oluştur" veya "+ Yeni Anahtar" gibi bir düğme görmelisiniz. Tıklayın.
  3. Anahtarınıza Ad Verin (İsteğe Bağlı ancak Önerilir): Anahtarınıza bir ad vermeniz istenebilir. Bu, özellikle daha sonra birden fazla anahtar oluşturmayı planlıyorsanız (örneğin, "Sohbet Robotu Projem", diğeri "Veri Analiz Komut Dosyası" için) organizasyon için çok yardımcı olur. Açıklayıcı bir ad seçin.
  4. Anahtarınızı Oluşturun ve KOPYALAYIN: Son onay düğmesine tıklayın (örneğin, "Oluştur", "Oluştur"). Mistral artık sizin için benzersiz bir API anahtarı oluşturacaktır. sk-aBcDeFgHiJkLmNoPqRsTuVwXyZ1234567890...... gibi uzun bir rastgele karakter dizisi gibi görünecektir.
  5. !!! KRİTİK ADIM: ANAHTARINIZI GÜVENLİ BİR ŞEKİLDE KAYDEDİN !!!

Başardınız! Artık bir Mistral AI API anahtarınız var. Onu güvende tutun ve nasıl kullanacağımızı bulalım.

Adım 3: Mistral Model Manzarasını Anlama

Bir API çağrısı yapmadan önce, Mistral'e hangi modeli kullanmak istediğinizi söylemeniz gerekir. Mistral, performans, maliyet ve yetenekleri dengeleyen, farklı görevler için uyarlanmış çeşitli modeller sunar. Doğru olanı seçmek çok önemlidir.

Modellerin ayrıntılı bir genel görünümünü burada bulabilirsiniz: Mistral Modellerine Genel Bakış

İşte karşılaşacağınız model türlerinin kısa bir özeti:

Premier Modeller: Bunlar, genellikle ödeme gerektiren Mistral'in en iyi performans gösteren modelleridir.

Ücretsiz Modeller (Genellikle Açık Ağırlıklarla): Bu modeller, izin verici lisanslar (Apache 2.0 gibi) altında mevcut ağırlıklara sahip olabilir; bu, yapay zeka topluluğunun bunları inceleyebileceği ve üzerine inşa edebileceği anlamına gelir. Genellikle API aracılığıyla da mevcutturlar, bazen daha cömert ücretsiz katmanlar veya daha düşük maliyetlerle.

Model Sürümleri ve latest Etiketleri:

Modellerin genellikle mistral-large-latest veya mistral-large-2411 gibi adlara sahip olduğunu fark edeceksiniz.

Öneri: Geliştirme ve keşif için latest iyidir. Üretim uygulamaları için, istikrar için tarihli bir sürüm kullanmayı şiddetle düşünün.

Modelin Kullanımdan Kaldırılması:

Yapay zeka hızlı hareket ediyor! Mistral sürekli olarak daha yeni, daha iyi modeller yayınlar. Bu döngünün bir parçası olarak, eski modeller sonunda kullanımdan kaldırılır ve emekliye ayrılır. Modellere Genel Bakış sayfası, eski modellerle ilgili bir bölüm içerir ve bunların kullanımdan kaldırma ve emeklilik tarihlerini gösterir. Daha eski bir modele güveniyorsanız bunu her zaman kontrol edin ve daha yeni alternatiflere geçişinizi önceden planlayın.

Bir Model Seçme:

Daha küçük, daha ucuz bir modelle (mistral-small-latest gibi) başlayın ve ihtiyaçlarınızı karşılayıp karşılamadığını görün. Değilse, daha büyük veya daha özel modellere ölçeklendirin.

Adım 4: İlk API Çağrınızı Yapma (Sohbet Tamamlama) Python ile

Hadi bir şeyler yapalım! En yaygın kullanım durumu, sohbet tamamlamadır - modele bir istem veya bir konuşma geçmişi vermek ve bir yanıt almak. Mistral'in bunun için birincil uç noktası /v1/chat/completions'dır.

Bu örnek için mistral-large-latest modelini kullanacağız, ancak herhangi bir uygun sohbet modeli adını değiştirebilirsiniz.

Önemli Güvenlik Notu: Aşağıdaki örneklerde, genellikle os.environ["MISTRAL_API_KEY"] (Python) veya process.env.MISTRAL_API_KEY (TypeScript) kullanırız. Bu, API anahtarınızı MISTRAL_API_KEY adlı bir ortam değişkeni olarak ayarladığınızı varsayar. Bu, anahtarı doğrudan kodunuza yapıştırmaktan şiddetle tavsiye edilir.

Kitaplığı yükleyin:

pip install mistralai

Bir Python dosyası oluşturun (örneğin, mistral_test.py):

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

# API anahtarını ortam değişkenlerinden yükleyin
api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("MISTRAL_API_KEY ortam değişkeni ayarlanmadı!")

# Kullanmak istediğiniz modeli tanımlayın
model_name = "mistral-large-latest" # Veya başka bir model seçin

# Mistral istemcisini başlatın
client = MistralClient(api_key=api_key)

print(f"Modele istek gönderiliyor: {model_name}")

# Konuşma mesajlarını tanımlayın
# 'messages' listesi sohbet geçmişini veya tek bir kullanıcı istemini içerir
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="En iyi Fransız peyniri nedir?")
    # Konuşma geçmişi için daha fazla mesaj ekleyebilirsiniz:
    # ChatMessage(role="assistant", content="Birçok harika Fransız peyniri var! Zevkinize bağlıdır. Yumuşak, sert veya mavi peynir mi tercih edersiniz?"),
    # ChatMessage(role="user", content="Yumuşak peynir tercih ederim.")
]

try:
    # Sohbet tamamlama uç noktasına API çağrısı yapın
    chat_response = client.chat(
        model=model_name,
        messages=messages,
        # İsteğe bağlı parametreler:
        # temperature=0.7, # Rastgeleliği kontrol eder (0.0 = deterministik, 1.0 = daha rastgele)
        # max_tokens=150   # Yanıtın uzunluğunu sınırlar
    )

    # Modelden gelen yanıtı yazdırın
    if chat_response.choices:
        print("Model Yanıtı:")
        print(chat_response.choices[0].message.content)
    else:
        print("Yanıt alınmadı.")

    # Kullanım ayrıntılarını vb. görmek için tam yanıt nesnesini de yazdırabilirsiniz.
    # print("\nTam Yanıt Nesnesi:")
    # print(chat_response)

except Exception as e:
    print(f"Bir hata oluştu: {e}")

Komut dosyasını çalıştırın:

python mistral_test.py

Modelin cevabını terminalinizde görmelisiniz!

Adım 5: API ile Mistral AI Gömmelerini Test Etme

Mistral sadece sohbetten ibaret değil! Başka bir temel yeteneğe bakalım: Gömmeler. Gömmeler, metni anlamsal anlamı yakalayan sayısal vektörlere dönüştürür. Benzer anlamlara sahip metinler, vektör uzayında birbirine yakın vektörlere sahip olacaktır. Bu, RAG (Alım Artırılmış Üretim), anlamsal arama, öneri sistemleri vb. için temeldir.

Mistral'in gömme modeline, genellikle mistral-embed model tanımlayıcısı kullanılarak /v1/embeddings uç noktası aracılığıyla erişilir.

Birkaç cümle için gömmeleri Python ile nasıl alacağımıza bakalım:

import os
from mistralai.client import MistralClient

api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("MISTRAL_API_KEY ortam değişkeni ayarlanmadı!")

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

print(f"Model kullanılarak gömmeler isteniyor: {model_name}")

texts_to_embed = [
    "Mistral AI güçlü dil modelleri sağlar.",
    "Gömmeler, metnin sayısal temsilleridir.",
    "Bugün hava nasıl?"
]

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

    # Yanıt, her biri vektöre sahip bir dizi gömme nesnesi içerir
    print(f"Alınan {len(embeddings_response.data)} gömme.")

    # İlk gömmenin ilk birkaç boyutunu örnek olarak yazdırın
    if embeddings_response.data:
        first_embedding_vector = embeddings_response.data[0].embedding
        print(f"Her gömmenin boyutları: {len(first_embedding_vector)}")
        print(f"İlk gömmenin ilk 5 boyutu: {first_embedding_vector[:5]}")

    # Bu vektörleri daha sonra kullanmak üzere tipik olarak saklarsınız
    # print("\nTam Gömmeler Yanıtı:")
    # print(embeddings_response)

except Exception as e:
    print(f"Bir hata oluştu: {e}")

Bu Python komut dosyasını çalıştırın; gömmelerin boyutlarını ve birincisinin bir parçasını göreceksiniz.

Diğer Yetenekler:

Mistral daha da fazlasını sunuyor! Kodu burada ayrıntılı olarak anlatmayacağız, ancak şunlar için resmi belgeleri keşfettiğinizden emin olun:

Uç noktalar, parametreler ve yetenekler hakkında en güncel bilgiler için her zaman resmi Mistral AI belgelerine bakın.

Adım 6: Fiyatlandırmayı ve Kullanımı İzlemeyi Anlama

Güçlü yapay zeka modellerini kullanmak genellikle bir maliyetle gelir. Mistral'in API kullanımını nasıl fiyatlandırdığını anlamak çok önemlidir.

Özellikle birçok çağrı yapabilecek uygulamalar geliştirirken kullanımınıza dikkat edin. İsteklerinizi optimize edin ve ihtiyaçlarınızı karşılayan en uygun maliyetli modeli seçin.

Adım 7: APidog ile API Çağrıları Yapma

Kodlama yaygın olsa da, bazen API uç noktalarını hızlı bir şekilde test etmek için grafik bir arayüz istersiniz. Postman, Insomnia veya APidog gibi araçlar bunun için mükemmeldir. Önceki gibi aynı sohbet tamamlama çağrısını yapmak için APidog'u kullanmayı inceleyelim.

APidog'u İndirin ve Kurun: Henüz yapmadıysanız, APidog'u resmi web sitelerinden indirin ve bilgisayarınıza kurun.

APidog'u Başlatın: Uygulamayı açın.

Yeni Bir İstek Oluşturun: Büyük olasılıkla bir "+" düğmesi veya "Yeni İstek" oluşturma seçeneği göreceksiniz. Tıklayın.

HTTP Yöntemini ve URL'yi Ayarlayın:

Yetkilendirmeyi Yapılandırın:

İstek Başlıklarını Ayarlayın:

İstek Gövdesini Sağlayın:

{
    "model": "mistral-large-latest",
    "messages": [{"role": "user", "content": "En ünlü Fransız ressam kimdir?"}]
}

İsteği Gönderin: "Gönder" düğmesini bulun (genellikle URL çubuğunun yakınında belirgin bir şekilde görüntülenir) ve tıklayın.

Yanıtı Görüntüleyin: APidog, Mistral API'sine çağrıyı yapacaktır. Sunucudan gelen yanıt, APidog penceresinin alt bölümünde, genellikle bir "Yanıt" veya "Gövde" sekmesi altında görünecektir. choices[0].message.content içinde modelin cevabını içeren JSON yanıtını görmelisiniz. Ayrıca yanıt başlıklarını ve durum kodlarını da inceleyebilirsiniz (umarım 200 OK!).

APidog gibi bir araç kullanmak, herhangi bir kod yazmadan farklı modeller, istemler ve parametrelerle denemeler yapmak için harikadır.

Adım 8: En İyi Uygulamalar ve Güvenlik (Hızlı Bir Özet)

API anahtarlarıyla çalışmak sorumluluk gerektirir. Bazı önemli noktaları yineleyelim:

Sonuç: İleriye Gidin ve İnşa Edin!

Bir Mistral AI API anahtarı alma ve kullanma sürecinde başarıyla gezindiniz! Şunları ele aldık:

  1. Mistral hesabınızı kurma ve faturalandırmayı etkinleştirme.
  2. Benzersiz API anahtarınızı oluşturma ve güvenli bir şekilde saklama.
  3. Farklı Mistral modellerini ve birini nasıl seçeceğinizi anlama.
  4. Python, TypeScript ve cURL kullanarak sohbet tamamlamaları ve gömmeler için API çağrıları yapma.
  5. Fiyatlandırmayı kontrol etme ve kullanımınızı izleme.
  6. Kolay API testi için APidog gibi bir GUI aracı kullanma.
  7. Temel güvenlik en iyi uygulamalarını güçlendirme.

Mistral API'si, inanılmaz derecede güçlü yapay zeka yeteneklerine açılan bir kapıdır. API anahtarınız, bu potansiyelin kilidini açmanın gerçek anahtarıdır. Burada özetlenen adımları ve en iyi uygulamaları izleyerek, son teknoloji yapay zekayı kendi projelerinize entegre etme yolundasınız.

Mevcut tüm parametreler, modeller ve gelişmiş özellikler için nihai doğruluk kaynağı olan resmi Mistral belgelerini daha fazla keşfetmekten çekinmeyin.

İyi inşa etmeler!

💡
Harika bir API Test aracı mı istiyorsunuz? güzel API Dokümantasyonu oluşturur?

Geliştirici Ekibinizin maksimum verimlilikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?

Apidog tüm taleplerinizi karşılıyor ve

Explore more

Fathom-R1-14B: Hindistan'dan Gelişmiş Yapay Zeka Muhakeme Modeli

Fathom-R1-14B: Hindistan'dan Gelişmiş Yapay Zeka Muhakeme Modeli

Yapay zeka hızla gelişiyor. FractalAIResearch/Fathom-R1-14B, 14.8 milyar parametreyle matematik ve genel akıl yürütmede başarılı.

5 June 2025

Mistral Code: İşletmeler için En Özelleştirilebilir Yapay Zeka Destekli Kodlama Asistanı

Mistral Code: İşletmeler için En Özelleştirilebilir Yapay Zeka Destekli Kodlama Asistanı

Mistral Code'u keşfedin: Kurumsal kullanıma özel, en özelleştirilebilir yapay zeka destekli kodlama asistanı.

5 June 2025

Claude Code'un 2025'te Yapay Zeka Kodlamasını Nasıl Dönüştürdüğü

Claude Code'un 2025'te Yapay Zeka Kodlamasını Nasıl Dönüştürdüğü

Claude Code, 2025'te yapay zeka destekli kodlamayı nasıl devrimleştiriyor? Özelliklerini, kullanımını ve Windsurf kısıtlamalarından sonra neden popüler olduğunu öğrenin. Geliştiriciler için okunması gereken!

5 June 2025

API Tasarım-Öncelikli Yaklaşımı Apidog'da Uygulayın

API'leri oluşturmanın ve kullanmanın daha kolay yolunu keşfedin

Ücretsiz Kaydolİndir