ทดลองใช้ Grok 4.5 Text-to-Text API ที่ขับเคลื่อนโดย X-AI ได้ฟรี สำหรับการให้เหตุผล การเขียน ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด การวิเคราะห์ และเวิร์กโฟลว์ LLM สำหรับงานจริงที่ปรับขนาดได้ผ่าน Flaq AI
โมเดล Grok 4.5 ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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);
}
}
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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
}'
ราคา Grok 4.5 Text to Text
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
โมเดลที่เกี่ยวข้อง
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
Grok 4.5 Text-to-Text API สำหรับการเขียนโค้ดและงานด้านความรู้
Grok 4.5 Text-to-Text API นำโมเดลภาษา Grok 4.5 ของ xAI มาใช้กับแอปพลิเคชันแบบข้อความผ่าน Flaq AI โดย xAI วางตำแหน่ง Grok 4.5 สำหรับการเขียนโค้ด งานแบบเอเจนต์ และงานด้านความรู้ ส่วนเส้นทางโมเดลของ Flaq AI นี้มอบอินเทอร์เฟซแชตแบบรับข้อความและส่งข้อความโดยเฉพาะสำหรับการสร้างเนื้อหาและการสนทนาหลายรอบ นักพัฒนาสามารถส่งประวัติข้อความแบบมีโครงสร้าง สตรีมคำตอบ และควบคุมความยาวเอาต์พุตที่ต้องการได้ โดยไม่เปิดใช้งานอินพุตรูปภาพหรือไฟล์ที่ตัวเลือกนี้ไม่รองรับ
คุณสมบัติสำคัญของ Grok 4.5 Text-to-Text API
- การสร้างภาษาจากข้อความ: ส่งพรอมต์ข้อความและรับคำตอบข้อความสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียน การอธิบาย การวิเคราะห์ และการตอบคำถาม
- รากฐานโมเดลที่เน้นการเขียนโค้ด: ใช้โมเดลที่ xAI วางตำแหน่งไว้อย่างชัดเจนสำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์และงานความรู้เชิงเทคนิค พร้อมตรวจสอบโค้ดที่สร้างขึ้นในสภาพแวดล้อมของคุณเอง
- บริบทข้อความหลายรอบ: ใส่ข้อความสนทนาล่าสุดเพื่อให้แอปพลิเคชันรักษาความต่อเนื่องระหว่างคำถามติดตามผลและงานที่ทำซ้ำเป็นรอบได้
- รองรับการสตรีมคำตอบ: รับอีเวนต์คำตอบแบบต่อเนื่องสำหรับอินเทอร์เฟซแชตและประสบการณ์อื่นที่ได้ประโยชน์จากเอาต์พุตแบบค่อยเป็นค่อยไป
- การควบคุมความยาวเอาต์พุต: กำหนดความยาวสูงสุดของคำตอบให้ตรงกับข้อกำหนดด้านผลิตภัณฑ์ เวลาแฝง และการใช้งาน
- ข้อตกลงอินพุตที่เฉพาะเจาะจง: ใช้เส้นทางนี้สำหรับข้อความเท่านั้น โดยการกำหนดค่า Flaq AI ปัจจุบันไม่เปิดให้แนบรูปภาพหรือไฟล์ทั่วไป
วิธีใช้ Grok 4.5 Text-to-Text API บน Flaq AI
- อินพุต: เนื้อหาข้อความที่จำเป็นซึ่งจัดเป็นข้อความแชต
- เอาต์พุต: ข้อความที่สร้างขึ้นซึ่งส่งกลับเป็นคำตอบฉบับสมบูรณ์หรือสตรีมแบบต่อเนื่อง
- บริบท: สามารถใส่ข้อความล่าสุดเพื่อรักษาความต่อเนื่องของการสนทนาหลายรอบ
- การควบคุม: สามารถระบุความยาวเอาต์พุตสูงสุดสำหรับคำตอบได้ตามต้องการ
- ความสามารถ: การสร้างข้อความ การอธิบาย ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด การร่างเนื้อหาแบบมีโครงสร้าง และคำตอบที่เน้นความรู้ผ่านอินเทอร์เฟซแชตที่กำหนดค่าไว้
กรณีใช้งานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการผสานรวม Grok 4.5 Text-to-Text API
- ความช่วยเหลือสำหรับนักพัฒนา: ร่าง อธิบาย ตรวจสอบ หรือปรับโครงสร้างโค้ด โดยยังคงการตรวจสอบโดยมนุษย์และการทดสอบอัตโนมัติไว้ในเวิร์กโฟลว์
- การตอบคำถามเชิงเทคนิค: สร้างผู้ช่วยแบบข้อความสำหรับสถานการณ์ด้านผลิตภัณฑ์ วิศวกรรม และองค์ความรู้ภายในโดยใช้บริบทการสนทนาที่ให้มา
- การเขียนและการแก้ไข: สร้างโครงร่าง เขียนร่างใหม่ สรุปข้อความที่ให้มา และปรับเนื้อหาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ
- การวิเคราะห์แบบมีโครงสร้าง: ขอให้โมเดลเปรียบเทียบตัวเลือก จัดระเบียบข้อกำหนด หรือเปลี่ยนข้อความที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นรูปแบบคำตอบที่ชัดเจนขึ้น
- แอปพลิเคชันการสนทนา: ขับเคลื่อนประสบการณ์แชตหลายรอบที่ต้องการเพียงอินพุตข้อความและเอาต์พุตข้อความ
หมายเหตุ คำตอบของโมเดลอาจไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อเท็จจริง กฎหมาย การแพทย์ การเงิน หรือโค้ดที่ใช้จริง โปรดตรวจสอบคำกล่าวอ้างสำคัญและทดสอบโค้ดที่สร้างขึ้นก่อนพึ่งพาเอาต์พุต ตัวเลือก Flaq AI นี้ไม่เปิดให้ใช้อินพุตรูปภาพ อินพุตไฟล์ หรือการค้นหาเว็บ
Grok 4.5 Text-to-Text เทียบกับทางเลือกอื่น: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
-
Grok 4.5 Text-to-Text เทียบกับ Grok 4.5 Image-to-Text เส้นทาง Text-to-Text ต้องใช้อินพุตข้อความและออกแบบมาสำหรับการสนทนาด้วยข้อความเท่านั้น เลือกเส้นทาง Image-to-Text เมื่อคำขอต้องใช้รูปภาพที่รองรับหนึ่งภาพเป็นบริบทเชิงภาพ
-
Grok 4.5 เทียบกับโมเดล Grok รุ่นก่อนหน้า xAI วางตำแหน่ง Grok 4.5 เป็นโมเดลรุ่นใหม่สำหรับการเขียนโค้ด งานแบบเอเจนต์ และงานด้านความรู้ อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์จริงยังขึ้นอยู่กับพรอมต์ เกณฑ์การประเมิน และคุณสมบัติที่การผสานรวมเปิดให้ใช้
-
Grok 4.5 เทียบกับโมเดล OpenAI โมเดลทั้งสองตระกูลรองรับการสร้างข้อความและเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดผ่าน API ได้ ควรเปรียบเทียบด้วยพรอมต์ตัวแทน ข้อกำหนดเอาต์พุต ความคาดหวังด้านเวลาแฝง และราคาปัจจุบัน แทนที่จะสมมติว่าโมเดลหนึ่งเหนือกว่าในทุกกรณี
-
Grok 4.5 เทียบกับโมเดล Anthropic Claude โมเดล Claude และ Grok 4.5 มีพฤติกรรมของโมเดลและระบบนิเวศแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน ตัวเลือกที่เหมาะกว่าขึ้นอยู่กับการประเมินเฉพาะงาน รวมถึงคุณสมบัติด้านอินพุตหรือเครื่องมือที่แอปพลิเคชันต้องการ
-
Grok 4.5 เทียบกับโมเดลภาษาที่โฮสต์เอง โมเดลที่โฮสต์เองให้การควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน แต่ต้องมีการปรับใช้และบำรุงรักษา Flaq AI มอบเส้นทาง chat API แบบมีการจัดการสำหรับทีมที่ต้องการเข้าถึง Grok 4.5 ผ่านบริการโฮสต์