Dialog dan keupayaan umum
Grok 4.1 mengembangkan aspek perbualan keluarga Grok xAI: dialog semula jadi, perhatian terhadap niat yang bernuansa dan personaliti perbualan yang lebih koheren. Pembangunannya menekankan sifat membantu, gaya dan interaksi kolaboratif di samping penaakulan teras. Keluarga ini mempunyai dua konfigurasi. Thinking meneliti tugasan sebelum memberikan respons; Non-Thinking memberikan respons langsung tanpa token pemikiran. Nama umum Grok 4.1 menerangkan keluarga ini tanpa memilih mana-mana konfigurasi.
Pemahaman emosi dan kolaborasi
Penekanan perbualan berguna apabila tugasan bergantung pada cara respons patut kedengaran serta perkara yang patut dikatakannya. Bekalkan situasi, pembaca sasaran dan fakta yang mesti kekal tidak berubah. Sebagai contoh, minta balasan yang bertimbang rasa kepada pelanggan yang kecewa, yang mengakui kebimbangannya, menjelaskan tindakan seterusnya dan mengekalkan terma yang dibekalkan. Kemudian kenal pasti semakan khusus: lembutkan satu ayat, jelaskan penerangan atau gantikan perenggan penutup sahaja. Ini ialah contoh tugasan penyuntingan, bukannya janji bahawa model mengetahui dasar syarikat anda.
Penulisan kreatif
Keupayaan Grok 4.1 yang diumumkan merangkumi penulisan kreatif dan pengekalan gaya suara yang dapat dikenali sepanjang interaksi. Sediakan taklimat dengan pencerita atau watak, latar, kesan yang dimaksudkan dan bentuk yang dikehendaki. Tugasan yang berguna mungkin meminta dialog pendek yang memperlihatkan dua watak tidak bersetuju sambil masing-masing mengekalkan gaya tersendiri, diikuti semakan yang mengubah rentak. Untuk penulisan perniagaan, berikan butiran produk sebenar dan minta perenggan pembukaan yang berbeza untuk khalayak yang berlainan. Asingkan butiran yang tetap daripada butiran yang boleh direka oleh model dalam tugasan kreatif itu.
Ketepatan fakta dan jawapan bagi pencarian maklumat
Pascalatihan model secara khusus menangani kesilapan fakta dalam prom pencarian maklumat. Tumpuan itu tidak menjadikan respons yang lancar sebagai fakta yang telah disahkan. Apabila membuat draf berdasarkan bukti, sertakan bahan sumber dan minta model membezakan fakta yang dinyatakan, tafsiran dan soalan yang belum dijawab. Output praktikal boleh mengandungi jawapan ringkas, petikan sokongan daripada bahan yang anda bekalkan dan soalan untuk menyelesaikan sebarang jurang. Contoh berasaskan carian melibatkan model yang bekerja dengan alat carian; perbualan teks sahaja tidak patut dianggap sebagai sumber maklumat baharu yang diperoleh.
Latihan, output dan skop edisi
Latihan menggabungkan pralatihan, latihan pertengahan bersasaran, penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan, termasuk maklum balas tentang respons yang berguna dan sesuai. Kerja yang diterangkan di sini ialah dialog teks yang menghasilkan teks: semakan, penjelasan, adegan dan jawapan berdasarkan bahan yang diberikan. Kekalkan sejarah perbualan yang diperlukan dan nyatakan dengan tepat petikan yang patut diubah oleh susulan. Penilaian kejujuran, premis mengelirukan dan suntikan prom menegaskan kepentingan mengasingkan bukti yang dibekalkan daripada arahan serta menyemak kesimpulan fakta. Grok 4.1 dan Grok 4.1 Fast mempunyai identiti berasingan; had angka konteks atau output daripada rangkaian Fast bukan spesifikasi untuk kad keluarga ini.
", "aboutText": "Dialog dan keupayaan umum\n\nGrok 4.1 mengembangkan aspek perbualan keluarga Grok xAI: dialog semula jadi, perhatian terhadap niat yang bernuansa dan personaliti perbualan yang lebih koheren. Pembangunannya menekankan sifat membantu, gaya dan interaksi kolaboratif di samping penaakulan teras. Keluarga ini mempunyai dua konfigurasi. Thinking meneliti tugasan sebelum memberikan respons; Non-Thinking memberikan respons langsung tanpa token pemikiran. Nama umum Grok 4.1 menerangkan keluarga ini tanpa memilih mana-mana konfigurasi.\n\nPemahaman emosi dan kolaborasi\n\nPenekanan perbualan berguna apabila tugasan bergantung pada cara respons patut kedengaran serta perkara yang patut dikatakannya. Bekalkan situasi, pembaca sasaran dan fakta yang mesti kekal tidak berubah. Sebagai contoh, minta balasan yang bertimbang rasa kepada pelanggan yang kecewa, yang mengakui kebimbangannya, menjelaskan tindakan seterusnya dan mengekalkan terma yang dibekalkan. Kemudian kenal pasti semakan khusus: lembutkan satu ayat, jelaskan penerangan atau gantikan perenggan penutup sahaja. Ini ialah contoh tugasan penyuntingan, bukannya janji bahawa model mengetahui dasar syarikat anda.\n\nPenulisan kreatif\n\nKeupayaan Grok 4.1 yang diumumkan merangkumi penulisan kreatif dan pengekalan gaya suara yang dapat dikenali sepanjang interaksi. Sediakan taklimat dengan pencerita atau watak, latar, kesan yang dimaksudkan dan bentuk yang dikehendaki. Tugasan yang berguna mungkin meminta dialog pendek yang memperlihatkan dua watak tidak bersetuju sambil masing-masing mengekalkan gaya tersendiri, diikuti semakan yang mengubah rentak. Untuk penulisan perniagaan, berikan butiran produk sebenar dan minta perenggan pembukaan yang berbeza untuk khalayak yang berlainan. Asingkan butiran yang tetap daripada butiran yang boleh direka oleh model dalam tugasan kreatif itu.\n\nKetepatan fakta dan jawapan bagi pencarian maklumat\n\nPascalatihan model secara khusus menangani kesilapan fakta dalam prom pencarian maklumat. Tumpuan itu tidak menjadikan respons yang lancar sebagai fakta yang telah disahkan. Apabila membuat draf berdasarkan bukti, sertakan bahan sumber dan minta model membezakan fakta yang dinyatakan, tafsiran dan soalan yang belum dijawab. Output praktikal boleh mengandungi jawapan ringkas, petikan sokongan daripada bahan yang anda bekalkan dan soalan untuk menyelesaikan sebarang jurang. Contoh berasaskan carian melibatkan model yang bekerja dengan alat carian; perbualan teks sahaja tidak patut dianggap sebagai sumber maklumat baharu yang diperoleh.\n\nLatihan, output dan skop edisi\n\nLatihan menggabungkan pralatihan, latihan pertengahan bersasaran, penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan, termasuk maklum balas tentang respons yang berguna dan sesuai. Kerja yang diterangkan di sini ialah dialog teks yang menghasilkan teks: semakan, penjelasan, adegan dan jawapan berdasarkan bahan yang diberikan. Kekalkan sejarah perbualan yang diperlukan dan nyatakan dengan tepat petikan yang patut diubah oleh susulan. Penilaian kejujuran, premis mengelirukan dan suntikan prom menegaskan kepentingan mengasingkan bukti yang dibekalkan daripada arahan serta menyemak kesimpulan fakta. Grok 4.1 dan Grok 4.1 Fast mempunyai identiti berasingan; had angka konteks atau output daripada rangkaian Fast bukan spesifikasi untuk kad keluarga ini.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Soften a disappointed-customer reply\n\nRevise this reply to a disappointed customer: 'You missed the deadline, so we cannot change it. Read the policy.' Facts to preserve: changes close 48 hours before dispatch; this order dispatches tomorrow; support can update the address for future orders. Acknowledge the inconvenience, explain the current limit and offer the available next step without sounding accusatory.A considerate customer-ready reply preserving all supplied policy and timing facts.Check the reply offers only the future-order address change and never promises an exception.grok-4.1Grok 4.1 ialah model xAI yang memfokuskan dialog untuk perbualan bernuansa, penyuntingan kolaboratif dan penulisan kreatif. Konfigurasi Thinking dan Non-Thinking menawarkan pendekatan respons yang berbeza sambil mengekalkan nada dan konteks sebagai unsur utama pertukaran perbualan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Dialog dan keupayaan umum
Grok 4.1 mengembangkan aspek perbualan keluarga Grok xAI: dialog semula jadi, perhatian terhadap niat yang bernuansa dan personaliti perbualan yang lebih koheren. Pembangunannya menekankan sifat membantu, gaya dan interaksi kolaboratif di samping penaakulan teras. Keluarga ini mempunyai dua konfigurasi. Thinking meneliti tugasan sebelum memberikan respons; Non-Thinking memberikan respons langsung tanpa token pemikiran. Nama umum Grok 4.1 menerangkan keluarga ini tanpa memilih mana-mana konfigurasi.
Pemahaman emosi dan kolaborasi
Penekanan perbualan berguna apabila tugasan bergantung pada cara respons patut kedengaran serta perkara yang patut dikatakannya. Bekalkan situasi, pembaca sasaran dan fakta yang mesti kekal tidak berubah. Sebagai contoh, minta balasan yang bertimbang rasa kepada pelanggan yang kecewa, yang mengakui kebimbangannya, menjelaskan tindakan seterusnya dan mengekalkan terma yang dibekalkan. Kemudian kenal pasti semakan khusus: lembutkan satu ayat, jelaskan penerangan atau gantikan perenggan penutup sahaja. Ini ialah contoh tugasan penyuntingan, bukannya janji bahawa model mengetahui dasar syarikat anda.
Penulisan kreatif
Keupayaan Grok 4.1 yang diumumkan merangkumi penulisan kreatif dan pengekalan gaya suara yang dapat dikenali sepanjang interaksi. Sediakan taklimat dengan pencerita atau watak, latar, kesan yang dimaksudkan dan bentuk yang dikehendaki. Tugasan yang berguna mungkin meminta dialog pendek yang memperlihatkan dua watak tidak bersetuju sambil masing-masing mengekalkan gaya tersendiri, diikuti semakan yang mengubah rentak. Untuk penulisan perniagaan, berikan butiran produk sebenar dan minta perenggan pembukaan yang berbeza untuk khalayak yang berlainan. Asingkan butiran yang tetap daripada butiran yang boleh direka oleh model dalam tugasan kreatif itu.
Ketepatan fakta dan jawapan bagi pencarian maklumat
Pascalatihan model secara khusus menangani kesilapan fakta dalam prom pencarian maklumat. Tumpuan itu tidak menjadikan respons yang lancar sebagai fakta yang telah disahkan. Apabila membuat draf berdasarkan bukti, sertakan bahan sumber dan minta model membezakan fakta yang dinyatakan, tafsiran dan soalan yang belum dijawab. Output praktikal boleh mengandungi jawapan ringkas, petikan sokongan daripada bahan yang anda bekalkan dan soalan untuk menyelesaikan sebarang jurang. Contoh berasaskan carian melibatkan model yang bekerja dengan alat carian; perbualan teks sahaja tidak patut dianggap sebagai sumber maklumat baharu yang diperoleh.
Latihan, output dan skop edisi
Latihan menggabungkan pralatihan, latihan pertengahan bersasaran, penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan, termasuk maklum balas tentang respons yang berguna dan sesuai. Kerja yang diterangkan di sini ialah dialog teks yang menghasilkan teks: semakan, penjelasan, adegan dan jawapan berdasarkan bahan yang diberikan. Kekalkan sejarah perbualan yang diperlukan dan nyatakan dengan tepat petikan yang patut diubah oleh susulan. Penilaian kejujuran, premis mengelirukan dan suntikan prom menegaskan kepentingan mengasingkan bukti yang dibekalkan daripada arahan serta menyemak kesimpulan fakta. Grok 4.1 dan Grok 4.1 Fast mempunyai identiti berasingan; had angka konteks atau output daripada rangkaian Fast bukan spesifikasi untuk kad keluarga ini.
POST /v1/chat/completionstexttext| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had grok-4.1 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].tool_call_id | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
Medanmessages[].name | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_content | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
Medanmessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmax_completion_tokens | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Medanstream_options.include_usage | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantemperature | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantop_p | Jenisnumber | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanstop | Jenisstring|string[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools | Jenisfunction_tool[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].type | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
Medantools[].function.name | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
Medantools[].function.description | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantools[].function.parameters | JenisJSON_schema | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Medantool_choice | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanparallel_tool_calls | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanresponse_format | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning_effort | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanreasoning | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanservice_tier | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medaninstructions | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
Medanfunctions | Jenisfunction[] | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanfunction_call | Jenisstring|object | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanprompt_cache_options | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
Medanmodalities | Jenisstring[] | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
Medancache_control.ttl | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Hantar ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan had output.
Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.02 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
set -eu\n: "${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", "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',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',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanchoices[].index | Jenisinteger |
Medanchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Medanchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Medanchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Medanchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Medanchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra grok-4.1
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
grok-4.1Grok 4.1 ialah model xAI yang memfokuskan dialog untuk perbualan bernuansa, penyuntingan kolaboratif dan penulisan kreatif. Konfigurasi Thinking dan Non-Thinking menawarkan pendekatan respons yang berbeza sambil mengekalkan nada dan konteks sebagai unsur utama pertukaran perbualan.
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
Dialog dan keupayaan umum
Grok 4.1 mengembangkan aspek perbualan keluarga Grok xAI: dialog semula jadi, perhatian terhadap niat yang bernuansa dan personaliti perbualan yang lebih koheren. Pembangunannya menekankan sifat membantu, gaya dan interaksi kolaboratif di samping penaakulan teras. Keluarga ini mempunyai dua konfigurasi. Thinking meneliti tugasan sebelum memberikan respons; Non-Thinking memberikan respons langsung tanpa token pemikiran. Nama umum Grok 4.1 menerangkan keluarga ini tanpa memilih mana-mana konfigurasi.
Pemahaman emosi dan kolaborasi
Penekanan perbualan berguna apabila tugasan bergantung pada cara respons patut kedengaran serta perkara yang patut dikatakannya. Bekalkan situasi, pembaca sasaran dan fakta yang mesti kekal tidak berubah. Sebagai contoh, minta balasan yang bertimbang rasa kepada pelanggan yang kecewa, yang mengakui kebimbangannya, menjelaskan tindakan seterusnya dan mengekalkan terma yang dibekalkan. Kemudian kenal pasti semakan khusus: lembutkan satu ayat, jelaskan penerangan atau gantikan perenggan penutup sahaja. Ini ialah contoh tugasan penyuntingan, bukannya janji bahawa model mengetahui dasar syarikat anda.
Penulisan kreatif
Keupayaan Grok 4.1 yang diumumkan merangkumi penulisan kreatif dan pengekalan gaya suara yang dapat dikenali sepanjang interaksi. Sediakan taklimat dengan pencerita atau watak, latar, kesan yang dimaksudkan dan bentuk yang dikehendaki. Tugasan yang berguna mungkin meminta dialog pendek yang memperlihatkan dua watak tidak bersetuju sambil masing-masing mengekalkan gaya tersendiri, diikuti semakan yang mengubah rentak. Untuk penulisan perniagaan, berikan butiran produk sebenar dan minta perenggan pembukaan yang berbeza untuk khalayak yang berlainan. Asingkan butiran yang tetap daripada butiran yang boleh direka oleh model dalam tugasan kreatif itu.
Ketepatan fakta dan jawapan bagi pencarian maklumat
Pascalatihan model secara khusus menangani kesilapan fakta dalam prom pencarian maklumat. Tumpuan itu tidak menjadikan respons yang lancar sebagai fakta yang telah disahkan. Apabila membuat draf berdasarkan bukti, sertakan bahan sumber dan minta model membezakan fakta yang dinyatakan, tafsiran dan soalan yang belum dijawab. Output praktikal boleh mengandungi jawapan ringkas, petikan sokongan daripada bahan yang anda bekalkan dan soalan untuk menyelesaikan sebarang jurang. Contoh berasaskan carian melibatkan model yang bekerja dengan alat carian; perbualan teks sahaja tidak patut dianggap sebagai sumber maklumat baharu yang diperoleh.
Latihan, output dan skop edisi
Latihan menggabungkan pralatihan, latihan pertengahan bersasaran, penalaan halus terselia dan pembelajaran pengukuhan, termasuk maklum balas tentang respons yang berguna dan sesuai. Kerja yang diterangkan di sini ialah dialog teks yang menghasilkan teks: semakan, penjelasan, adegan dan jawapan berdasarkan bahan yang diberikan. Kekalkan sejarah perbualan yang diperlukan dan nyatakan dengan tepat petikan yang patut diubah oleh susulan. Penilaian kejujuran, premis mengelirukan dan suntikan prom menegaskan kepentingan mengasingkan bukti yang dibekalkan daripada arahan serta menyemak kesimpulan fakta. Grok 4.1 dan Grok 4.1 Fast mempunyai identiti berasingan; had angka konteks atau output daripada rangkaian Fast bukan spesifikasi untuk kad keluarga ini.
POST /v1/messagestextjson, sse| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had grok-4.1 | Lalai— |
Medanmessages | Jenismessage[] | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmessages[].role | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
Medanmessages[].content | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanmax_tokens | Jenisinteger | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
Medanstream | Jenisboolean | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
Teks · Teks UTF-8
rentetan messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |
Kitar hayat: synchronous_or_streamed
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Caj |
|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input $0.004 / 1K token Output · Token output $0.02 / 1K token Input · Bacaan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache $0 / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
{\n "model": "grok-4.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.
Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.
Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medanid | Jenisstring |
Medanmodel | Jenisstring |
Medancontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Medanstop_reason | Jenisstring|null |
Medanusage | Jenisobject |
| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |
Ailoot Ultra grok-4.1
Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.
Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris
Soften a disappointed-customer reply\n\nRevise this reply to a disappointed customer: 'You missed the deadline, so we cannot change it. Read the policy.' Facts to preserve: changes close 48 hours before dispatch; this order dispatches tomorrow; support can update the address for future orders. Acknowledge the inconvenience, explain the current limit and offer the available next step without sounding accusatory.A considerate customer-ready reply preserving all supplied policy and timing facts.Check the reply offers only the future-order address change and never promises an exception.