Gesprekken en algemene mogelijkheden
Grok 4.1 ontwikkelt de gesprekskant van xAI’s Grok-familie: natuurlijke dialoog, aandacht voor genuanceerde bedoelingen en een samenhangendere gesprekspersoonlijkheid. De ontwikkeling benadrukt behulpzaamheid, stijl en samenwerking naast het algemene redeneervermogen. De familie heeft twee configuraties. Thinking werkt de taak uit voordat het antwoord wordt gegeven; Non-Thinking geeft een direct antwoord zonder redeneertokens. De algemene naam Grok 4.1 beschrijft deze familie zonder een van beide configuraties te kiezen.
Emotioneel begrip en samenwerking
Het accent op gesprekken is nuttig wanneer een taak zowel afhangt van hoe een antwoord klinkt als van wat het zegt. Geef de situatie, de beoogde lezer en de feiten die ongewijzigd moeten blijven. Vraag bijvoorbeeld om een begripvol antwoord aan een teleurgestelde klant dat de zorg erkent, de volgende handeling uitlegt en de aangeleverde voorwaarden behoudt. Benoem daarna een specifieke revisie: één zin verzachten, de uitleg verduidelijken of alleen de slotalinea vervangen. Dit zijn redactionele voorbeeldtaken en geen beloften dat het model het beleid van je bedrijf kent.
Creatief schrijven
De aangekondigde mogelijkheden van Grok 4.1 omvatten creatief schrijven en het behouden van een herkenbare stem tijdens interactie. Bereid een opdracht voor met de verteller of personages, de omgeving, het beoogde effect en de gewenste vorm. Een nuttige taak kan vragen om een korte dialoog waarin twee personages van mening verschillen en elk een eigen stijl behoudt, gevolgd door een revisie die het tempo verandert. Geef voor zakelijke teksten de werkelijke productdetails en vraag om contrasterende openingsalinea’s voor verschillende doelgroepen. Scheid vaste details van onderdelen die het model binnen de creatieve opdracht mag verzinnen.
Feitelijke juistheid en antwoorden op informatievragen
De natraining van het model richt zich specifiek op feitelijke fouten bij prompts die informatie zoeken. Dat accent maakt een vloeiend antwoord nog geen geverifieerd feit. Voeg bij het schrijven vanuit bewijs het bronmateriaal toe en vraag het model onderscheid te maken tussen genoemde feiten, interpretatie en onbeantwoorde vragen. Een praktisch resultaat kan een beknopt antwoord bevatten, de ondersteunende passage uit het aangeleverde materiaal en een vraag om een ontbrekend gegeven op te lossen. Zoekvoorbeelden betreffen een model dat met zoektools werkt; alleen een tekstgesprek mag niet als bron van vers opgehaalde informatie worden behandeld.
Training, uitvoer en reikwijdte van de editie
De training combineert voortraining, gerichte tussentraining, begeleide fijnafstemming en reinforcement learning, waaronder feedback over nuttige en passende antwoorden. Het hier beschreven werk is een tekstgesprek dat tekst oplevert: revisies, uitleg, scènes en antwoorden die op aangeleverd materiaal steunen. Bewaar de benodigde gespreksgeschiedenis en geef precies aan welke passage een vervolgvraag moet veranderen. Evaluatie van eerlijkheid, misleidende aannames en promptinjectie benadrukt dat aangeleverd bewijs gescheiden moet blijven van instructies en dat feitelijke conclusies gecontroleerd moeten worden. Grok 4.1 en Grok 4.1 Fast hebben afzonderlijke identiteiten; numerieke context- of uitvoerlimieten uit de Fast-reeks zijn geen specificaties voor deze familiemodelkaart.
", "aboutText": "Gesprekken en algemene mogelijkheden\n\nGrok 4.1 ontwikkelt de gesprekskant van xAI’s Grok-familie: natuurlijke dialoog, aandacht voor genuanceerde bedoelingen en een samenhangendere gesprekspersoonlijkheid. De ontwikkeling benadrukt behulpzaamheid, stijl en samenwerking naast het algemene redeneervermogen. De familie heeft twee configuraties. Thinking werkt de taak uit voordat het antwoord wordt gegeven; Non-Thinking geeft een direct antwoord zonder redeneertokens. De algemene naam Grok 4.1 beschrijft deze familie zonder een van beide configuraties te kiezen.\n\nEmotioneel begrip en samenwerking\n\nHet accent op gesprekken is nuttig wanneer een taak zowel afhangt van hoe een antwoord klinkt als van wat het zegt. Geef de situatie, de beoogde lezer en de feiten die ongewijzigd moeten blijven. Vraag bijvoorbeeld om een begripvol antwoord aan een teleurgestelde klant dat de zorg erkent, de volgende handeling uitlegt en de aangeleverde voorwaarden behoudt. Benoem daarna een specifieke revisie: één zin verzachten, de uitleg verduidelijken of alleen de slotalinea vervangen. Dit zijn redactionele voorbeeldtaken en geen beloften dat het model het beleid van je bedrijf kent.\n\nCreatief schrijven\n\nDe aangekondigde mogelijkheden van Grok 4.1 omvatten creatief schrijven en het behouden van een herkenbare stem tijdens interactie. Bereid een opdracht voor met de verteller of personages, de omgeving, het beoogde effect en de gewenste vorm. Een nuttige taak kan vragen om een korte dialoog waarin twee personages van mening verschillen en elk een eigen stijl behoudt, gevolgd door een revisie die het tempo verandert. Geef voor zakelijke teksten de werkelijke productdetails en vraag om contrasterende openingsalinea’s voor verschillende doelgroepen. Scheid vaste details van onderdelen die het model binnen de creatieve opdracht mag verzinnen.\n\nFeitelijke juistheid en antwoorden op informatievragen\n\nDe natraining van het model richt zich specifiek op feitelijke fouten bij prompts die informatie zoeken. Dat accent maakt een vloeiend antwoord nog geen geverifieerd feit. Voeg bij het schrijven vanuit bewijs het bronmateriaal toe en vraag het model onderscheid te maken tussen genoemde feiten, interpretatie en onbeantwoorde vragen. Een praktisch resultaat kan een beknopt antwoord bevatten, de ondersteunende passage uit het aangeleverde materiaal en een vraag om een ontbrekend gegeven op te lossen. Zoekvoorbeelden betreffen een model dat met zoektools werkt; alleen een tekstgesprek mag niet als bron van vers opgehaalde informatie worden behandeld.\n\nTraining, uitvoer en reikwijdte van de editie\n\nDe training combineert voortraining, gerichte tussentraining, begeleide fijnafstemming en reinforcement learning, waaronder feedback over nuttige en passende antwoorden. Het hier beschreven werk is een tekstgesprek dat tekst oplevert: revisies, uitleg, scènes en antwoorden die op aangeleverd materiaal steunen. Bewaar de benodigde gespreksgeschiedenis en geef precies aan welke passage een vervolgvraag moet veranderen. Evaluatie van eerlijkheid, misleidende aannames en promptinjectie benadrukt dat aangeleverd bewijs gescheiden moet blijven van instructies en dat feitelijke conclusies gecontroleerd moeten worden. Grok 4.1 en Grok 4.1 Fast hebben afzonderlijke identiteiten; numerieke context- of uitvoerlimieten uit de Fast-reeks zijn geen specificaties voor deze familiemodelkaart.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
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 is het op dialoog gerichte model van xAI voor genuanceerde gesprekken, gezamenlijk redigeren en creatief schrijven. De configuraties Thinking en Non-Thinking bieden verschillende antwoordbenaderingen, terwijl toon en context centraal blijven staan in de uitwisseling.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gesprekken en algemene mogelijkheden
Grok 4.1 ontwikkelt de gesprekskant van xAI’s Grok-familie: natuurlijke dialoog, aandacht voor genuanceerde bedoelingen en een samenhangendere gesprekspersoonlijkheid. De ontwikkeling benadrukt behulpzaamheid, stijl en samenwerking naast het algemene redeneervermogen. De familie heeft twee configuraties. Thinking werkt de taak uit voordat het antwoord wordt gegeven; Non-Thinking geeft een direct antwoord zonder redeneertokens. De algemene naam Grok 4.1 beschrijft deze familie zonder een van beide configuraties te kiezen.
Emotioneel begrip en samenwerking
Het accent op gesprekken is nuttig wanneer een taak zowel afhangt van hoe een antwoord klinkt als van wat het zegt. Geef de situatie, de beoogde lezer en de feiten die ongewijzigd moeten blijven. Vraag bijvoorbeeld om een begripvol antwoord aan een teleurgestelde klant dat de zorg erkent, de volgende handeling uitlegt en de aangeleverde voorwaarden behoudt. Benoem daarna een specifieke revisie: één zin verzachten, de uitleg verduidelijken of alleen de slotalinea vervangen. Dit zijn redactionele voorbeeldtaken en geen beloften dat het model het beleid van je bedrijf kent.
Creatief schrijven
De aangekondigde mogelijkheden van Grok 4.1 omvatten creatief schrijven en het behouden van een herkenbare stem tijdens interactie. Bereid een opdracht voor met de verteller of personages, de omgeving, het beoogde effect en de gewenste vorm. Een nuttige taak kan vragen om een korte dialoog waarin twee personages van mening verschillen en elk een eigen stijl behoudt, gevolgd door een revisie die het tempo verandert. Geef voor zakelijke teksten de werkelijke productdetails en vraag om contrasterende openingsalinea’s voor verschillende doelgroepen. Scheid vaste details van onderdelen die het model binnen de creatieve opdracht mag verzinnen.
Feitelijke juistheid en antwoorden op informatievragen
De natraining van het model richt zich specifiek op feitelijke fouten bij prompts die informatie zoeken. Dat accent maakt een vloeiend antwoord nog geen geverifieerd feit. Voeg bij het schrijven vanuit bewijs het bronmateriaal toe en vraag het model onderscheid te maken tussen genoemde feiten, interpretatie en onbeantwoorde vragen. Een praktisch resultaat kan een beknopt antwoord bevatten, de ondersteunende passage uit het aangeleverde materiaal en een vraag om een ontbrekend gegeven op te lossen. Zoekvoorbeelden betreffen een model dat met zoektools werkt; alleen een tekstgesprek mag niet als bron van vers opgehaalde informatie worden behandeld.
Training, uitvoer en reikwijdte van de editie
De training combineert voortraining, gerichte tussentraining, begeleide fijnafstemming en reinforcement learning, waaronder feedback over nuttige en passende antwoorden. Het hier beschreven werk is een tekstgesprek dat tekst oplevert: revisies, uitleg, scènes en antwoorden die op aangeleverd materiaal steunen. Bewaar de benodigde gespreksgeschiedenis en geef precies aan welke passage een vervolgvraag moet veranderen. Evaluatie van eerlijkheid, misleidende aannames en promptinjectie benadrukt dat aangeleverd bewijs gescheiden moet blijven van instructies en dat feitelijke conclusies gecontroleerd moeten worden. Grok 4.1 en Grok 4.1 Fast hebben afzonderlijke identiteiten; numerieke context- of uitvoerlimieten uit de Fast-reeks zijn geen specificaties voor deze familiemodelkaart.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten grok-4.1 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra grok-4.1
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
grok-4.1Grok 4.1 is het op dialoog gerichte model van xAI voor genuanceerde gesprekken, gezamenlijk redigeren en creatief schrijven. De configuraties Thinking en Non-Thinking bieden verschillende antwoordbenaderingen, terwijl toon en context centraal blijven staan in de uitwisseling.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Gesprekken en algemene mogelijkheden
Grok 4.1 ontwikkelt de gesprekskant van xAI’s Grok-familie: natuurlijke dialoog, aandacht voor genuanceerde bedoelingen en een samenhangendere gesprekspersoonlijkheid. De ontwikkeling benadrukt behulpzaamheid, stijl en samenwerking naast het algemene redeneervermogen. De familie heeft twee configuraties. Thinking werkt de taak uit voordat het antwoord wordt gegeven; Non-Thinking geeft een direct antwoord zonder redeneertokens. De algemene naam Grok 4.1 beschrijft deze familie zonder een van beide configuraties te kiezen.
Emotioneel begrip en samenwerking
Het accent op gesprekken is nuttig wanneer een taak zowel afhangt van hoe een antwoord klinkt als van wat het zegt. Geef de situatie, de beoogde lezer en de feiten die ongewijzigd moeten blijven. Vraag bijvoorbeeld om een begripvol antwoord aan een teleurgestelde klant dat de zorg erkent, de volgende handeling uitlegt en de aangeleverde voorwaarden behoudt. Benoem daarna een specifieke revisie: één zin verzachten, de uitleg verduidelijken of alleen de slotalinea vervangen. Dit zijn redactionele voorbeeldtaken en geen beloften dat het model het beleid van je bedrijf kent.
Creatief schrijven
De aangekondigde mogelijkheden van Grok 4.1 omvatten creatief schrijven en het behouden van een herkenbare stem tijdens interactie. Bereid een opdracht voor met de verteller of personages, de omgeving, het beoogde effect en de gewenste vorm. Een nuttige taak kan vragen om een korte dialoog waarin twee personages van mening verschillen en elk een eigen stijl behoudt, gevolgd door een revisie die het tempo verandert. Geef voor zakelijke teksten de werkelijke productdetails en vraag om contrasterende openingsalinea’s voor verschillende doelgroepen. Scheid vaste details van onderdelen die het model binnen de creatieve opdracht mag verzinnen.
Feitelijke juistheid en antwoorden op informatievragen
De natraining van het model richt zich specifiek op feitelijke fouten bij prompts die informatie zoeken. Dat accent maakt een vloeiend antwoord nog geen geverifieerd feit. Voeg bij het schrijven vanuit bewijs het bronmateriaal toe en vraag het model onderscheid te maken tussen genoemde feiten, interpretatie en onbeantwoorde vragen. Een praktisch resultaat kan een beknopt antwoord bevatten, de ondersteunende passage uit het aangeleverde materiaal en een vraag om een ontbrekend gegeven op te lossen. Zoekvoorbeelden betreffen een model dat met zoektools werkt; alleen een tekstgesprek mag niet als bron van vers opgehaalde informatie worden behandeld.
Training, uitvoer en reikwijdte van de editie
De training combineert voortraining, gerichte tussentraining, begeleide fijnafstemming en reinforcement learning, waaronder feedback over nuttige en passende antwoorden. Het hier beschreven werk is een tekstgesprek dat tekst oplevert: revisies, uitleg, scènes en antwoorden die op aangeleverd materiaal steunen. Bewaar de benodigde gespreksgeschiedenis en geef precies aan welke passage een vervolgvraag moet veranderen. Evaluatie van eerlijkheid, misleidende aannames en promptinjectie benadrukt dat aangeleverd bewijs gescheiden moet blijven van instructies en dat feitelijke conclusies gecontroleerd moeten worden. Grok 4.1 en Grok 4.1 Fast hebben afzonderlijke identiteiten; numerieke context- of uitvoerlimieten uit de Fast-reeks zijn geen specificaties voor deze familiemodelkaart.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten grok-4.1 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.02 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "grok-4.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra grok-4.1
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
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.