xAIのGrok 4.6 APIを試して、Flaq AIの安定した統合APIを通じて、Image-to-Text、視覚Q&A、OCR、分析、ストリーミング対応のマルチモーダル応答に活用できます。
関連するGrok 4.6モデル
API 例
送信例
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-4.6-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
})
});
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);
}
}
}
送信例
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-4.6-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,
},
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)
送信例
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-4.6-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
}'
Grok 4.6 Image to Textの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
Grok 4.6 Image-to-Text API(視覚的推論と分析)
Grok 4.6 Image-to-Text API は、xAI の推論重視のテキストモデルと画像理解を Flaq AI 上で組み合わせます。これにより、 アプリケーションは指示とともに対象を絞った視覚入力を送信し、画像に含まれる内容を説明、抽出、比較、 分析するテキストを受け取れます。この Grok Vision API 統合は、視覚的な根拠を 実行可能な回答、技術的な所見、構造化された次のステップに変換する必要があるワークフロー向けに設計されています。
Grok 4.6 Image-to-Text API の主な機能
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画像に基づく分析: 提供された画像について質問し、見えている詳細、 レイアウト、オブジェクト、コンテキストに基づくテキスト回答を受け取れます。
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視覚情報からテキストへの推論: 画像と自然言語の指示を組み合わせ、説明、比較、 トラブルシューティング、分析のワークフローに活用します。
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焦点を絞った画像入力: 明確なタスク指示とともに、ルートで設定された画像入力を提供し、 画像に関する質問のワークフローを簡単に統合できるようにします。
-
技術的な検査支援: インターフェースのレビュー、スクリーンショットの解釈、図の 説明、製品フィードバックのトリアージなど、テキストを出力するタスクに視覚的コンテキストを活用します。
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制御された会話リクエスト: 画像に関する質問と構造化されたメッセージコンテキストを組み合わせ、アプリケーションが タスクの背景、事前の要件、フォローアップのプロンプトを提供できるようにします。
-
テキスト中心の結果: 画像生成エンドポイントとして扱うのではなく、レビュー、表示、ルーティング、 または後続ワークフローで利用できる生成テキストを受け取ります。
Flaq AI で Grok 4.6 Image-to-Text API を使用する方法
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入力: 質問、抽出目標、または 分析タスクを説明する自然言語のリクエストと、サポートされている画像。
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出力: 提供された視覚コンテンツを記述、説明、比較、分析するテキスト回答。
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画像の送信: アプリケーションのワークフロー内で、画像入力用に設定された Flaq AI のリクエスト形式を使用します。
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機能: スクリーンショット分析、視覚的な質問応答、画像に基づく説明、コンテンツレビュー、 詳細情報の抽出。
Grok 4.6 Image-to-Text API 統合に最適なユースケース
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スクリーンショットと UI のレビュー: インターフェースの説明、表示状態の特定、フィードバックの要約、スクリーンショットから 開発者がすぐに使える問題記述への変換。
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製品およびカタログ支援: 観察可能な製品の詳細を抽出し、属性の草案を生成して、視覚的な投稿に対する人間の レビューを支援します。
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技術サポートのトリアージ: オペレーターに ケースを振り分ける前に、エラーのスクリーンショット、デバイスの写真、セットアップ画像の解釈をチームで支援します。
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文書と図の説明: チャート、図、スライド、視覚的な参考資料を、明確なテキストによる 所見とフォローアップの質問に変換します。
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コンテンツ運用: 最終レビューを人間が担う、モデレーションキュー、アクセシビリティ用文章の作成、画像説明のワークフローを 支援します。
注意 画像理解の結果は、影響の大きい、安全性が重要な、法務、医療、または 金融上の意思決定に使用する前にレビューしてください。専門家による検査の代わりとして生成テキストに依存しないでください。
Grok 4.6 Image-to-Text API と競合製品の比較分析
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Grok 4.6 Image-to-Text と Grok 4.5 Image-to-Text の比較
Grok 4.5 は、確立された視覚的な 質問応答ワークフローの選択肢です。Grok 4.6 は、画像に基づくリクエストをめぐるより強力な推論を評価するチーム向けの 新しいモデル世代です。 -
Grok 4.6 Image-to-Text と Gemini 3.7 Flash Image-to-Text の比較
Gemini 3.7 Flash は、効率的なマルチモーダルモデル ファミリーを提供します。Grok 4.6 Image-to-Text は、視覚入力・テキスト出力のワークフローで xAI の視覚的推論を試したいチーム向けに、 Flaq の専用ルートを提供します。 -
Grok 4.6 Image-to-Text と GPT 5.6 Terra Image-to-Text の比較
GPT 5.6 Terra の視覚モデルは、汎用的なマルチモーダルタスクで広く使用されています。 Grok 4.6 は、視覚分析に加えて xAI の推論およびコーディング重視のモデルファミリーを重視するワークフローにとって、 有用な代替手段です。 -
Grok 4.6 Image-to-Text と Claude Vision の比較
Claude の Vision モデルは、説明や 文書重視のタスクに適しています。Grok 4.6 Image-to-Text は、画像に基づく質問、 レビュー、運用ワークフローに対応するもう一つの API 選択肢を開発者に提供します。 -
Grok 4.6 Image-to-Text と Gemini 3.6 Flash Image-to-Text の比較
Gemini 3.6 Flash は、幅広いマルチモーダル機能と 効率的な動作を両立します。Grok 4.6 は、視覚的なリクエストにも詳細な 技術的推論をテキストで求める場合に評価すべき有力候補です。