API Grok 4.5

Полное справочное руководство по API для LLM-моделей Grok 4.5 от xAI.

Варианты модели

Этот API поддерживает два варианта модели Grok 4.5:

Краткое сравнение

Grok 4.5 Text to Text

Эндпоинт {#}

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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

Эндпоинт

httpКопировать
POST /api/v1/chat/completions

Параметры запроса

Обязательные

Поддержка сообщений

Необязательные

Пример запроса

javascriptКопировать
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
  })
});

Формат ответа

LLM-модели Grok 4.5 возвращают ответы завершения, совместимые с OpenAI. При stream: true ответ передаётся как Server-Sent Events; при stream: false ответ представляет собой единый объект JSON.

Успешный ответ

textКопировать
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]

Ответ с ошибкой

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

Рекомендации

1. Используйте структурированные сообщения: Передавайте историю диалога через messages[], а не объединяйте весь контекст в один запрос.
2. Выбирайте подходящий вариант модели: Используйте Text to Text для анализа только текста, а Image to Text — когда требуется понимание изображений.
3. Обрабатывайте события SSE: Добавляйте choices[0].delta.content для потокового отображения и считайте data: [DONE] успешным завершением.
4. Отправляйте только поддерживаемые данные: Text to Text не поддерживает вложения изображений или файлов.