Попробуйте бесплатно Grok 4.5 Text-to-Text API на базе X-AI для рассуждений, написания текстов и кода, анализа и масштабируемых производственных процессов с LLM через Flaq AI.
Связанные модели Grok 4.5
Примеры API
Пример отправки
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
})
});
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);
}
}
}
Пример отправки
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-4.5-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)
Пример отправки
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-4.5-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the key differences between REST and GraphQL APIs."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
Цены на Grok 4.5 Text to Text
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Связанные модели
grok-4-text-to-texttext-to-textgrok-4-image-to-textimage-to-textgrok-4.5-text-to-texttext-to-textgrok-4.5-image-to-textimage-to-textgrok-imaginetext-to-imagegrok-imagine-editimage-to-imagegrok-imagine-text-to-videotext-to-videogrok-imagine-image-to-videoimage-to-videogrok-imagine-v1.5-image-to-videoimage-to-videoREADME
API Grok 4.5 Text-to-Text для программирования и работы со знаниями
API Grok 4.5 Text-to-Text предоставляет текстовым приложениям доступ к языковой модели Grok 4.5 от xAI через Flaq AI. xAI позиционирует Grok 4.5 для программирования, агентных задач и работы со знаниями; этот маршрут модели Flaq AI предлагает специализированный чат-интерфейс с текстом на входе и выходе для генерации и многоходовых диалогов. Разработчики могут отправлять структурированную историю сообщений, получать потоковые ответы и управлять требуемой длиной результата, не включая неподдерживаемый ввод изображений или файлов в этом варианте.
Ключевые возможности API Grok 4.5 Text-to-Text
- Генерация текста: Отправляйте текстовые запросы и получайте текстовые ответы для написания, объяснения, анализа и ответов на вопросы.
- Ориентированная на программирование основа модели: Используйте модель, которую xAI явно позиционирует для разработки ПО и задач, связанных с техническими знаниями, проверяя сгенерированный код в собственной среде.
- Контекст многоходовых сообщений: Добавляйте последние сообщения диалога, чтобы приложения могли сохранять непрерывность при уточняющих вопросах и итеративных задачах.
- Поддержка потоковых ответов: Обрабатывайте последовательные события ответа в чат-интерфейсах и других сценариях, которым полезен постепенный вывод.
- Управление длиной результата: Задавайте максимальную длину ответа в соответствии с требованиями к продукту, задержке и использованию.
- Специализированный контракт ввода: Используйте этот маршрут только для текста — текущая конфигурация Flaq AI не предоставляет ввод изображений или вложение произвольных файлов.
Как использовать API Grok 4.5 Text-to-Text во Flaq AI
- Ввод: Обязательный текстовый контент, организованный в виде сообщений чата.
- Вывод: Сгенерированный текст, возвращаемый полным ответом или передаваемый постепенно в потоковом режиме.
- Контекст: Для сохранения непрерывности многоходового диалога можно включать последние сообщения.
- Управление: Для ответа можно указать необязательную максимальную длину результата.
- Возможности: Генерация текста, объяснение, помощь в программировании, подготовка структурированных черновиков и ориентированные на знания ответы через настроенный чат-интерфейс.
Лучшие сценарии интеграции API Grok 4.5 Text-to-Text
- Помощь разработчикам: Создавайте, объясняйте, проверяйте или рефакторьте код, сохраняя в рабочем процессе проверку человеком и автоматизированное тестирование.
- Ответы на технические вопросы: Создавайте текстовых помощников для продуктовых, инженерных и внутренних информационных сценариев с использованием предоставленного контекста разговора.
- Написание и редактирование: Создавайте планы, переписывайте черновики, резюмируйте предоставленный текст и адаптируйте контент для разных аудиторий.
- Структурированный анализ: Просите модель сравнивать варианты, систематизировать требования или преобразовывать неструктурированный текст в более ясный формат ответа.
- Диалоговые приложения: Создавайте многоходовые чат-интерфейсы, которым нужны только текстовый ввод и текстовый вывод.
Примечание Ответы модели могут быть неполными или неверными, особенно в отношении фактов, юридических, медицинских, финансовых вопросов или решений по рабочему коду. Проверяйте важные утверждения и тестируйте сгенерированный код, прежде чем полагаться на результат. Этот вариант Flaq AI не предоставляет ввод изображений, ввод файлов или веб-поиск.
Grok 4.5 Text-to-Text и альтернативы: сравнительный анализ
-
Grok 4.5 Text-to-Text и Grok 4.5 Image-to-Text Маршрут Text-to-Text требует текстового ввода и предназначен для диалогов только с текстом. Выберите маршрут Image-to-Text, если запросу требуется одно поддерживаемое изображение в качестве визуального контекста.
-
Grok 4.5 и предыдущие модели Grok xAI позиционирует Grok 4.5 как более новую модель для программирования, агентных задач и работы со знаниями. Фактические результаты по-прежнему зависят от запроса, критериев оценки и функций, предоставляемых интеграцией.
-
Grok 4.5 и модели OpenAI Оба семейства моделей могут поддерживать генерацию текста и процессы программирования через API. Сравнивайте их на репрезентативных запросах с учётом требований к результату, ожидаемой задержки и актуальных цен, а не исходите из того, что одна модель универсально сильнее.
-
Grok 4.5 и модели Anthropic Claude Модели Claude и Grok 4.5 отличаются поведением и экосистемами платформ. Лучший выбор зависит от оценки для конкретной задачи и требуемых приложению функций ввода или инструментов.
-
Grok 4.5 и самостоятельно размещаемые языковые модели Самостоятельно размещаемые модели обеспечивают контроль над инфраструктурой, но требуют развёртывания и обслуживания. Flaq AI предлагает управляемый маршрут чат-API для команд, предпочитающих размещённый доступ к Grok 4.5.