Grok 4.5 API

由 xAI 提供支援的 Grok 4.5 LLM 模型完整 API 參考文件。

模型變體

此 API 支援兩種 Grok 4.5 模型變體：

快速比較

Grok 4.5 文字轉文字

端點

http複製
POST /api/v1/chat/completions

請求參數

必要

訊息支援

選用

請求範例

javascript複製
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 圖片轉文字

端點

http複製
POST /api/v1/chat/completions

請求參數

必要

訊息支援

選用

請求範例

javascript複製
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
  })
});

回應格式

Grok 4.5 LLM 模型會傳回與 OpenAI 相容的補全回應。使用 stream: true 時，回應為伺服器傳送事件；使用 stream: false 時，回應為單一 JSON 物件。

成功回應

text複製
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]

錯誤回應

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

最佳實務

1. 使用結構化訊息： 透過 messages[] 傳送對話記錄，而不是將上下文合併為一個提示詞。
2. 選擇正確的模型變體： 純文字推理使用文字轉文字，需要理解圖片時使用圖片轉文字。
3. 接收 SSE 事件： 將 choices[0].delta.content 附加至串流顯示內容，並將 data: [DONE] 視為成功完成。
4. 僅傳送支援的輸入： 文字轉文字不支援圖片或檔案附件。