xAI/grok-4-text-to-text

grok-4-text-to-text

Prueba gratis la API de Grok 4 para razonamiento LLM, escritura, ayuda con programación, análisis y resúmenes. Acceso estable a xAI para flujos de trabajo de IA en producción.

Text Chat

Modelos Grok 4 relacionados

grok-4-text-to-texttext-to-text

grok-4-image-to-textimage-to-text

Documentación

Ejemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Ejemplo de envio

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
  })
});

const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;

  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const frames = buffer.split('\n\n');
  buffer = frames.pop() || '';

  for (const frame of frames) {
    const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
    let eventName = 'message';
    const dataLines = [];

    for (const line of lines) {
      if (line.startsWith('event:')) {
        eventName = line.slice(6).trim();
      } else if (line.startsWith('data:')) {
        dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
      }
    }

    const raw = dataLines.join('\n').trim();
    if (raw === '[DONE]') {
      console.log('\nFinal text:', assistantText);
      continue;
    }

    let payload;
    try {
      payload = JSON.parse(raw);
    } catch {
      continue;
    }

    if (eventName === 'error' || payload.error) {
      const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
      throw new Error(msg);
    }

    const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
    if (delta?.content) {
      assistantText += delta.content;
      console.log(assistantText);
    }
  }
}

Ejemplo de envio

import json
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
        'Accept': 'text/event-stream',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'model': 'grok-4-text-to-text',
        'messages': [
            {
                'role': 'user',
                'content': 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.',
            }
        ],
        'stream': True,
        'max_tokens': 2048,
    },
    stream=True,
)

response.raise_for_status()

event_name = 'message'
assistant_text = ''

for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
    if not raw_line:
        event_name = 'message'
        continue

    if raw_line.startswith('event:'):
        event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
        continue

    if raw_line.startswith('data:'):
        raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
        if raw_data == '[DONE]':
            print('\nFinal text:', assistant_text)
            continue

        payload = json.loads(raw_data)

        if event_name == 'error' or payload.get('error'):
            error = payload.get('error') or payload
            raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))

        choices = payload.get('choices') or []
        if choices:
            delta = choices[0].get('delta') or {}
            content = delta.get('content')
            if content:
                assistant_text += content
                print(content, end='', flush=True)

Ejemplo de envio

curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain the key differences between REST and GraphQL APIs."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

Inicia un nuevo chat

Envía un mensaje para comenzar.

Precios de Grok 4 Text to Text

Parámetros	Precio	Precio original	Descuento

Token: input	$3.0000 por 1 M de tokens de entrada	-	Estándar
Token: output	$15.0000 por 1 M de tokens de salida	-	Estándar

README

API Grok 4 Text-to-Text rápida y asequible (modelo de lenguaje avanzado de xAI)

La API Grok 4 Text-to-Text en Flaq AI ofrece acceso al modelo de xAI para flujos de lenguaje profesionales que necesitan razonamiento fiable, salida conversacional e integración lista para producción. Esta ruta de la API Grok ayuda a los desarrolladores a crear funciones de chat, escritura, análisis, programación y automatización con contexto conversacional flexible y controles prácticos de salida. Está diseñada para equipos que quieren capacidad textual xAI gestionada sin manejar infraestructura específica de proveedores.

Funciones clave de la API Grok 4 Text-to-Text

Razonamiento textual avanzado: Gestiona prompts complejos, explicaciones, tareas de escritura y asistencia de programación con sólida comprensión del lenguaje.
Salida conversacional: Crea experiencias de chat que pueden mantener contexto útil y admitir refinamiento de seguimiento.
Seguimiento fiable de instrucciones: Convierte requisitos estructurados en respuestas claras, resúmenes, borradores y salidas prácticas.
Controles flexibles de API: Orienta la longitud de la respuesta, el estilo y la dirección de la tarea mediante configuración práctica en Flaq AI.
Integración económica: Añade capacidad textual de Grok mediante una ruta de API gestionada con comportamiento de producción predecible.
Flujo amigable para desarrolladores: Avanza rápidamente del prototipo a producción con enrutamiento de modelo estable y patrones claros de entrada.

Cómo usar la API Grok 4 Text-to-Text para generación de texto en Flaq AI

Entrada: Prompts en lenguaje natural, instrucciones del sistema, contexto conversacional y requisitos de tarea estructurados.
Salida: Respuestas de texto de alta calidad entregadas mediante una integración estable de API de chat en Flaq AI.
Configuración de ruta: Diseñada para flujos de texto conversacionales con contexto flexible y soporte de seguimiento.
Configuración: Admite controles prácticos de salida para la longitud de la respuesta y la dirección de la tarea.
Capacidades: Asistencia de chat, escritura, resumen, ayuda con código, brainstorming, planificación de salida estructurada y automatización conversacional mediante la integración de la API xAI Grok.

Mejores casos de uso para la integración de la API Grok 4 Text-to-Text

Asistentes de chat con IA: Crea experiencias conversacionales responsivas para apps, productos y herramientas internas.
Flujos de contenido y escritura: Redacta artículos, resúmenes, esquemas, correos electrónicos y contenido social con estructura consistente.
Productividad de desarrolladores: Explica código, redacta snippets, resume detalles técnicos y apoya flujos de ingeniería.
Investigación y análisis: Convierte prompts y contexto de origen en comparaciones útiles, briefs y recomendaciones.
Automatización empresarial: Añade inteligencia de lenguaje a dashboards, herramientas de soporte y flujos operativos.

Nota Asegúrate de que los prompts y los flujos de aplicación cumplan con las directrices de seguridad y uso de xAI. Si ocurre un error, revisa la entrada en busca de contenido restringido, simplifica la solicitud e inténtalo de nuevo.

Grok 4 Text-to-Text vs competidores: análisis comparativo

Grok 4 vs. modelos GPT
Los modelos GPT ofrecen comportamiento nativo de OpenAI y familiaridad amplia del ecosistema. Grok 4 da a los equipos una ruta xAI para generación de texto gestionada y funciones conversacionales de producto.
Grok 4 vs. Claude Opus
Claude Opus es sólido para escritura cuidadosa y análisis complejo. Grok 4 proporciona una alternativa xAI para equipos que quieren flujos flexibles de chat y text-to-text en Flaq AI.
Grok 4 vs. Gemini
Los modelos Gemini son atractivos para casos de uso nativos de Google. Grok 4 se centra en comportamiento de modelo xAI y generación de texto gestionada mediante una ruta de API estable.
Grok 4 vs. Qwen
Los modelos Qwen proporcionan sólidos flujos de lenguaje Alibaba y valor multilingüe. Grok 4 es útil para equipos que quieren generación de texto con xAI en su mezcla de modelos.
Grok 4 vs. Llama
Los modelos Llama dan a los desarrolladores control de despliegue de modelo abierto. Grok 4 elimina la complejidad de hospedaje y ofrece acceso gestionado por API para funciones de texto en producción.