Grok 4 API

xAI による Grok 4 LLMモデルの完全な API リファレンスです。

モデルバリアント {#}

この API は 2 種類の Grok 4 モデルバリアントをサポートしています：

クイック比較

Grok 4 Text to Text

エンドポイント

httpコピー
POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

javascriptコピー
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

エンドポイント

httpコピー
POST /api/v1/chat/completions

リクエストパラメータ

必須

メッセージ対応

任意

リクエスト例

javascriptコピー
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
  })
});

レスポンス形式

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.

成功レスポンス

textコピー
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]

エラーレスポンス

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

ベストプラクティス

1. 構造化メッセージを使用する: コンテキストを 1 つの prompt に平坦化するのではなく、messages[] で会話履歴を送信します。
2. 適切なモデルバリアントを選択する: テキストのみの推論には Text to Text、画像理解が必要な場合は Image to Text を使用します。
3. SSEイベントを処理する: ストリーミング表示では choices[0].delta.content を追加し、data: [DONE] を成功完了として扱います。
4. 対応している入力のみを送信する: Text to Text は画像またはファイル添付に対応していません。