Grok 4.5 API

Vollständige API-Referenz für die von xAI bereitgestellten Grok 4.5 LLM-Modelle.

Modellvarianten

Diese API unterstützt zwei Grok 4.5-Modellvarianten:

Kurzübersicht

Grok 4.5 Text to Text

Endpunkt

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'grok-4.5-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Grok 4.5 Image to Text

Endpunkt

httpKopieren
POST /api/v1/chat/completions

Anfrageparameter

Erforderlich

Nachrichtenunterstützung

Optional

Beispielanfrage

javascriptKopieren
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Accept': 'text/event-stream',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'grok-4.5-image-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: 'Describe the image and extract any visible text.' },
          {
            type: 'image_url',
            image_url: {
              url: 'https://example.com/sample-image.jpg'
            }
          }
        ]
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Antwortformat

Grok 4.5 LLM-Modelle geben OpenAI-kompatible Vervollständigungsantworten zurück. Bei stream: true wird die Antwort als Server-Sent Events übertragen; bei stream: false besteht die Antwort aus einem einzelnen JSON-Objekt.

Erfolgreiche Antwort

textKopieren
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.5-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.5-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Here is a concise explanation"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.5-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.5-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Fehlerantwort

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event: error
data: {"error":{"message":"API requests too frequent, exceeding rate limit","type":"rate_limit_error","code":"1302","param":null}}

Bewährte Verfahren

1. Strukturierte Nachrichten verwenden: Senden Sie den Gesprächsverlauf über messages[], anstatt den Kontext in einer einzigen Eingabeaufforderung zusammenzufassen.
2. Die richtige Modellvariante wählen: Verwenden Sie Text to Text für reine Textanalysen und Image to Text, wenn Bildverständnis erforderlich ist.
3. SSE-Ereignisse verarbeiten: Hängen Sie für die Streaming-Anzeige choices[0].delta.content an und behandeln Sie data: [DONE] als erfolgreichen Abschluss.
4. Nur unterstützte Eingaben senden: Text to Text unterstützt keine Bild- oder Dateianhänge.