API ของ Grok 4.6

เอกสารอ้างอิง API ฉบับสมบูรณ์สำหรับโมเดล LLM Grok 4.6 ที่ขับเคลื่อนโดย xAI

รุ่นย่อยของโมเดล {#}

API นี้รองรับโมเดล Grok 4.6 สองรุ่นย่อย:

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

Grok 4.6 Text to Text

เอนด์พอยต์

httpคัดลอก
POST /api/v1/chat/completions

พารามิเตอร์คำขอ

จำเป็น

การรองรับข้อความ

ไม่บังคับ

ตัวอย่างคำขอ

javascriptคัดลอก
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-text-to-text',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'Explain the key differences between REST and GraphQL APIs.'
      }
    ],
    stream: true,
    max_tokens: 2048
  })
});

Grok 4.6 Image to Text

เอนด์พอยต์

httpคัดลอก
POST /api/v1/chat/completions

พารามิเตอร์คำขอ

จำเป็น

การรองรับข้อความ

ไม่บังคับ

ตัวอย่างคำขอ

javascriptคัดลอก
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
  })
});

รูปแบบการตอบกลับ

โมเดล LLM Grok 4.6 ส่งคืนการตอบกลับ completion ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เมื่อใช้ stream: true การตอบกลับจะเป็น Server-Sent Events และเมื่อใช้ stream: false การตอบกลับจะเป็นออบเจ็กต์ JSON รายการเดียว

การตอบกลับสำเร็จ

textคัดลอก
data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.6-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.6-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-4.6-text-to-text","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-...","object":"chat.completion.chunk","created":1710000000,"model":"grok-4.6-text-to-text","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":12,"completion_tokens":8,"total_tokens":20}}

data: [DONE]

การตอบกลับข้อผิดพลาด

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

แนวทางปฏิบัติที่แนะนำ

1. ใช้ข้อความที่มีโครงสร้าง: ส่งประวัติการสนทนาผ่าน messages[] แทนการรวมบริบทไว้ในพรอมต์เดียว
2. เลือกรุ่นย่อยของโมเดลที่เหมาะสม: ใช้ Text to Text สำหรับการให้เหตุผลด้วยข้อความเท่านั้น และใช้ Image to Text เมื่อต้องทำความเข้าใจรูปภาพ
3. ประมวลผลเหตุการณ์ SSE: ต่อท้าย choices[0].delta.content เพื่อแสดงผลแบบสตรีม และถือว่า data: [DONE] คือการดำเนินการเสร็จสมบูรณ์
4. ส่งเฉพาะอินพุตที่รองรับ: Text to Text ไม่รองรับไฟล์แนบที่เป็นรูปภาพหรือไฟล์