Grok 4 API

Referencia completa de API para modelos LLM Grok 4 impulsados por xAI.

Variantes del modelo

Esta API admite dos variantes del modelo Grok 4:

Comparación rápida

Grok 4 Text to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Grok 4 Image to Text

Punto de conexión

httpCopiar
POST /api/v1/chat/completions

Parámetros de solicitud

Obligatorio

Soporte de mensajes

Opcional

Solicitud de ejemplo

javascriptCopiar
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-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
  })
});

Formato de respuesta

Grok 4 LLM models return OpenAI-compatible completion responses. With stream: true, the response is Server-Sent Events; with stream: false, the response is a single JSON object.

Respuesta correcta

textCopiar
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4-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-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

Respuesta de error

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

Buenas prácticas

1. Usa mensajes estructurados: Envía el historial de conversación mediante messages[] en lugar de aplanar el contexto en un solo prompt.
2. Elige la variante de modelo adecuada: Usa Text to Text para razonamiento solo de texto e Image to Text cuando se necesite comprensión de imágenes.
3. Consume eventos SSE: Añade choices[0].delta.content para mostrar la transmisión y trata data: [DONE] como una finalización correcta.
4. Envía solo entradas compatibles: Text to Text no admite imágenes ni archivos adjuntos.