Blog

Cách Sử Dụng API Mistral AI (Hướng Dẫn Từng Bước)

中村 拓也

中村 拓也

16 tháng 4 2025

Cách Sử Dụng API Mistral AI (Hướng Dẫn Từng Bước)

Mistral AI đã nhanh chóng tạo dựng tên tuổi của mình với các mô hình ngôn ngữ hiệu suất cao. Dù bạn đang tìm cách xây dựng chatbot, tạo văn bản sáng tạo, phân tích dữ liệu, viết mã, hay nhúng văn bản cho tìm kiếm ngữ nghĩa, API của Mistral cung cấp các công cụ bạn cần thiết. Nhưng như bất kỳ công cụ mạnh mẽ nào, có một cánh cổng: khóa API.

Coi khóa API như mật khẩu bí mật hoặc định danh duy nhất của bạn. Nó nói với Mistral, "Này, là tôi đây! Tôi có quyền sử dụng dịch vụ của bạn." Nếu không có nó, các máy chủ API sẽ không biết ai đang gửi yêu cầu hoặc liệu họ có được ủy quyền hay không.

Hướng dẫn này là bạn đồng hành từng bước của bạn để điều hướng cài đặt ban đầu, hiểu biết về cảnh quan của các mô hình Mistral, thực hiện các cuộc gọi API đầu tiên của bạn, và thậm chí sử dụng các công cụ như APidog để tương tác với API. Chúng tôi sẽ phân tích mọi thứ một cách hội thoại, với mục tiêu giúp bạn từ con số không đến việc thực hiện các cuộc gọi API thành công.

Thời gian ước tính: Đọc và làm theo có thể mất từ 30 đến 45 phút.
Điều kiện tiên quyết: Kiến thức cơ bản về API sẽ hữu ích, nhưng không hoàn toàn cần thiết. Chúng tôi sẽ giải thích các khái niệm khi chúng tôi đi qua. Bạn cũng sẽ cần một kết nối internet và một trình duyệt web.

sẵn sàng chưa? Hãy lấy khóa API đó nhé!

💡
Bạn muốn một công cụ kiểm thử API tuyệt vời tạo ra tài liệu API đẹp mắt?

Bạn muốn một nền tảng tích hợp, Tất cả-trong-một để nhóm phát triển của bạn làm việc cùng nhau với hiệu suất tối đa?

Apidog đáp ứng tất cả nhu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá hợp lý hơn nhiều!
button

Bước 1: Thiết lập tài khoản Mistral AI của bạn

Trước tiên, bạn cần một tài khoản trên nền tảng của Mistral, được gọi là "La Plateforme".

  1. Đi đến Bảng điều khiển: Mở trình duyệt web của bạn và truy cập console.mistral.ai.
  2. Đăng ký hoặc Đăng nhập:

3. Thông tin thanh toán (quan trọng!): Đây là một bước quan trọng thường khiến mọi người gặp khó khăn. Để thực sự sử dụng API (ngay cả khi bạn dự định sử dụng các mô hình miễn phí ban đầu, nền tảng thường yêu cầu thông tin thanh toán để kích hoạt khóa), bạn cần thiết lập thông tin thanh toán.

Bây giờ bạn đã có một tài khoản Mistral AI sẵn sàng! Bước tiếp theo là tạo khóa quan trọng đó.

Bước 2: Tạo khóa API bí mật của bạn

Khi tài khoản của bạn đã được thiết lập và thanh toán đã được kích hoạt, hãy tạo khóa chính nó.

  1. Đi đến Khóa API: Khi đã đăng nhập vào bảng điều khiển Mistral (console.mistral.ai), tìm một phần tên "API keys" trong thanh bên hoặc menu điều hướng. Nhấn vào đó.
  2. Tạo một khóa mới: Bạn nên thấy một nút như "Tạo khóa mới" hoặc "+ Khóa mới". Nhấn vào nó.
  3. Đặt tên cho khóa của bạn (Tùy chọn nhưng Khuyến nghị): Bạn có thể được nhắc để đặt tên cho khóa của bạn. Điều này rất hữu ích cho việc tổ chức, đặc biệt nếu bạn định tạo nhiều khóa sau này (ví dụ, một cho "Dự án Chatbot của tôi", một cho "Kịch bản Phân tích Dữ liệu"). Chọn một cái tên mô tả.
  4. Tạo và SALINH khóa của bạn: Nhấn nút xác nhận cuối cùng (ví dụ, "Tạo", "Tạo ra"). Mistral bây giờ sẽ tạo một khóa API độc nhất cho bạn. Nó sẽ trông như một chuỗi dài các ký tự ngẫu nhiên, như sk-aBcDeFgHiJkLmNoPqRsTuVwXyZ1234567890.......
  5. !!! BƯỚC QUAN TRỌNG: LƯU KHÓA CỦA BẠN MỘT CÁCH AN TOÀN !!!

Bạn đã làm được! Bạn đã sở hữu một khóa API Mistral AI. Giữ nó an toàn và hãy tìm hiểu cách sử dụng nó.

Bước 3: Hiểu biết về Cảnh quan Mô hình Mistral

Trước khi thực hiện cuộc gọi API, bạn cần nói với Mistral mô hình nào bạn muốn sử dụng. Mistral cung cấp một loạt các mô hình phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau, cân bằng hiệu suất, chi phí và khả năng. Lựa chọn đúng là rất quan trọng.

Bạn có thể tìm một cái nhìn tổng quan chi tiết về các mô hình ở đây: Tổng quan về Mô hình Mistral

Dưới đây là một phân tích nhanh về các loại mô hình mà bạn sẽ gặp:

Mô hình Chính: Đây là các mô hình hàng đầu của Mistral, thường yêu cầu thanh toán.

Các Mô hình Miễn phí (Thường có trọng số Mở): Các mô hình này có thể có trọng số sẵn có theo giấy phép cho phép (như Apache 2.0), có nghĩa là cộng đồng AI có thể nghiên cứu và xây dựng dựa trên chúng. Chúng thường có sẵn qua API, đôi khi với các tùy chọn miễn phí hào phóng hơn hoặc chi phí thấp hơn.

Phiên bản Mô hình và latest Tags:

Bạn sẽ nhận thấy các mô hình thường có tên như mistral-large-latest hoặc mistral-large-2411.

Khuyến nghị: Đối với phát triển và khám phá, latest là ổn. Đối với các ứng dụng sản xuất, cân nhắc rất mạnh mẽ việc sử dụng một phiên bản có ngày để đảm bảo tính ổn định.

Khối mô hình:

AI phát triển nhanh chóng! Mistral liên tục phát hành các mô hình mới, tốt hơn. Như một phần của chu trình này, các mô hình cũ hơn cuối cùng sẽ bị loại bỏ và nghỉ hưu. Trang Tổng quan về các Mô hình bao gồm một phần về các mô hình cũ, cho thấy ngày loại bỏ và nghỉ hưu của chúng. Luôn kiểm tra điều này nếu bạn phụ thuộc vào một mô hình cũ, và lên kế hoạch cho việc chuyển đổi sang các tùy chọn mới hơn một cách hợp lý.

Chọn một Mô hình:

Bắt đầu với một mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn (như mistral-small-latest) và xem liệu nó có đáp ứng nhu cầu của bạn không. Nếu không, hãy nâng cấp lên các mô hình lớn hơn hoặc chuyên biệt hơn.

Bước 4: Thực hiện cuộc gọi API đầu tiên của bạn (Hoàn thành Chat) với Python

Hãy để chúng ta tạo ra một cái gì đó! Trường hợp sử dụng phổ biến nhất là hoàn thành chat – cung cấp cho mô hình một lời nhắc hoặc lịch sử cuộc trò chuyện và nhận phản hồi. Điểm chính của Mistral cho điều này là /v1/chat/completions.

Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình mistral-large-latest cho ví dụ này, nhưng bạn có thể thay thế bằng bất kỳ tên mô hình chat phù hợp nào.

Lưu ý bảo mật quan trọng: Trong các ví dụ dưới đây, chúng tôi thường sử dụng os.environ["MISTRAL_API_KEY"] (Python) hoặc process.env.MISTRAL_API_KEY (TypeScript). Điều này giả định rằng bạn đã đặt khóa API của mình làm một biến môi trường có tên MISTRAL_API_KEY. Điều này là rất được khuyến nghị hơn là dán khóa trực tiếp vào mã của bạn.

Cài đặt thư viện:

pip install mistralai

Tạo một tệp Python (ví dụ, mistral_test.py):

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

# Tải khóa API từ biến môi trường
api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("Biến môi trường MISTRAL_API_KEY chưa được thiết lập!")

# Định nghĩa mô hình bạn muốn sử dụng
model_name = "mistral-large-latest" # Hoặc chọn mô hình khác

# Khởi tạo client Mistral
client = MistralClient(api_key=api_key)

print(f"Gửi yêu cầu đến mô hình: {model_name}")

# Định nghĩa các tin nhắn cuộc trò chuyện
# Danh sách 'messages' chứa lịch sử chat hoặc lời nhắc của một người dùng
messages = [
    ChatMessage(role="user", content="Phô mai Pháp nào là tốt nhất?")
    # Bạn có thể thêm nhiều tin nhắn hơn cho lịch sử cuộc trò chuyện:
    # ChatMessage(role="assistant", content="Có nhiều phô mai Pháp tuyệt vời! Nó phụ thuộc vào sở thích của bạn. Bạn thích phô mai mềm, cứng hay phô mai xanh?"),
    # ChatMessage(role="user", content="Tôi thích phô mai mềm.")
]

try:
    # Thực hiện cuộc gọi API đến điểm hoàn thành chat
    chat_response = client.chat(
        model=model_name,
        messages=messages,
        # Các tham số tùy chọn:
        # temperature=0.7, # Kiểm soát độ ngẫu nhiên (0.0 = xác định, 1.0 = ngẫu nhiên hơn)
        # max_tokens=150   # Giới hạn độ dài của phản hồi
    )

    # In phản hồi từ mô hình
    if chat_response.choices:
        print("Phản hồi từ Mô hình:")
        print(chat_response.choices[0].message.content)
    else:
        print("Không nhận được phản hồi.")

    # Bạn cũng có thể in toàn bộ đối tượng phản hồi để xem chi tiết sử dụng, v.v.
    # print("\nĐối tượng Phản hồi đầy đủ:")
    # print(chat_response)

except Exception as e:
    print(f"Đã xảy ra lỗi: {e}")

Chạy tập lệnh:

python mistral_test.py

Bạn nên thấy câu trả lời của mô hình được in ra trong terminal của bạn!

Bước 5: Kiểm tra Mistral AI với API

Mistral không chỉ là chat! Hãy xem một khả năng chính khác: Nhúng. Nhúng chuyển đổi văn bản thành các vector số có nghĩa ngữ nghĩa. Các văn bản có nghĩa tương tự sẽ có các vector gần nhau trong không gian vector. Điều này rất quan trọng cho RAG (Tạo Ra Truy Retrieval-Augmented), tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống khuyến nghị, v.v.

Mô hình nhúng của Mistral được truy cập qua điểm /v1/embeddings, thường sử dụng định danh mô hình mistral-embed.

Hãy xem cách lấy nhúng cho một vài câu bằng Python:

import os
from mistralai.client import MistralClient

api_key = os.environ.get("MISTRAL_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("Biến môi trường MISTRAL_API_KEY chưa được thiết lập!")

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

print(f"Yêu cầu nhúng bằng mô hình: {model_name}")

texts_to_embed = [
    "Mistral AI cung cấp các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ.",
    "Nhúng là các biểu diễn số của văn bản.",
    "Thời tiết hôm nay như thế nào?"
]

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

    # Phản hồi chứa danh sách các đối tượng nhúng, mỗi đối tượng với vector
    print(f"Nhận được {len(embeddings_response.data)} nhúng.")

    # In ra vài chiều đầu tiên của nhúng đầu tiên làm ví dụ
    if embeddings_response.data:
        first_embedding_vector = embeddings_response.data[0].embedding
        print(f"Chiều của mỗi nhúng: {len(first_embedding_vector)}")
        print(f"5 chiều đầu tiên của nhúng đầu tiên: {first_embedding_vector[:5]}")

    # Bạn thường sẽ lưu trữ các vector này để sử dụng sau
    # print("\nPhản hồi Nhúng đầy đủ:")
    # print(embeddings_response)

except Exception as e:
    print(f"Đã xảy ra lỗi: {e}")

Chạy tập lệnh Python này, bạn sẽ thấy các chiều của nhúng và một đoạn của nhúng đầu tiên.

Các khả năng khác:

Mistral còn cung cấp nhiều khả năng hơn nữa! Trong khi chúng tôi sẽ không chi tiết mã ở đây, hãy nhớ khám phá tài liệu chính thức cho:

Luôn tham khảo tài liệu chính thức của Mistral AI để có thông tin mới nhất về các điểm truy cập, tham số và khả năng.

Bước 6: Hiểu về Giá cả và Theo dõi Sử dụng

Sử dụng các mô hình AI mạnh mẽ thường có một mức giá. Điều quan trọng là phải hiểu cách Mistral tính phí sử dụng API của mình.

Hãy cẩn thận với việc sử dụng của bạn, đặc biệt khi phát triển các ứng dụng có thể thực hiện nhiều cuộc gọi. Tối ưu hóa lời nhắc của bạn và chọn mô hình có chi phí hiệu quả nhất đáp ứng nhu cầu của bạn.

Bước 7: Thực hiện các cuộc gọi API với APidog

Mặc dù lập mã là phổ biến, đôi khi bạn muốn một giao diện đồ họa để kiểm tra nhanh các điểm truy cập API. Các công cụ như Postman, Insomnia, hoặc APidog rất tuyệt vời cho việc này. Hãy đi qua việc sử dụng APidog để thực hiện cùng một cuộc gọi hoàn thành chat như trước.

Tải xuống và Cài đặt APidog: Nếu bạn vẫn chưa có, hãy tải APidog từ trang web chính thức của họ và cài đặt nó trên máy tính của bạn.

Khởi động APidog: Mở ứng dụng.

Tạo một Yêu cầu Mới: Bạn sẽ thấy một nút "+" hoặc tùy chọn để tạo "Yêu cầu Mới". Nhấn vào nó.

Đặt Phương thức HTTP và URL:

Cấu hình Ủy quyền:

Đặt Headers Yêu cầu:

Cung cấp Body Yêu cầu:

{
    "model": "mistral-large-latest",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Ai là họa sĩ Pháp nổi tiếng nhất?"}]
}

Gửi Yêu cầu: Tìm nút "Send" (thường nổi bật gần thanh URL) và nhấn vào đó.

Xem Phản hồi: APidog sẽ thực hiện cuộc gọi đến API Mistral. Phản hồi từ máy chủ sẽ xuất hiện trong phần dưới của cửa sổ APidog, thường dưới tab "Response" hoặc "Body". Bạn nên thấy phản hồi JSON, bao gồm câu trả lời của mô hình trong choices[0].message.content. Bạn cũng có thể xem xét các headers phản hồi và mã trạng thái (hy vọng là 200 OK!).

Sử dụng một công cụ như APidog thật tuyệt vời để thử nghiệm với các mô hình, lời nhắc và tham số khác nhau mà không cần viết mã.

Bước 8: Thực tiễn tốt nhất & Bảo mật (Tóm tắt Nhanh)

Làm việc với các khóa API yêu cầu trách nhiệm. Hãy nhắc lại một số điểm quan trọng:

Kết luận: Tiến lên và Xây dựng!

Bạn đã thành công trong việc điều hướng quá trình lấy và sử dụng khóa API Mistral AI! Chúng ta đã đề cập đến:

  1. Thiết lập tài khoản Mistral của bạn và kích hoạt thanh toán.
  2. Tạo và lưu trữ an toàn khóa API độc nhất của bạn.
  3. Hiểu về các mô hình Mistral khác nhau và cách chọn một mô hình.
  4. Thực hiện các cuộc gọi API sử dụng Python, TypeScript và cURL để hoàn thành chat và nhúng.
  5. Kiểm tra giá cả và theo dõi việc sử dụng của bạn.
  6. Sử dụng một công cụ GUI như APidog để thử nghiệm API dễ dàng.
  7. Củng cố các thực tiễn bảo mật quan trọng.

API Mistral là một cổng vào các khả năng AI vô cùng mạnh mẽ. Khóa API của bạn là chiếc chìa khóa thực sự để mở khóa tiềm năng đó. Bằng cách làm theo các bước và các thực tiễn tốt nhất được nêu ra ở đây, bạn đang trên đường tích hợp AI tiên tiến vào các dự án của riêng bạn.

Đừng ngần ngại khám phá thêm tài liệu chính thức của Mistral – đây là nguồn thông tin cuối cùng về tất cả các tham số, mô hình, và các tính năng nâng cao có sẵn.

Chúc bạn xây dựng thành công!

💡
Bạn muốn một công cụ kiểm thử API tuyệt vời tạo ra tài liệu API đẹp mắt?

Bạn muốn một nền tảng tích hợp, Tất cả-trong-một để nhóm phát triển của bạn làm việc cùng nhau với hiệu suất tối đa?

Apidog đáp ứng tất cả nhu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá hợp lý hơn nhiều!
button

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống