Grok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה בעלת השם המוגדר של xAI במשפחת Grok 4.1 Fast. היצרן משחרר אותה בנפרד מווריאציית ההסקה, ומזהה אותה כבחירה לתשובות מיידיות. היא מועילה לשיחת טקסט או לשלב בסיוע כלים עם הוראה ברורה, קלט ידוע ותוצאה מוגדרת. Non-Reasoning בוחר את מצב התשובה; Grok 4.1 Fast נשאר משפחה נפרדת ממודל Grok 4.1 הרגיל ומ־Grok 4 Fast.
xAI מפתחת את Grok 4.1 Fast סביב שימוש בכלים בעולם האמיתי. אימון למידת החיזוק שלו משתמש בסביבות מדומות עם מגוון כלים בתחומים רבים, כאשר תמיכת לקוחות מודגשת כיישום מעשי. במשימה מסוג זה, תנו למודל את בקשת המשתמש, את הכללים הרלוונטיים ואת הפונקציות שהיישום מתיר. ציינו איזה מידע דרוש לבחירת הפעולה הבאה. תהליך עבודה לדוגמה הוא לזהות את הבעיה הנוכחית של המשתמש, לבקש פרט חסר, לבחור פעולת בירור ואז להכין תשובה קצרה המבוססת על המידע שהוחזר.
היצרן מדגיש גם למידת חיזוק לטווח ארוך ותרחישים רב־תוריים. הדבר חשוב כאשר בקשה נמשכת לאורך כמה פעולות או הבהרות. שמרו על המטרה המקורית, האילוצים החשובים, התשובות הקודמות ותוצאות הפונקציות בפועל, כדי שהתשובה הבאה תוכל לשקף את מצב המשימה הנוכחי. אם כלי מדווח שמידע חסר או שפעולה נכשלה, כללו את התוצאה הזו במקום להניח הצלחה. בקשו מהמודל להסביר את הצעד הבא הנדרש לפי המצב שנצפה, ושמרו על ההבחנה בין פעולה מוצעת לפעולה שהיישום השלים.
למשפחה יש חלון הקשר של שני מיליון טוקנים, כפי שמתאר היצרן. חלון גדול יכול להכיל היסטוריית שיחה נרחבת, הוראות ומסמכים תומכים, אך עדיין צריך שיהיה קל למצוא בפרומפט את השאלה הנוכחית. תנו למסמכים כותרות קבועות, שמרו על מזהים רלוונטיים וזהו את המקור של אמירה עובדתית. במקרה תמיכה ממושך, בקשו את מצב הבעיה כעת, את העובדות שכבר הוכחו ואת השאלה הבאה שטרם נענתה. בעיבוד מסמכים, ציינו את השדות שיש לחלץ וכיצד לייצג ערך חסר או סותר.
ההכרזה על Grok 4.1 Fast מציגה גם שירות כלים נפרד לחיפוש, להרצת קוד ולאחזור מסמכים. יכולת המודל לקרוא לכלים וזמינותו של כלי מסוים הן חלקים שונים בתהליך העבודה. תארו את הכלים שהיישום שלכם מספק בפועל והחזירו את תוצאותיהם לשיחה. במשימת מחקר, הגדירו את השאלה, ההיקף והראיות הנדרשות, ואז בקשו שילוב מסקנות הקשור לחומר שאוחזר. במשימת נתונים, השתמשו בתוצאות חישוב בפועל כקלט להסבר, במקום להתייחס למספר שנוצר כאל חישוב שהושלם.
בפעולת טקסט ישירה, נסחו תדריך פלט תמציתי ומדויק. אפשר לבקש פסקה שנכתבה מחדש תוך שימור עובדות מוגדרות, סיכום קצר של חומר שסופק, קטגוריה שנבחרה לפי כללים מפורשים או טבלת פרטים שחולצו. כללו דוגמאות כאשר למבנה הצפוי יש מקרי קצה חשובים. אלו יישומים לדוגמה של תהליך העבודה הטקסטואלי ושל הסוכן, ולא טענות שכל קלט יפיק תוצאה נכונה. מצב התשובה הישירה יכול לשמור על תוצאה ממוקדת כאשר המשימה כבר מוגדרת היטב.
בעבודה עובדתית, בקשו ממנו להבחין בין מידע הנתמך במקורות להנחות ולסמן ראיות חסרות. בדקו שמות, מזהים וערכים חשובים, וכן תוצאות נטענות של פעולות, מול החומר המקורי או תשובת הכלי בפועל. חלון הקשר גדול ותהליך תשובה מהיר אינם מחליפים בדיקה זו. בחרו בווריאציית ההסקה בעלת השם הנפרד כאשר אתם רוצים תהליך פתרון בעיות אחר, ושמרו על Non-Reasoning להוראות ברורות ולתשובה סופית ישירה. הגדירו השלמה לפי התוצאה המבוקשת וכל תוצאת פעולה שאושרה, ולא רק לפי העובדה שהמודל הפיק תשובה.
", "aboutText": "Grok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה בעלת השם המוגדר של xAI במשפחת Grok 4.1 Fast. היצרן משחרר אותה בנפרד מווריאציית ההסקה, ומזהה אותה כבחירה לתשובות מיידיות. היא מועילה לשיחת טקסט או לשלב בסיוע כלים עם הוראה ברורה, קלט ידוע ותוצאה מוגדרת. Non-Reasoning בוחר את מצב התשובה; Grok 4.1 Fast נשאר משפחה נפרדת ממודל Grok 4.1 הרגיל ומ־Grok 4 Fast.\n\nxAI מפתחת את Grok 4.1 Fast סביב שימוש בכלים בעולם האמיתי. אימון למידת החיזוק שלו משתמש בסביבות מדומות עם מגוון כלים בתחומים רבים, כאשר תמיכת לקוחות מודגשת כיישום מעשי. במשימה מסוג זה, תנו למודל את בקשת המשתמש, את הכללים הרלוונטיים ואת הפונקציות שהיישום מתיר. ציינו איזה מידע דרוש לבחירת הפעולה הבאה. תהליך עבודה לדוגמה הוא לזהות את הבעיה הנוכחית של המשתמש, לבקש פרט חסר, לבחור פעולת בירור ואז להכין תשובה קצרה המבוססת על המידע שהוחזר.\n\nהיצרן מדגיש גם למידת חיזוק לטווח ארוך ותרחישים רב־תוריים. הדבר חשוב כאשר בקשה נמשכת לאורך כמה פעולות או הבהרות. שמרו על המטרה המקורית, האילוצים החשובים, התשובות הקודמות ותוצאות הפונקציות בפועל, כדי שהתשובה הבאה תוכל לשקף את מצב המשימה הנוכחי. אם כלי מדווח שמידע חסר או שפעולה נכשלה, כללו את התוצאה הזו במקום להניח הצלחה. בקשו מהמודל להסביר את הצעד הבא הנדרש לפי המצב שנצפה, ושמרו על ההבחנה בין פעולה מוצעת לפעולה שהיישום השלים.\n\nלמשפחה יש חלון הקשר של שני מיליון טוקנים, כפי שמתאר היצרן. חלון גדול יכול להכיל היסטוריית שיחה נרחבת, הוראות ומסמכים תומכים, אך עדיין צריך שיהיה קל למצוא בפרומפט את השאלה הנוכחית. תנו למסמכים כותרות קבועות, שמרו על מזהים רלוונטיים וזהו את המקור של אמירה עובדתית. במקרה תמיכה ממושך, בקשו את מצב הבעיה כעת, את העובדות שכבר הוכחו ואת השאלה הבאה שטרם נענתה. בעיבוד מסמכים, ציינו את השדות שיש לחלץ וכיצד לייצג ערך חסר או סותר.\n\nההכרזה על Grok 4.1 Fast מציגה גם שירות כלים נפרד לחיפוש, להרצת קוד ולאחזור מסמכים. יכולת המודל לקרוא לכלים וזמינותו של כלי מסוים הן חלקים שונים בתהליך העבודה. תארו את הכלים שהיישום שלכם מספק בפועל והחזירו את תוצאותיהם לשיחה. במשימת מחקר, הגדירו את השאלה, ההיקף והראיות הנדרשות, ואז בקשו שילוב מסקנות הקשור לחומר שאוחזר. במשימת נתונים, השתמשו בתוצאות חישוב בפועל כקלט להסבר, במקום להתייחס למספר שנוצר כאל חישוב שהושלם.\n\nבפעולת טקסט ישירה, נסחו תדריך פלט תמציתי ומדויק. אפשר לבקש פסקה שנכתבה מחדש תוך שימור עובדות מוגדרות, סיכום קצר של חומר שסופק, קטגוריה שנבחרה לפי כללים מפורשים או טבלת פרטים שחולצו. כללו דוגמאות כאשר למבנה הצפוי יש מקרי קצה חשובים. אלו יישומים לדוגמה של תהליך העבודה הטקסטואלי ושל הסוכן, ולא טענות שכל קלט יפיק תוצאה נכונה. מצב התשובה הישירה יכול לשמור על תוצאה ממוקדת כאשר המשימה כבר מוגדרת היטב.\n\nבעבודה עובדתית, בקשו ממנו להבחין בין מידע הנתמך במקורות להנחות ולסמן ראיות חסרות. בדקו שמות, מזהים וערכים חשובים, וכן תוצאות נטענות של פעולות, מול החומר המקורי או תשובת הכלי בפועל. חלון הקשר גדול ותהליך תשובה מהיר אינם מחליפים בדיקה זו. בחרו בווריאציית ההסקה בעלת השם הנפרד כאשר אתם רוצים תהליך פתרון בעיות אחר, ושמרו על Non-Reasoning להוראות ברורות ולתשובה סופית ישירה. הגדירו השלמה לפי התוצאה המבוקשת וכל תוצאת פעולה שאושרה, ולא רק לפי העובדה שהמודל הפיק תשובה.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "דוגמה טכנית באנגלית
Continue a support case from its state\n\nContinue this support conversation with one concise reply. Customer: I cannot find order K19. Earlier reply: Please confirm the checkout email. Customer: It is pat@example.test. Supplied lookup result: No order found for K19 and that email. Ask for the next useful detail without saying the order was cancelled, refunded or located.One customer-facing reply acknowledging the unsuccessful lookup and asking for a relevant missing order detail.Check that the reply reflects the supplied no-match result and claims no completed account or order action.grok-4-1-fast-non-reasoningGrok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה של xAI לשיחות טקסט ולמשימות בסיוע כלים. חלון ההקשר של המשפחה, בן שני מיליון טוקנים, והאימון הרב־תורי מסייעים לשמור יחד היסטוריית משימה נרחבת, הוראות ומידע שהוחזר מכלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה בעלת השם המוגדר של xAI במשפחת Grok 4.1 Fast. היצרן משחרר אותה בנפרד מווריאציית ההסקה, ומזהה אותה כבחירה לתשובות מיידיות. היא מועילה לשיחת טקסט או לשלב בסיוע כלים עם הוראה ברורה, קלט ידוע ותוצאה מוגדרת. Non-Reasoning בוחר את מצב התשובה; Grok 4.1 Fast נשאר משפחה נפרדת ממודל Grok 4.1 הרגיל ומ־Grok 4 Fast.
xAI מפתחת את Grok 4.1 Fast סביב שימוש בכלים בעולם האמיתי. אימון למידת החיזוק שלו משתמש בסביבות מדומות עם מגוון כלים בתחומים רבים, כאשר תמיכת לקוחות מודגשת כיישום מעשי. במשימה מסוג זה, תנו למודל את בקשת המשתמש, את הכללים הרלוונטיים ואת הפונקציות שהיישום מתיר. ציינו איזה מידע דרוש לבחירת הפעולה הבאה. תהליך עבודה לדוגמה הוא לזהות את הבעיה הנוכחית של המשתמש, לבקש פרט חסר, לבחור פעולת בירור ואז להכין תשובה קצרה המבוססת על המידע שהוחזר.
היצרן מדגיש גם למידת חיזוק לטווח ארוך ותרחישים רב־תוריים. הדבר חשוב כאשר בקשה נמשכת לאורך כמה פעולות או הבהרות. שמרו על המטרה המקורית, האילוצים החשובים, התשובות הקודמות ותוצאות הפונקציות בפועל, כדי שהתשובה הבאה תוכל לשקף את מצב המשימה הנוכחי. אם כלי מדווח שמידע חסר או שפעולה נכשלה, כללו את התוצאה הזו במקום להניח הצלחה. בקשו מהמודל להסביר את הצעד הבא הנדרש לפי המצב שנצפה, ושמרו על ההבחנה בין פעולה מוצעת לפעולה שהיישום השלים.
למשפחה יש חלון הקשר של שני מיליון טוקנים, כפי שמתאר היצרן. חלון גדול יכול להכיל היסטוריית שיחה נרחבת, הוראות ומסמכים תומכים, אך עדיין צריך שיהיה קל למצוא בפרומפט את השאלה הנוכחית. תנו למסמכים כותרות קבועות, שמרו על מזהים רלוונטיים וזהו את המקור של אמירה עובדתית. במקרה תמיכה ממושך, בקשו את מצב הבעיה כעת, את העובדות שכבר הוכחו ואת השאלה הבאה שטרם נענתה. בעיבוד מסמכים, ציינו את השדות שיש לחלץ וכיצד לייצג ערך חסר או סותר.
ההכרזה על Grok 4.1 Fast מציגה גם שירות כלים נפרד לחיפוש, להרצת קוד ולאחזור מסמכים. יכולת המודל לקרוא לכלים וזמינותו של כלי מסוים הן חלקים שונים בתהליך העבודה. תארו את הכלים שהיישום שלכם מספק בפועל והחזירו את תוצאותיהם לשיחה. במשימת מחקר, הגדירו את השאלה, ההיקף והראיות הנדרשות, ואז בקשו שילוב מסקנות הקשור לחומר שאוחזר. במשימת נתונים, השתמשו בתוצאות חישוב בפועל כקלט להסבר, במקום להתייחס למספר שנוצר כאל חישוב שהושלם.
בפעולת טקסט ישירה, נסחו תדריך פלט תמציתי ומדויק. אפשר לבקש פסקה שנכתבה מחדש תוך שימור עובדות מוגדרות, סיכום קצר של חומר שסופק, קטגוריה שנבחרה לפי כללים מפורשים או טבלת פרטים שחולצו. כללו דוגמאות כאשר למבנה הצפוי יש מקרי קצה חשובים. אלו יישומים לדוגמה של תהליך העבודה הטקסטואלי ושל הסוכן, ולא טענות שכל קלט יפיק תוצאה נכונה. מצב התשובה הישירה יכול לשמור על תוצאה ממוקדת כאשר המשימה כבר מוגדרת היטב.
בעבודה עובדתית, בקשו ממנו להבחין בין מידע הנתמך במקורות להנחות ולסמן ראיות חסרות. בדקו שמות, מזהים וערכים חשובים, וכן תוצאות נטענות של פעולות, מול החומר המקורי או תשובת הכלי בפועל. חלון הקשר גדול ותהליך תשובה מהיר אינם מחליפים בדיקה זו. בחרו בווריאציית ההסקה בעלת השם הנפרד כאשר אתם רוצים תהליך פתרון בעיות אחר, ושמרו על Non-Reasoning להוראות ברורות ולתשובה סופית ישירה. הגדירו השלמה לפי התוצאה המבוקשת וכל תוצאת פעולה שאושרה, ולא רק לפי העובדה שהמודל הפיק תשובה.
POST /v1/chat/completionstexttext| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות grok-4-1-fast-non-reasoning | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4-1-fast-non-reasoning", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='grok-4-1-fast-non-reasoning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='grok-4-1-fast-non-reasoning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra grok-4-1-fast-non-reasoning
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
grok-4-1-fast-non-reasoningGrok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה של xAI לשיחות טקסט ולמשימות בסיוע כלים. חלון ההקשר של המשפחה, בן שני מיליון טוקנים, והאימון הרב־תורי מסייעים לשמור יחד היסטוריית משימה נרחבת, הוראות ומידע שהוחזר מכלים.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning הוא וריאציית התשובה הישירה בעלת השם המוגדר של xAI במשפחת Grok 4.1 Fast. היצרן משחרר אותה בנפרד מווריאציית ההסקה, ומזהה אותה כבחירה לתשובות מיידיות. היא מועילה לשיחת טקסט או לשלב בסיוע כלים עם הוראה ברורה, קלט ידוע ותוצאה מוגדרת. Non-Reasoning בוחר את מצב התשובה; Grok 4.1 Fast נשאר משפחה נפרדת ממודל Grok 4.1 הרגיל ומ־Grok 4 Fast.
xAI מפתחת את Grok 4.1 Fast סביב שימוש בכלים בעולם האמיתי. אימון למידת החיזוק שלו משתמש בסביבות מדומות עם מגוון כלים בתחומים רבים, כאשר תמיכת לקוחות מודגשת כיישום מעשי. במשימה מסוג זה, תנו למודל את בקשת המשתמש, את הכללים הרלוונטיים ואת הפונקציות שהיישום מתיר. ציינו איזה מידע דרוש לבחירת הפעולה הבאה. תהליך עבודה לדוגמה הוא לזהות את הבעיה הנוכחית של המשתמש, לבקש פרט חסר, לבחור פעולת בירור ואז להכין תשובה קצרה המבוססת על המידע שהוחזר.
היצרן מדגיש גם למידת חיזוק לטווח ארוך ותרחישים רב־תוריים. הדבר חשוב כאשר בקשה נמשכת לאורך כמה פעולות או הבהרות. שמרו על המטרה המקורית, האילוצים החשובים, התשובות הקודמות ותוצאות הפונקציות בפועל, כדי שהתשובה הבאה תוכל לשקף את מצב המשימה הנוכחי. אם כלי מדווח שמידע חסר או שפעולה נכשלה, כללו את התוצאה הזו במקום להניח הצלחה. בקשו מהמודל להסביר את הצעד הבא הנדרש לפי המצב שנצפה, ושמרו על ההבחנה בין פעולה מוצעת לפעולה שהיישום השלים.
למשפחה יש חלון הקשר של שני מיליון טוקנים, כפי שמתאר היצרן. חלון גדול יכול להכיל היסטוריית שיחה נרחבת, הוראות ומסמכים תומכים, אך עדיין צריך שיהיה קל למצוא בפרומפט את השאלה הנוכחית. תנו למסמכים כותרות קבועות, שמרו על מזהים רלוונטיים וזהו את המקור של אמירה עובדתית. במקרה תמיכה ממושך, בקשו את מצב הבעיה כעת, את העובדות שכבר הוכחו ואת השאלה הבאה שטרם נענתה. בעיבוד מסמכים, ציינו את השדות שיש לחלץ וכיצד לייצג ערך חסר או סותר.
ההכרזה על Grok 4.1 Fast מציגה גם שירות כלים נפרד לחיפוש, להרצת קוד ולאחזור מסמכים. יכולת המודל לקרוא לכלים וזמינותו של כלי מסוים הן חלקים שונים בתהליך העבודה. תארו את הכלים שהיישום שלכם מספק בפועל והחזירו את תוצאותיהם לשיחה. במשימת מחקר, הגדירו את השאלה, ההיקף והראיות הנדרשות, ואז בקשו שילוב מסקנות הקשור לחומר שאוחזר. במשימת נתונים, השתמשו בתוצאות חישוב בפועל כקלט להסבר, במקום להתייחס למספר שנוצר כאל חישוב שהושלם.
בפעולת טקסט ישירה, נסחו תדריך פלט תמציתי ומדויק. אפשר לבקש פסקה שנכתבה מחדש תוך שימור עובדות מוגדרות, סיכום קצר של חומר שסופק, קטגוריה שנבחרה לפי כללים מפורשים או טבלת פרטים שחולצו. כללו דוגמאות כאשר למבנה הצפוי יש מקרי קצה חשובים. אלו יישומים לדוגמה של תהליך העבודה הטקסטואלי ושל הסוכן, ולא טענות שכל קלט יפיק תוצאה נכונה. מצב התשובה הישירה יכול לשמור על תוצאה ממוקדת כאשר המשימה כבר מוגדרת היטב.
בעבודה עובדתית, בקשו ממנו להבחין בין מידע הנתמך במקורות להנחות ולסמן ראיות חסרות. בדקו שמות, מזהים וערכים חשובים, וכן תוצאות נטענות של פעולות, מול החומר המקורי או תשובת הכלי בפועל. חלון הקשר גדול ותהליך תשובה מהיר אינם מחליפים בדיקה זו. בחרו בווריאציית ההסקה בעלת השם הנפרד כאשר אתם רוצים תהליך פתרון בעיות אחר, ושמרו על Non-Reasoning להוראות ברורות ולתשובה סופית ישירה. הגדירו השלמה לפי התוצאה המבוקשת וכל תוצאת פעולה שאושרה, ולא רק לפי העובדה שהמודל הפיק תשובה.
POST /v1/messagestextjson, sse| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות grok-4-1-fast-non-reasoning | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
| תצורה | טבלת תעריפים | חיוב |
|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0004 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.001 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון $0 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
{\n "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4-1-fast-non-reasoning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4-1-fast-non-reasoning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON או SSE
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
Ailoot Ultra grok-4-1-fast-non-reasoning
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
דוגמה טכנית באנגלית
Continue a support case from its state\n\nContinue this support conversation with one concise reply. Customer: I cannot find order K19. Earlier reply: Please confirm the checkout email. Customer: It is pat@example.test. Supplied lookup result: No order found for K19 and that email. Ask for the next useful detail without saying the order was cancelled, refunded or located.One customer-facing reply acknowledging the unsuccessful lookup and asking for a relevant missing order detail.Check that the reply reflects the supplied no-match result and claims no completed account or order action.