Grok 4.5 API

xAI が提供する Grok 4.5 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 つの Grok 4.5 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 4.5 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-4.5-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

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-4.5-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
  })
});

レスポンス形式

Grok 4.5 LLM モデルは、OpenAI 互換の completion レスポンスを返します。stream: true の場合、レスポンスは Server-Sent Events となり、stream: false の場合、レスポンスは単一の JSON オブジェクトとなります。

成功レスポンス

textコピー
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]

エラーレスポンス

textコピー
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 つのプロンプトにまとめるのではなく、messages[] を通じて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 を、画像理解が必要な場合には Image to Text を使用します。
3. SSE イベントを受信する： ストリーミング表示では choices[0].delta.content を追加し、data: [DONE] を正常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 は画像やファイルの添付をサポートしていません。