xAI/grok-4.6-text-to-text

grok-4.6-text-to-text

ทดลองใช้ Grok 4.6 API โดย xAI เพื่อให้เหตุผล เขียนข้อความ เขียนโค้ด วิเคราะห์ และสตรีมคำตอบผ่าน LLM API แบบรวมของ Flaq AI

Text Chat

โมเดล Grok 4.6 ที่เกี่ยวข้อง

grok-4.6-text-to-texttext-to-text

grok-4.6-image-to-textimage-to-text

เอกสาร

ตัวอย่าง API

JavaScriptPythoncURL

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-4.6-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-4.6-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-4.6-text-to-text",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain the key differences between REST and GraphQL APIs."
      }
    ],
    "stream": true,
    "max_tokens": 2048
  }'

เริ่มแชตใหม่

ส่งข้อความเพื่อเริ่มต้น

ราคา Grok 4.6 Text to Text

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

โทเค็น: input	$2.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต	-	มาตรฐาน
โทเค็น: output	$6.0000 ต่อ 1 ล้านโทเค็นเอาต์พุต	-	มาตรฐาน

README

Grok 4.6 Text-to-Text API (การใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดขั้นสูง)

Grok 4.6 Text-to-Text API นำโมเดลที่เน้นการใช้เหตุผลของ xAI มาให้ใช้งานบน Flaq AI สำหรับเวิร์กโฟลว์ข้อความที่ซับซ้อน โมเดลนี้สร้างขึ้นเพื่อ งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ และงานด้านความรู้ระดับมืออาชีพ การผสานรวม Grok API นี้ช่วยให้ทีม เปลี่ยนคำสั่งโดยละเอียดให้เป็นเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ คำอธิบายทางเทคนิค และคำตอบที่มุ่งเน้นการนำไปใช้งานจริง เส้นทางของ Flaq ถูกกำหนดขอบเขตให้รองรับเฉพาะอินพุตและเอาต์พุตข้อความโดยตั้งใจ จึงเป็นตัวเลือกที่ชัดเจนเมื่อเวิร์กโฟลว์ ที่ใช้งานจริงต้องการพฤติกรรมของโมเดลภาษาโดยเฉพาะ โดยไม่ต้องแนบไฟล์สื่อ

คุณสมบัติเด่นของ Grok 4.6 Text-to-Text API

เวิร์กโฟลว์ข้อความที่ขับเคลื่อนด้วยการใช้เหตุผล: จัดการพรอมต์หลายขั้นตอน ข้อกำหนดโดยละเอียด และคำถามที่มีโครงสร้างด้วย โมเดลที่ออกแบบมาสำหรับงานด้านเทคนิคและงานที่ใช้ความรู้
ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ: เปลี่ยนข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ รายงานข้อบกพร่อง และคำถามเกี่ยวกับการนำไปใช้ให้เป็น คำอธิบาย แผน การตรวจสอบ และฉบับร่างที่เน้นโค้ดและเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา
รองรับงานด้านความรู้ระดับมืออาชีพ: สร้างบทสรุป เอกสารสรุป การวิเคราะห์ และเอกสารการปฏิบัติงานจาก คำสั่งภาษาธรรมชาติ โดยไม่ต้องสลับเครื่องมือระหว่างงานประจำ
การผสานรวมที่เน้นข้อความเท่านั้น: รักษาเส้นทางให้สอดคล้องกับกรณีใช้งาน Text-to-Text เพื่อให้ทีมกำหนด ขอบเขตอินพุตที่คาดหวังในแชต ระบบอัตโนมัติ และกระบวนการหลังบ้านได้อย่างชัดเจน
การควบคุมเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น: ใช้การควบคุมความยาวเอาต์พุตที่มีให้เพื่อสร้างสมดุลระหว่างคำตอบที่กระชับ รายละเอียดทางเทคนิค ที่ครบถ้วน และความต้องการของการประมวลผลในขั้นต่อไป
เวิร์กโฟลว์ API ที่เหมาะกับการใช้งานจริง: ส่งข้อความสนทนาที่มีโครงสร้างผ่าน Flaq AI และผสานรวมข้อความ ที่สร้างขึ้นเข้ากับแอปพลิเคชัน เครื่องมือภายใน หรือกระบวนการตรวจสอบ

วิธีใช้ Grok 4.6 Text-to-Text API บน Flaq AI

อินพุต: ข้อความสนทนาแบบข้อความและคำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับการวิเคราะห์ การร่างเนื้อหา การเขียนโค้ด หรือ การตอบคำถาม
เอาต์พุต: คำตอบแบบข้อความที่เหมาะสำหรับการแสดงผล การตรวจสอบภายใน ระบบอัตโนมัติ หรือการประมวลผลต่อ
บริบทของข้อความ: จัดโครงสร้างคำขอด้วยบทบาทในการสนทนาที่รองรับ เพื่อระบุคำสั่งของงาน ข้อกำหนดของผู้ใช้ และบริบทก่อนหน้า
ความสามารถ: การสร้างข้อความที่เน้นการใช้เหตุผล ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด การเขียนระดับมืออาชีพ คำอธิบายทางเทคนิค และการรองรับการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม Grok 4.6 Text-to-Text API

เวิร์กโฟลว์วิศวกรรมซอฟต์แวร์: ร่างแผนการนำไปใช้ อธิบายการทำงานของโค้ด จัดเตรียมบันทึกการปรับโครงสร้าง และ เร่งการสนทนาเพื่อคัดแยกปัญหา
เอกสารทางเทคนิค: เปลี่ยนข้อกำหนดต้นทางและบันทึกผลิตภัณฑ์ให้เป็นคู่มือและฉบับร่างสำหรับการเปิดตัวที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ตลอดจนข้อกำหนดเฉพาะและบทสรุปทางวิศวกรรม
ระบบอัตโนมัติสำหรับงานด้านความรู้: ช่วยทีมจัดเตรียมโครงร่างงานวิจัย เอกสารสรุปภายใน บันทึกประกอบการตัดสินใจ และ ฉบับร่างแรกที่มีโครงสร้างจากพรอมต์โดยละเอียด
ผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนและปฏิบัติการ: สร้างผู้ช่วยที่เน้นข้อความเพื่อจำแนกคำขอ จัดทำร่างคำตอบ และ แสดงคำแนะนำเกี่ยวกับขั้นตอนถัดไปแก่ผู้ปฏิบัติงาน
การสร้างต้นแบบเชิงวิเคราะห์: สำรวจคำถามที่ซับซ้อน เปรียบเทียบตัวเลือก และสร้างกรอบการใช้เหตุผลที่เป็นระบบ ก่อนเข้าสู่ขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์

หมายเหตุ ตรวจสอบเนื้อหาที่สร้างขึ้นก่อนนำไปใช้ในการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง การเปลี่ยนแปลงระบบจริง งานด้านกฎหมาย การแพทย์ การเงิน หรืองานที่มีความสำคัญต่อความปลอดภัย พรอมต์และการใช้งานในขั้นต่อไปต้องสอดคล้องกับนโยบายของ xAI และ Flaq AI ที่เกี่ยวข้อง

Grok 4.6 Text-to-Text API เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

Grok 4.6 เทียบกับ Grok 4.5
Grok 4.5 ยังคงเป็นตัวเลือกที่ใช้งานได้จริงสำหรับการผสานรวม Grok ที่มีอยู่ Grok 4.6 เป็นรุ่นที่ใหม่กว่า ซึ่งเน้นการใช้เหตุผลและการเขียนโค้ด จึงเหมาะกว่าเมื่องานต้องอาศัยการวางแผนทางเทคนิคที่ซับซ้อนขึ้น หรืองานด้านความรู้ระดับมืออาชีพ
Grok 4.6 เทียบกับ Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash ออกแบบมาสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และมัลติโมดัลที่มีประสิทธิภาพ ส่วน Grok 4.6 Text-to-Text ยังคงเน้นการผสานรวมบน Flaq สำหรับการใช้เหตุผลด้วยข้อความและเอาต์พุตที่มุ่งเน้นการเขียนโค้ด ดังนั้นตัวเลือกที่ดีที่สุด จึงขึ้นอยู่กับขอบเขตอินพุตของเวิร์กโฟลว์และผลการประเมินงาน
Grok 4.6 เทียบกับ Claude Sonnet 5
Claude Sonnet 5 ได้รับการพิจารณาอย่างกว้างขวางสำหรับงานเขียนขนาดยาวที่ต้องใช้ความรอบคอบและงานเขียนโค้ด ส่วน Grok 4.6 เป็นอีกตัวเลือกในระดับแนวหน้าสำหรับทีมที่ต้องการทดสอบการใช้เหตุผล วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และ ประสิทธิภาพของงานด้านความรู้ภายใต้รูปแบบ Text API เดียวกัน
Grok 4.6 เทียบกับ GPT 5.6 Terra
GPT 5.6 Terra รองรับเวิร์กโหลด AI อเนกประสงค์ที่หลากหลาย ส่วน Grok 4.6 มีจุดเด่นด้วย ตระกูลโมเดลของ xAI และเส้นทางข้อความที่ออกแบบมาสำหรับพรอมต์ซึ่งเน้นการนำไปใช้ คำอธิบายทางเทคนิค และ งานระดับมืออาชีพที่มีโครงสร้าง
Grok 4.6 เทียบกับ Kimi 2.7
Kimi 2.7 เป็นทางเลือกที่มีประโยชน์สำหรับสถานการณ์ด้านข้อความและการเขียนโค้ด ส่วน Grok 4.6 เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ เมื่อทีมต้องการประเมินโมเดลที่เน้นการใช้เหตุผลด้วยพรอมต์ด้านวิศวกรรมและการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

โมเดล Grok 4.6 ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ราคา Grok 4.6 Text to Text

โมเดลที่เกี่ยวข้อง

README

Grok 4.6 Text-to-Text API (การใช้เหตุผลและการเขียนโค้ดขั้นสูง)

คุณสมบัติเด่นของ Grok 4.6 Text-to-Text API

วิธีใช้ Grok 4.6 Text-to-Text API บน Flaq AI

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวม Grok 4.6 Text-to-Text API

Grok 4.6 Text-to-Text API เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

บทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Grok 4.6 Text to Text