xAI Grok

1. 概述

xAI 是由埃隆·马斯克于 2023 年创立的人工智能公司。主要的旗舰产品是 Grok，一款大型语言模型，具备强大的自然语言处理和生成能力。

本 API 与 OpenAI 接口格式兼容。

模型列表：

• grok-4.20-0309-non-reasoning

• grok-4.20-0309-reasoning

• grok-4.3

• grok-4.5

• grok-4.6

2. 请求说明

• 请求方法:POST

• 请求地址:

  https://gateway.theturbo.ai/v1/chat/completions

平台为保障并发资源量，后端为多账号负载，如需提高缓存命中率，多轮对话模式可携带http请求头X-Conversation-Id加随机字符串请求，平台会优先路由到后端同一账号上。参考文档

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3. 请求参数

3.1 Header 参数

参数名称	类型	必填	说明	示例值
Content-Type	string	是	设置请求头类型，必须为 application/json	application/json
Accept	string	是	设置响应类型，建议统一为 application/json	application/json
Authorization	string	是	身份验证所需的 API_KEY，格式 Bearer $YOUR_API_KEY	Bearer $YOUR_API_KEY

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3.2 Body 参数 (application/json)

参数名称	类型	必填	说明	示例
model	string	是	要使用的模型 ID。详见概述列出的可用版本，如 grok-4.5。	grok-4.5
messages	array	是	聊天消息列表，格式与 OpenAI 兼容。数组中的每个对象包含 role(角色) 与 content(内容)。	[{"role": "user","content": "你好"}]
role	string	否	消息角色，可选值：system、user、assistant。	user
content	string	否	消息的具体内容。	你好，请给我讲个笑话。
temperature	number	否	采样温度，取值 0～2。数值越大，输出越随机；数值越小，输出越集中和确定。	0.7
top_p	number	否	另一种调节采样分布的方式，取值 0～1。和 temperature 通常二选一设置。	0.9
n	number	否	为每条输入消息生成多少条回复。	1
stream	boolean	否	是否开启流式输出。设置为 true 时，返回类似 ChatGPT 的流式数据。	false
stop	string	否	最多可指定 4 个字符串，一旦生成的内容出现这几个字符串之一，就停止生成更多 tokens。	"\n"
max_tokens	number	否	单次回复可生成的最大 token 数量，受模型上下文长度限制。	1024
presence_penalty	number	否	-2.0 ~ 2.0。正值会鼓励模型输出更多新话题，负值会降低输出新话题的概率。	0
frequency_penalty	number	否	-2.0 ~ 2.0。正值会降低模型重复字句的频率，负值会提高重复字句出现的概率。	0

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4. 请求示例

HTTP

POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Accept: application/json
Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY

{
	"model": "grok-4.5",
	"messages": [
		{
			"role": "user",
			"content": "你好，给我科普一下量子力学吧"
		}
	],
	"temperature": 0.7,
	"max_tokens": 1024
}

Shell

curl https://gateway.theturbo.ai/v1/chat/completions \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-H "Accept: application/json" \
	-H "Authorization: Bearer $YOUR_API_KEY" \
	-d "{
	\"model\": \"grok-4.5\",
	\"messages\": [{
		\"role\": \"user\",
		\"content\": \"你好，给我科普一下量子力学吧\"
	}]
}"

Go

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go"
	"github.com/openai/openai-go/option"
)

func main() {
	apiKey := "sk-123456789012345678901234567890123456789012345678"

	client := openai.NewClient(
		option.WithAPIKey(apiKey),
		option.WithBaseURL("https://gateway.theturbo.ai/v1"),
	)

	resp, err := client.Chat.Completions.New(
		context.Background(),
		openai.ChatCompletionNewParams{
			Model: "grok-4.5",
			Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
				openai.UserMessage("你好，给我科普一下量子力学吧"),
			},
		},
	)

	if err != nil {
		fmt.Println("error:", err)
		return
	}

	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

Python

#!/usr/bin/env python3

from openai import OpenAI

def main():
    api_key = "sk-123456789012345678901234567890123456789012345678"

    client = OpenAI(
        api_key=api_key,
        base_url="https://gateway.theturbo.ai/v1"
    )

    response = client.chat.completions.create(
        model="grok-4.5",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "你好，给我科普一下量子力学吧"}
        ]
    )

    print(response.choices[0].message.content)

if __name__ == "__main__":
    main()

5. 响应示例

{
	"id": "chatcmpl-1234567890",
	"object": "chat.completion",
	"created": 1699999999,
	"model": "grok-4.5",
	"choices": [
		{
			"message": {
				"role": "assistant",
				"content": "量子力学是研究微观世界的物理学分支……"
			},
			"finish_reason": "stop"
		}
	],
	"usage": {
		"prompt_tokens": 10,
		"completion_tokens": 30,
		"total_tokens": 40
	}
}