Grok 4.20은 Grok 4.20 제품군에서 제작사가 제공하는 일반 추론 모델 선택입니다. 모델 카드는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력, 1,000,000토큰 컨텍스트 창을 설명합니다. 기능에는 추론, 지시 이행, 함수 호출, 구조화된 출력이 포함됩니다. 명시적으로 명명된 비추론 및 Multi-Agent 변형과 구분됩니다.
제작사는 Grok 4.20 별칭을 일반 추론 모델 선택으로 분류합니다. 제작사의 문서화된 서비스에서는 배치 처리가 지원됩니다.
문서 또는 코드 과제에서는 살펴볼 자료와 필요한 구체적 동작이나 결론을 제공하세요. 긴 컨텍스트에는 많은 근거를 담을 수 있지만 프롬프트에서 여전히 관련 부분과 예상 최종 결과물을 지정해야 합니다. 유용한 코드 결과에는 변경 제안, 해결하려는 동작에 대한 설명, 주변 애플리케이션이 실행할 확인 절차를 포함할 수 있습니다.
이미지 입력으로 도표, 스크린샷, 기타 시각적 근거를 제공할 수 있습니다. 어떤 관계나 특징을 살펴볼지, 그것이 서면 질문에 어떤 영향을 주는지 명시하세요. 이미지 밖의 정보에 대한 근거 없는 설명을 추가하기보다 이미지에서 관찰한 내용을 참조하는 결론을 요청하세요. 더 넓은 추론에 필요한 별도 맥락은 서면 원본 자료로 제공할 수 있습니다.
함수 호출에서는 모델이 애플리케이션에 정의된 도구의 인수를 제안합니다. 애플리케이션은 요청한 함수를 실행하고 결과를 반환한 뒤 모델이 계속 진행합니다. 후속 대화에서도 이 교환을 유지하세요. 이는 다음 결정을 위한 근거를 모델에 제공하고 제안과 실제 완료된 행동을 구분합니다.
구조화된 출력은 제조사가 문서화한 스키마 시스템을 통해 정의된 필드로 추출과 보고를 지원합니다. 의미가 명확한 필드를 사용하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 지정하며 결과를 원본과 대조하여 확인하세요. 스키마 시스템에는 실제로 지원하는 하위 집합과 더 복잡한 경우에 최선을 다해 적용하는 제약 조건이 있습니다. 최종 결과물은 답변, 근거, 미해결 조건을 쉽게 평가할 수 있도록 해야 합니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Grok 4.20은 Grok 4.20 제품군에서 제작사가 제공하는 일반 추론 모델 선택입니다. 모델 카드는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력, 1,000,000토큰 컨텍스트 창을 설명합니다. 기능에는 추론, 지시 이행, 함수 호출, 구조화된 출력이 포함됩니다. 명시적으로 명명된 비추론 및 Multi-Agent 변형과 구분됩니다.
제작사는 Grok 4.20 별칭을 일반 추론 모델 선택으로 분류합니다. 제작사의 문서화된 서비스에서는 배치 처리가 지원됩니다.
문서 또는 코드 과제에서는 살펴볼 자료와 필요한 구체적 동작이나 결론을 제공하세요. 긴 컨텍스트에는 많은 근거를 담을 수 있지만 프롬프트에서 여전히 관련 부분과 예상 최종 결과물을 지정해야 합니다. 유용한 코드 결과에는 변경 제안, 해결하려는 동작에 대한 설명, 주변 애플리케이션이 실행할 확인 절차를 포함할 수 있습니다.
이미지 입력으로 도표, 스크린샷, 기타 시각적 근거를 제공할 수 있습니다. 어떤 관계나 특징을 살펴볼지, 그것이 서면 질문에 어떤 영향을 주는지 명시하세요. 이미지 밖의 정보에 대한 근거 없는 설명을 추가하기보다 이미지에서 관찰한 내용을 참조하는 결론을 요청하세요. 더 넓은 추론에 필요한 별도 맥락은 서면 원본 자료로 제공할 수 있습니다.
함수 호출에서는 모델이 애플리케이션에 정의된 도구의 인수를 제안합니다. 애플리케이션은 요청한 함수를 실행하고 결과를 반환한 뒤 모델이 계속 진행합니다. 후속 대화에서도 이 교환을 유지하세요. 이는 다음 결정을 위한 근거를 모델에 제공하고 제안과 실제 완료된 행동을 구분합니다.
구조화된 출력은 제조사가 문서화한 스키마 시스템을 통해 정의된 필드로 추출과 보고를 지원합니다. 의미가 명확한 필드를 사용하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 지정하며 결과를 원본과 대조하여 확인하세요. 스키마 시스템에는 실제로 지원하는 하위 집합과 더 복잡한 경우에 최선을 다해 적용하는 제약 조건이 있습니다. 최종 결과물은 답변, 근거, 미해결 조건을 쉽게 평가할 수 있도록 해야 합니다.
POST /v1/chat/completionstexttext| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 grok-4.20-beta-0309-reasoning | 기본값— |
필드messages | 유형message[] | 요건필수 | 값과 한도 최소 항목 수: 1 | 기본값— |
필드messages[].role | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 모델에 따라 다름 | 기본값— |
필드messages[].content | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 적용 조건: 텍스트 대화 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 | 기본값false |
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 |
매개변수control_scope | 명세텍스트 대화. stream은 불리언이며 기본값은 false입니다. |
매개변수output_modalities | 명세text |
매개변수hosted_operations | 명세false |
매개변수multimodal_input_binding | 명세null |
메서드 별칭: /chat/completions
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 $0.012 / 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-4.20-beta-0309-reasoning","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-4.20-beta-0309-reasoning", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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-4.20-beta-0309-reasoning
/chat/completions
grok-4.20-beta-0309-reasoningGrok 4.20은 1,000,000토큰 컨텍스트로 추론, 지시 이행, 도구 중심 작업을 수행하는 텍스트·이미지 모델입니다. 제작사의 일반 추론 모델 선택은 함수 호출과 구조화된 응답을 지원하며 Multi-Agent 변형과 구분됩니다.
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Grok 4.20은 Grok 4.20 제품군에서 제작사가 제공하는 일반 추론 모델 선택입니다. 모델 카드는 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력, 1,000,000토큰 컨텍스트 창을 설명합니다. 기능에는 추론, 지시 이행, 함수 호출, 구조화된 출력이 포함됩니다. 명시적으로 명명된 비추론 및 Multi-Agent 변형과 구분됩니다.
제작사는 Grok 4.20 별칭을 일반 추론 모델 선택으로 분류합니다. 제작사의 문서화된 서비스에서는 배치 처리가 지원됩니다.
문서 또는 코드 과제에서는 살펴볼 자료와 필요한 구체적 동작이나 결론을 제공하세요. 긴 컨텍스트에는 많은 근거를 담을 수 있지만 프롬프트에서 여전히 관련 부분과 예상 최종 결과물을 지정해야 합니다. 유용한 코드 결과에는 변경 제안, 해결하려는 동작에 대한 설명, 주변 애플리케이션이 실행할 확인 절차를 포함할 수 있습니다.
이미지 입력으로 도표, 스크린샷, 기타 시각적 근거를 제공할 수 있습니다. 어떤 관계나 특징을 살펴볼지, 그것이 서면 질문에 어떤 영향을 주는지 명시하세요. 이미지 밖의 정보에 대한 근거 없는 설명을 추가하기보다 이미지에서 관찰한 내용을 참조하는 결론을 요청하세요. 더 넓은 추론에 필요한 별도 맥락은 서면 원본 자료로 제공할 수 있습니다.
함수 호출에서는 모델이 애플리케이션에 정의된 도구의 인수를 제안합니다. 애플리케이션은 요청한 함수를 실행하고 결과를 반환한 뒤 모델이 계속 진행합니다. 후속 대화에서도 이 교환을 유지하세요. 이는 다음 결정을 위한 근거를 모델에 제공하고 제안과 실제 완료된 행동을 구분합니다.
구조화된 출력은 제조사가 문서화한 스키마 시스템을 통해 정의된 필드로 추출과 보고를 지원합니다. 의미가 명확한 필드를 사용하고 누락 정보를 어떻게 표현할지 지정하며 결과를 원본과 대조하여 확인하세요. 스키마 시스템에는 실제로 지원하는 하위 집합과 더 복잡한 경우에 최선을 다해 적용하는 제약 조건이 있습니다. 최종 결과물은 답변, 근거, 미해결 조건을 쉽게 평가할 수 있도록 해야 합니다.
POST /v1/messagestextjson, sse| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 grok-4.20-beta-0309-reasoning | 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 $0.012 / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 $0 / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
{\n "model": "grok-4.20-beta-0309-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-4.20-beta-0309-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-4.20-beta-0309-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 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-4.20-beta-0309-reasoning
/chat/completions