Grok 2 Vision 1212는 grok-2-vision-1212라는 이름으로 식별되는 xAI Grok 2 제품군의 시각 입력 에디션입니다. 제조사는 Grok 2를 텍스트 및 시각 이해 모델로 소개하며, 작업에는 문서 질문과 시각 자료에 기반한 수학적 추론이 포함됩니다. 이후 1212 릴리스 발표는 지침 준수와 다국어 동작의 개선을 설명합니다. 이 카드는 이름이 지정된 비전 에디션과 그 텍스트 결과를 다룹니다.
제조사의 모델 메타데이터에는 입력이 텍스트와 이미지로, 출력이 텍스트로 명시되어 있습니다. 따라서 실용적인 작업은 시각적 근거와 정확한 질문을 모두 제공하는 데서 시작됩니다. 문서 페이지에서는 설명이 필요한 필드, 섹션 또는 관계를 지정하세요. 차트에서는 중요한 레이블과 수량을 식별하고, 스크린샷에서는 사용자의 목표와 살펴볼 요소를 설명하세요. 목적은 그림의 모든 것을 방향 없이 설명하게 하는 것이 아니라 보이는 내용을 요청과 연결하는 것입니다.
문서 요청의 예시는 다음과 같습니다. “이 페이지의 제목과 식별 표시가 있는 필드를 읽으세요. 보이는 값을 반환하고, 확신을 갖고 읽을 수 없는 항목을 표시하며, 어떤 구절이 답변을 뒷받침하는지 설명하세요.” 차트 요청에서는 두 계열 간 관계를 묻고 직접 보이는 값과 해석을 구분하도록 할 수 있습니다. 제품 사진에서는 눈에 보이는 특징과 제공된 서면 사양의 비교를 요청하세요. 이는 제조사가 제시한 시각 작업 유형에 기반한 준비 및 출력 예시이며, 모든 이미지에서 모든 세부 정보를 복원할 수 있다는 약속은 아닙니다.
해당 모델의 예시에는 구조화된 출력과 함수 호출 지원도 기록되어 있습니다. 추출 작업에서는 필드 목록, 보이는 텍스트, 불확실성 메모 등 원하는 결과를 정의하세요. 도구 지원 작업에서는 허용된 도구 설명과 작업에 필요한 정보를 제공하세요. 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환하면, 모델은 그 정보를 다음 텍스트 답변에 사용할 수 있습니다. 비전 기능 자체는 제공된 이미지를 해석하는 능력이며, 외부 작업은 주변 애플리케이션의 역할입니다.
해당 제조사 예시에서 이 에디션은 별도의 추론 모드가 없는 것으로 명시됩니다. 관계와 설명이 필요한 질문에도 답할 수 있지만, 다른 Grok 릴리스에 대해 설명된 명시적 확장 사고 모드와는 구분해야 합니다. 같은 예시는 최대 프롬프트 길이를 32,768토큰으로 제시합니다. 이는 이름이 지정된 모델의 공개 입력 필드이며, 별도로 문서화된 최대 답변 길이가 아닙니다. 검토한 1차 출처에서는 Vision 1212에 공통으로 적용되는 정확한 이미지 개수, 이미지 해상도 또는 출력 토큰 상한이 확인되지 않으므로, 최신 비전 모델에서 값을 가져오지 말고 특정 요청 사양에서 확인해야 합니다.
에디션을 선택할 때 고정된 1212 이름도 중요합니다. Grok 2의 텍스트 전용 릴리스와 이미지 생성 제품은 서로 다른 입력 및 출력을 처리합니다. 여기에서 설명하는 결과는 시각 자료에 대한 서면 답변입니다. 추가 검색이나 이미지 생성 경험처럼 Grok 애플리케이션에서 제공되는 기능은 제품군을 둘러싼 별도의 통합이며, 이름이 지정된 이 모델 항목의 기능과 구분해야 합니다.
읽기 쉬운 페이지를 준비하고 자료를 비교할 때는 각 이미지에 식별 표시를 붙이세요. 이미지의 어느 부분이 관련되는지 명시하고, 질문에 필요한 정의나 단위를 포함하며, 답변에서 원래 이름을 유지하도록 요청하세요. 유용한 최종 산출물로 설명, 추출 표 또는 근거에 연결된 관찰 목록을 선택하세요. 이미지가 모호하면 그 불확실성을 출력에 유지하고, 중요한 판독 내용은 원본 자료와 대조해 확인하세요.
", "aboutText": "Grok 2 Vision 1212는 grok-2-vision-1212라는 이름으로 식별되는 xAI Grok 2 제품군의 시각 입력 에디션입니다. 제조사는 Grok 2를 텍스트 및 시각 이해 모델로 소개하며, 작업에는 문서 질문과 시각 자료에 기반한 수학적 추론이 포함됩니다. 이후 1212 릴리스 발표는 지침 준수와 다국어 동작의 개선을 설명합니다. 이 카드는 이름이 지정된 비전 에디션과 그 텍스트 결과를 다룹니다.\n\n제조사의 모델 메타데이터에는 입력이 텍스트와 이미지로, 출력이 텍스트로 명시되어 있습니다. 따라서 실용적인 작업은 시각적 근거와 정확한 질문을 모두 제공하는 데서 시작됩니다. 문서 페이지에서는 설명이 필요한 필드, 섹션 또는 관계를 지정하세요. 차트에서는 중요한 레이블과 수량을 식별하고, 스크린샷에서는 사용자의 목표와 살펴볼 요소를 설명하세요. 목적은 그림의 모든 것을 방향 없이 설명하게 하는 것이 아니라 보이는 내용을 요청과 연결하는 것입니다.\n\n문서 요청의 예시는 다음과 같습니다. “이 페이지의 제목과 식별 표시가 있는 필드를 읽으세요. 보이는 값을 반환하고, 확신을 갖고 읽을 수 없는 항목을 표시하며, 어떤 구절이 답변을 뒷받침하는지 설명하세요.” 차트 요청에서는 두 계열 간 관계를 묻고 직접 보이는 값과 해석을 구분하도록 할 수 있습니다. 제품 사진에서는 눈에 보이는 특징과 제공된 서면 사양의 비교를 요청하세요. 이는 제조사가 제시한 시각 작업 유형에 기반한 준비 및 출력 예시이며, 모든 이미지에서 모든 세부 정보를 복원할 수 있다는 약속은 아닙니다.\n\n해당 모델의 예시에는 구조화된 출력과 함수 호출 지원도 기록되어 있습니다. 추출 작업에서는 필드 목록, 보이는 텍스트, 불확실성 메모 등 원하는 결과를 정의하세요. 도구 지원 작업에서는 허용된 도구 설명과 작업에 필요한 정보를 제공하세요. 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환하면, 모델은 그 정보를 다음 텍스트 답변에 사용할 수 있습니다. 비전 기능 자체는 제공된 이미지를 해석하는 능력이며, 외부 작업은 주변 애플리케이션의 역할입니다.\n\n해당 제조사 예시에서 이 에디션은 별도의 추론 모드가 없는 것으로 명시됩니다. 관계와 설명이 필요한 질문에도 답할 수 있지만, 다른 Grok 릴리스에 대해 설명된 명시적 확장 사고 모드와는 구분해야 합니다. 같은 예시는 최대 프롬프트 길이를 32,768토큰으로 제시합니다. 이는 이름이 지정된 모델의 공개 입력 필드이며, 별도로 문서화된 최대 답변 길이가 아닙니다. 검토한 1차 출처에서는 Vision 1212에 공통으로 적용되는 정확한 이미지 개수, 이미지 해상도 또는 출력 토큰 상한이 확인되지 않으므로, 최신 비전 모델에서 값을 가져오지 말고 특정 요청 사양에서 확인해야 합니다.\n\n에디션을 선택할 때 고정된 1212 이름도 중요합니다. Grok 2의 텍스트 전용 릴리스와 이미지 생성 제품은 서로 다른 입력 및 출력을 처리합니다. 여기에서 설명하는 결과는 시각 자료에 대한 서면 답변입니다. 추가 검색이나 이미지 생성 경험처럼 Grok 애플리케이션에서 제공되는 기능은 제품군을 둘러싼 별도의 통합이며, 이름이 지정된 이 모델 항목의 기능과 구분해야 합니다.\n\n읽기 쉬운 페이지를 준비하고 자료를 비교할 때는 각 이미지에 식별 표시를 붙이세요. 이미지의 어느 부분이 관련되는지 명시하고, 질문에 필요한 정의나 단위를 포함하며, 답변에서 원래 이름을 유지하도록 요청하세요. 유용한 최종 산출물로 설명, 추출 표 또는 근거에 연결된 관찰 목록을 선택하세요. 이미지가 모호하면 그 불확실성을 출력에 유지하고, 중요한 판독 내용은 원본 자료와 대조해 확인하세요.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "영어 기술 예제
Interpret a transcribed sales chart\n\nUse this chart transcription: January sales 80 units, February 100, March 90. The vertical axis is units, not currency. Write a three-sentence chart caption covering the peak, the change from January to March and one conclusion about revenue that cannot be drawn from these values.A three-sentence caption separating stated sales values, a calculated change and the revenue-information limit.Check that the caption retains units and does not infer revenue or prices from unit counts.grok-2-vision-1212Grok 2 Vision 1212는 문서, 차트, 사진, 스크린샷에 관한 질문을 위한 xAI의 이미지 이해 에디션입니다. 서면 질문과 시각적 입력을 결합해 텍스트 답변을 반환하며, 이름이 지정된 에디션에는 구조화된 출력과 함수 호출 기능이 문서화되어 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Grok 2 Vision 1212는 grok-2-vision-1212라는 이름으로 식별되는 xAI Grok 2 제품군의 시각 입력 에디션입니다. 제조사는 Grok 2를 텍스트 및 시각 이해 모델로 소개하며, 작업에는 문서 질문과 시각 자료에 기반한 수학적 추론이 포함됩니다. 이후 1212 릴리스 발표는 지침 준수와 다국어 동작의 개선을 설명합니다. 이 카드는 이름이 지정된 비전 에디션과 그 텍스트 결과를 다룹니다.
제조사의 모델 메타데이터에는 입력이 텍스트와 이미지로, 출력이 텍스트로 명시되어 있습니다. 따라서 실용적인 작업은 시각적 근거와 정확한 질문을 모두 제공하는 데서 시작됩니다. 문서 페이지에서는 설명이 필요한 필드, 섹션 또는 관계를 지정하세요. 차트에서는 중요한 레이블과 수량을 식별하고, 스크린샷에서는 사용자의 목표와 살펴볼 요소를 설명하세요. 목적은 그림의 모든 것을 방향 없이 설명하게 하는 것이 아니라 보이는 내용을 요청과 연결하는 것입니다.
문서 요청의 예시는 다음과 같습니다. “이 페이지의 제목과 식별 표시가 있는 필드를 읽으세요. 보이는 값을 반환하고, 확신을 갖고 읽을 수 없는 항목을 표시하며, 어떤 구절이 답변을 뒷받침하는지 설명하세요.” 차트 요청에서는 두 계열 간 관계를 묻고 직접 보이는 값과 해석을 구분하도록 할 수 있습니다. 제품 사진에서는 눈에 보이는 특징과 제공된 서면 사양의 비교를 요청하세요. 이는 제조사가 제시한 시각 작업 유형에 기반한 준비 및 출력 예시이며, 모든 이미지에서 모든 세부 정보를 복원할 수 있다는 약속은 아닙니다.
해당 모델의 예시에는 구조화된 출력과 함수 호출 지원도 기록되어 있습니다. 추출 작업에서는 필드 목록, 보이는 텍스트, 불확실성 메모 등 원하는 결과를 정의하세요. 도구 지원 작업에서는 허용된 도구 설명과 작업에 필요한 정보를 제공하세요. 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환하면, 모델은 그 정보를 다음 텍스트 답변에 사용할 수 있습니다. 비전 기능 자체는 제공된 이미지를 해석하는 능력이며, 외부 작업은 주변 애플리케이션의 역할입니다.
해당 제조사 예시에서 이 에디션은 별도의 추론 모드가 없는 것으로 명시됩니다. 관계와 설명이 필요한 질문에도 답할 수 있지만, 다른 Grok 릴리스에 대해 설명된 명시적 확장 사고 모드와는 구분해야 합니다. 같은 예시는 최대 프롬프트 길이를 32,768토큰으로 제시합니다. 이는 이름이 지정된 모델의 공개 입력 필드이며, 별도로 문서화된 최대 답변 길이가 아닙니다. 검토한 1차 출처에서는 Vision 1212에 공통으로 적용되는 정확한 이미지 개수, 이미지 해상도 또는 출력 토큰 상한이 확인되지 않으므로, 최신 비전 모델에서 값을 가져오지 말고 특정 요청 사양에서 확인해야 합니다.
에디션을 선택할 때 고정된 1212 이름도 중요합니다. Grok 2의 텍스트 전용 릴리스와 이미지 생성 제품은 서로 다른 입력 및 출력을 처리합니다. 여기에서 설명하는 결과는 시각 자료에 대한 서면 답변입니다. 추가 검색이나 이미지 생성 경험처럼 Grok 애플리케이션에서 제공되는 기능은 제품군을 둘러싼 별도의 통합이며, 이름이 지정된 이 모델 항목의 기능과 구분해야 합니다.
읽기 쉬운 페이지를 준비하고 자료를 비교할 때는 각 이미지에 식별 표시를 붙이세요. 이미지의 어느 부분이 관련되는지 명시하고, 질문에 필요한 정의나 단위를 포함하며, 답변에서 원래 이름을 유지하도록 요청하세요. 유용한 최종 산출물로 설명, 추출 표 또는 근거에 연결된 관찰 목록을 선택하세요. 이미지가 모호하면 그 불확실성을 출력에 유지하고, 중요한 판독 내용은 원본 자료와 대조해 확인하세요.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 grok-2-vision-1212 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 예시: system, user, assistant, tool, function 조건: 이 역할들은 소스 코드의 호환 타입에 명시적으로 표현됩니다. 정확한 모델 역할 집합은 모델별로 다릅니다. 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string|content_part[]|null | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_calls | 유형tool_call[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].tool_call_id | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: role=tool. 실제 반환된 ID를 사용하세요 | 기본값— |
필드messages[].name | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 이 모델이 추론을 사용하는 경우 실제 반환된 추론을 그대로 다음 요청에 다시 전달하세요 | 기본값— |
필드messages[].reasoning_details | 유형object|array | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드max_completion_tokens | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
필드stream_options.include_usage | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드temperature | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드top_p | 유형number | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드stop | 유형string|string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools | 유형function_tool[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].type | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 function 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드tools[].function.name | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 적용 조건: 함수 도구 지정됨 | 기본값— |
필드tools[].function.description | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tools[].function.parameters | 유형JSON_schema | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값— |
필드tool_choice | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드parallel_tool_calls | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드response_format | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning_effort | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드reasoning | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드service_tier | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드instructions | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 호환성 필드 | 기본값— |
필드functions | 유형function[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드function_call | 유형string|object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드prompt_cache_options | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드modalities | 유형string[] | 요건선택 사항 | 값과 한도 text | 기본값— |
필드provider | 유형object | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 이 Ultra 텍스트 경로에서는 provider.options가 거부됩니다 | 기본값— |
필드cache_control.ttl | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 조건: 실제 프롬프트 캐시 지정 위치에서는 1h가 거부됩니다 | 기본값— |
텍스트 · UTF8 텍스트
messages[].content
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수messages | 명세role/content 형식의 메시지 배열 |
매개변수file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 텍스트로 그대로 삽입합니다. 파일 ID는 추정하지 않습니다 |
매개변수optional_controls | 명세stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
매개변수control_scope | 명세모델별로 다름. 사용자 함수 도구와 호스팅 도구는 서로 다릅니다 |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
수명 주기: synchronous_or_streamed
정확한 모델 ID를 messages와 함께 보내세요.
컨텍스트 길이는 출력 상한이 아닙니다.
텍스트 파일은 텍스트를 그대로 제공할 수 있습니다. 이미지/오디오/파일 객체 입력에는 정확한 바인딩이 필요합니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-2-vision-1212", "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-2-vision-1212',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-2-vision-1212',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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
각 선택지와 그 콘텐츠·도구 호출·추론을 모두 보존하세요. SSE에서는 선택지/도구 인덱스별로 증분을 조합하고 최종 종료 사유와 사용량을 유지하세요.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드choices[].index | 유형integer |
필드choices[].message.content | 유형string|null |
필드choices[].message.tool_calls | 유형tool_call[] |
필드choices[].message.reasoning_content | 유형string |
필드choices[].message.reasoning_details | 유형object|array |
필드choices[].finish_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra grok-2-vision-1212
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
grok-2-vision-1212Grok 2 Vision 1212는 문서, 차트, 사진, 스크린샷에 관한 질문을 위한 xAI의 이미지 이해 에디션입니다. 서면 질문과 시각적 입력을 결합해 텍스트 답변을 반환하며, 이름이 지정된 에디션에는 구조화된 출력과 함수 호출 기능이 문서화되어 있습니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Grok 2 Vision 1212는 grok-2-vision-1212라는 이름으로 식별되는 xAI Grok 2 제품군의 시각 입력 에디션입니다. 제조사는 Grok 2를 텍스트 및 시각 이해 모델로 소개하며, 작업에는 문서 질문과 시각 자료에 기반한 수학적 추론이 포함됩니다. 이후 1212 릴리스 발표는 지침 준수와 다국어 동작의 개선을 설명합니다. 이 카드는 이름이 지정된 비전 에디션과 그 텍스트 결과를 다룹니다.
제조사의 모델 메타데이터에는 입력이 텍스트와 이미지로, 출력이 텍스트로 명시되어 있습니다. 따라서 실용적인 작업은 시각적 근거와 정확한 질문을 모두 제공하는 데서 시작됩니다. 문서 페이지에서는 설명이 필요한 필드, 섹션 또는 관계를 지정하세요. 차트에서는 중요한 레이블과 수량을 식별하고, 스크린샷에서는 사용자의 목표와 살펴볼 요소를 설명하세요. 목적은 그림의 모든 것을 방향 없이 설명하게 하는 것이 아니라 보이는 내용을 요청과 연결하는 것입니다.
문서 요청의 예시는 다음과 같습니다. “이 페이지의 제목과 식별 표시가 있는 필드를 읽으세요. 보이는 값을 반환하고, 확신을 갖고 읽을 수 없는 항목을 표시하며, 어떤 구절이 답변을 뒷받침하는지 설명하세요.” 차트 요청에서는 두 계열 간 관계를 묻고 직접 보이는 값과 해석을 구분하도록 할 수 있습니다. 제품 사진에서는 눈에 보이는 특징과 제공된 서면 사양의 비교를 요청하세요. 이는 제조사가 제시한 시각 작업 유형에 기반한 준비 및 출력 예시이며, 모든 이미지에서 모든 세부 정보를 복원할 수 있다는 약속은 아닙니다.
해당 모델의 예시에는 구조화된 출력과 함수 호출 지원도 기록되어 있습니다. 추출 작업에서는 필드 목록, 보이는 텍스트, 불확실성 메모 등 원하는 결과를 정의하세요. 도구 지원 작업에서는 허용된 도구 설명과 작업에 필요한 정보를 제공하세요. 애플리케이션이 작업을 수행하고 결과를 반환하면, 모델은 그 정보를 다음 텍스트 답변에 사용할 수 있습니다. 비전 기능 자체는 제공된 이미지를 해석하는 능력이며, 외부 작업은 주변 애플리케이션의 역할입니다.
해당 제조사 예시에서 이 에디션은 별도의 추론 모드가 없는 것으로 명시됩니다. 관계와 설명이 필요한 질문에도 답할 수 있지만, 다른 Grok 릴리스에 대해 설명된 명시적 확장 사고 모드와는 구분해야 합니다. 같은 예시는 최대 프롬프트 길이를 32,768토큰으로 제시합니다. 이는 이름이 지정된 모델의 공개 입력 필드이며, 별도로 문서화된 최대 답변 길이가 아닙니다. 검토한 1차 출처에서는 Vision 1212에 공통으로 적용되는 정확한 이미지 개수, 이미지 해상도 또는 출력 토큰 상한이 확인되지 않으므로, 최신 비전 모델에서 값을 가져오지 말고 특정 요청 사양에서 확인해야 합니다.
에디션을 선택할 때 고정된 1212 이름도 중요합니다. Grok 2의 텍스트 전용 릴리스와 이미지 생성 제품은 서로 다른 입력 및 출력을 처리합니다. 여기에서 설명하는 결과는 시각 자료에 대한 서면 답변입니다. 추가 검색이나 이미지 생성 경험처럼 Grok 애플리케이션에서 제공되는 기능은 제품군을 둘러싼 별도의 통합이며, 이름이 지정된 이 모델 항목의 기능과 구분해야 합니다.
읽기 쉬운 페이지를 준비하고 자료를 비교할 때는 각 이미지에 식별 표시를 붙이세요. 이미지의 어느 부분이 관련되는지 명시하고, 질문에 필요한 정의나 단위를 포함하며, 답변에서 원래 이름을 유지하도록 요청하세요. 유용한 최종 산출물로 설명, 추출 표 또는 근거에 연결된 관찰 목록을 선택하세요. 이미지가 모호하면 그 불확실성을 출력에 유지하고, 중요한 판독 내용은 원본 자료와 대조해 확인하세요.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 grok-2-vision-1212 | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 user, assistant | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드max_tokens | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
텍스트 · UTF-8 텍스트
messages[].content 문자열
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, messages, max_tokens |
매개변수optional_controls | 명세stream |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수text_file_material | 명세실제 UTF-8 문서를 읽고 그 텍스트를 지정된 입력 또는 메시지 콘텐츠 문자열에 넣으세요. |
수명 주기: synchronous_or_streamed
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
| 설정 | 요금표 | 요금 |
|---|---|---|
| 설정토큰의 기본 단가 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 $0.004 / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 $0.02 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "grok-2-vision-1212",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2-vision-1212', '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-2-vision-1212', '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 또는 SSE
반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.
모든 콘텐츠 블록, 사고 서명, 실제 도구 사용 ID를 보존하세요. 모든 SSE 블록 증분을 조합하세요. 첫 텍스트 블록이 전체 출력은 아닙니다.
요청/응답 ID와 헤더를 보존하세요. 텍스트 작업을 조회하는 범용 URL은 제공되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드model | 유형string |
필드content[] | 유형text|thinking|tool_use|other content block |
필드stop_reason | 유형string|null |
필드usage | 유형object |
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음 | 다음 단계새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요. |
Ailoot Ultra grok-2-vision-1212
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
영어 기술 예제
Interpret a transcribed sales chart\n\nUse this chart transcription: January sales 80 units, February 100, March 90. The vertical axis is units, not currency. Write a three-sentence chart caption covering the peak, the change from January to March and one conclusion about revenue that cannot be drawn from these values.A three-sentence caption separating stated sales values, a calculated change and the revenue-information limit.Check that the caption retains units and does not infer revenue or prices from unit counts.