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grok-4-text-to-text
免费体验 Grok 4 API，用于大模型推理、写作、代码协助、分析和摘要。为生产 AI 工作流提供稳定的 xAI 访问能力。适合专业团队在 AI 工作流中处理应用集成、协作交付、场景验证、内容复核、资料整理、业务分析、多步骤任务、产品探索和日常团队迭代，持续构建、测试、验证、优化并改进 AI 功能体验。稳定接入 GPT、Claude 等 LLM API，用于 AI Agent、聊天机器人、研究、代码、自动化和智能应用。
Text Chat
Grok 4 相关模型
API 示例
提交示例
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-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);
}
}
}
提交示例
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-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)
提交示例
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-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the key differences between REST and GraphQL APIs."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2048
}'
Grok 4 Text to Text 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
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快速且经济实惠的 Grok 4 Text-to-Text API（xAI 的高级语言模型）
Flaq AI 上的 Grok 4 Text-to-Text API 为需要可靠推理、对话式输出和生产级集成的专业语言工作流提供 xAI 模型访问能力。这条 Grok API 路由帮助开发者通过灵活的对话上下文和实用的输出控制，构建聊天、写作、分析、编码和自动化功能。它专为希望获得托管 xAI 文本能力、而不想处理特定提供商基础设施的团队而设计。
Grok 4 Text-to-Text API 的核心功能
- 高级文本推理： 凭借强大的语言理解能力，处理复杂提示词、解释、写作任务和编码辅助。
- 对话式输出： 构建能够保持有用上下文并支持后续细化的聊天体验。
- 可靠的指令遵循： 将结构化需求转化为清晰答案、摘要、草稿和实用输出。
- 灵活的 API 控制： 通过 Flaq AI 上的实用配置引导响应长度、风格和任务方向。
- 高性价比集成： 通过具备可预测生产行为的托管 API 路由添加 Grok 文本能力。
- 开发者友好的工作流： 借助稳定的模型路由和清晰的输入模式，从原型快速推进到生产环境。
如何在 Flaq AI 上使用 Grok 4 Text-to-Text API 进行文本生成
- 输入： 自然语言提示词、系统指令、对话上下文和结构化任务需求。
- 输出： 通过 Flaq AI 上稳定的 chat API 集成交付的高质量文本响应。
- 路由配置： 专为具备灵活上下文和后续追问支持的对话式文本工作流而设计。
- 配置： 支持用于响应长度和任务方向的实用输出控制。
- 能力： 通过 xAI Grok API 集成实现聊天辅助、写作、摘要、编码帮助、头脑风暴、结构化输出规划和对话式自动化。
Grok 4 Text-to-Text API 集成的最佳使用场景
- AI 聊天助手： 为应用、产品和内部工具构建响应灵敏的对话体验。
- 内容与写作工作流： 以一致结构起草文章、摘要、大纲、邮件和社交内容。
- 开发者生产力： 解释代码、起草片段、总结技术细节并支持工程工作流。
- 研究与分析： 将提示词和源上下文转化为有用的对比、简报和建议。
- 业务自动化： 为仪表盘、支持工具和运营工作流添加语言智能。
注意 请确保提示词和应用工作流符合 xAI 安全与使用指南。如果发生错误，请检查输入是否包含受限内容，简化请求，然后重试。
Grok 4 Text-to-Text 与竞品对比：比较分析
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Grok 4 vs. GPT Models
GPT models 提供 OpenAI 原生行为和广泛的生态熟悉度。Grok 4 为团队提供用于托管文本生成和对话式产品功能的 xAI 路由。 -
Grok 4 vs. Claude Opus
Claude Opus 擅长谨慎写作和复杂分析。Grok 4 为希望在 Flaq AI 上获得灵活聊天和 text-to-text 工作流的团队提供 xAI 替代方案。 -
Grok 4 vs. Gemini
Gemini models 对 Google 原生使用场景很有吸引力。Grok 4 专注于通过稳定 API 路由提供 xAI 模型行为和托管文本生成。 -
Grok 4 vs. Qwen
Qwen models 提供强大的 Alibaba 语言工作流和多语言价值。Grok 4 适合希望在模型组合中加入 xAI 驱动文本生成的团队。 -
Grok 4 vs. Llama
Llama models 为开发者提供开源模型部署控制。Grok 4 移除托管复杂性，并为生产文本功能提供托管 API 访问。