Grok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining Grok 4.1 Fast oilasidagi bevosita javob beruvchi, alohida nomlangan varianti. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza yurituvchi variantdan alohida chiqarib, tezkor javoblar uchun tanlov sifatida ta’riflaydi. U ko‘rsatmasi aniq, kirish ma’lumotlari ma’lum va natijasi belgilangan matnli suhbat yoki vosita yordamidagi qadam uchun foydali. Non-Reasoning javob rejimini tanlaydi; Grok 4.1 Fast esa oddiy Grok 4.1 modelidan ham, Grok 4 Fast modelidan ham alohida oiladir.
xAI Grok 4.1 Fast modelini amaliy vosita qo‘llanilishi asosida rivojlantiradi. Uning mustahkamlovchi o‘qitilishi ko‘plab sohalardagi turli vositalarga ega simulyatsiya muhitlaridan foydalanadi; mijozlarni qo‘llab-quvvatlash amaliy misol sifatida ajratib ko‘rsatilgan. Bunday vazifa uchun modelga foydalanuvchi so‘rovini, tegishli qoidalarni va ilova ruxsat beradigan funksiyalarni bering. Keyingi amalni tanlash uchun qanday ma’lumot zarurligini ayting. Namunaviy jarayon — foydalanuvchining joriy muammosini aniqlash, yetishmayotgan tafsilotni so‘rash, qidiruv amalini tanlash va qaytgan ma’lumot asosida qisqa javob tayyorlash.
Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, uzoq davom etuvchi mustahkamlovchi o‘qitish va ko‘p navbatli ssenariylarga urg‘u beradi. Bu so‘rov bir nechta amal yoki aniqlashtirish orqali davom etganda ahamiyatli. Keyingi javob vazifaning joriy holatini aks ettirishi uchun dastlabki maqsadni, muhim cheklovlarni, avvalgi javoblarni va haqiqiy funksiya natijalarini saqlang. Vosita ma’lumot yetishmasligini yoki amal bajarilmaganini bildirsa, muvaffaqiyatni taxmin qilish o‘rniga shu natijani kiriting. Modeldan kuzatilgan holat asosida navbatdagi zarur qadamni tushuntirishni so‘rang; taklif etilgan amalni ilova bajarib bo‘lgan amaldan ajratib ko‘rsating.
Ishlab chiqaruvchi bu oila uchun ikki million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Katta oyna salmoqli suhbat tarixi, ko‘rsatmalar va qo‘shimcha hujjatlarni sig‘dira oladi, ammo topshiriq matnida joriy savolni topish baribir oson bo‘lishi kerak. Hujjatlarga o‘zgarmas nomlar bering, tegishli identifikatorlarni saqlang va faktik bayonot manbasini ko‘rsating. Uzun qo‘llab-quvvatlash ishida muammoning hozirgi holati, allaqachon tasdiqlangan faktlar va keyingi javobsiz savolni so‘rang. Hujjatlarni qayta ishlashda ajratib olinadigan maydonlarni hamda yo‘q yoki ziddiyatli qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Grok 4.1 Fast e’lonida qidiruv, kod bajarish va hujjatlardan ma’lumot olish uchun alohida vosita xizmati ham tanishtiriladi. Modelning vosita chaqirish imkoniyati va muayyan vositaning mavjudligi — ish jarayonining turli qismlari. Ilovangiz amalda taqdim etadigan vositalarni tavsiflang va ularning natijalarini suhbatga qaytaring. Tadqiqot vazifasida savolni, qamrovni va kerakli dalillarni belgilang, so‘ng olingan materialga bog‘langan umumlashtirishni so‘rang. Ma’lumotlar bilan ishlashda model yaratgan sonni bajarilgan hisob deb qabul qilish o‘rniga, izoh uchun haqiqiy hisob natijalarini kirish ma’lumoti sifatida ishlating.
Bevosita matn amali uchun natija talablarini ixcham va aniq yozing. Ko‘rsatilgan faktlarni saqlagan holda qayta yozilgan abzats, berilgan materialning qisqa xulosasi, aniq qoidalar asosida tanlangan toifa yoki ajratib olingan tafsilotlar jadvalini so‘rashingiz mumkin. Kutilgan formatda muhim chekka holatlar bo‘lsa, misollar kiriting. Bular matn va agent ish jarayonining namunaviy qo‘llanilishidir; har bir kirish to‘g‘ri natija beradi degan da’vo emas. Vazifa avvaldan yaxshi belgilangan bo‘lsa, bevosita javob rejimi natijaning maqsadga yo‘naltirilganligini saqlashi mumkin.
Faktlar bilan ishlashda manba bilan tasdiqlangan ma’lumotni taxminlardan ajratishni va yetishmayotgan dalillarni belgilashni so‘rang. Muhim nomlar, identifikatorlar, qiymatlar va bajarilgan deb aytilgan amallar natijalarini asl material yoki haqiqiy vosita javobi bilan tekshiring. Katta kontekst va tez javob jarayoni bu tekshiruvning o‘rnini bosmaydi. Boshqa masala yechish jarayoni kerak bo‘lsa, alohida nomlangan mulohaza yurituvchi variantni tanlang; aniq ko‘rsatmalar va bevosita yakuniy javob uchun Non-Reasoning variantini saqlang. Bajarilganlikni model shunchaki javob bergani bilan emas, so‘ralgan natija va tasdiqlangan amal natijasi bilan belgilang.
", "aboutText": "Grok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining Grok 4.1 Fast oilasidagi bevosita javob beruvchi, alohida nomlangan varianti. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza yurituvchi variantdan alohida chiqarib, tezkor javoblar uchun tanlov sifatida ta’riflaydi. U ko‘rsatmasi aniq, kirish ma’lumotlari ma’lum va natijasi belgilangan matnli suhbat yoki vosita yordamidagi qadam uchun foydali. Non-Reasoning javob rejimini tanlaydi; Grok 4.1 Fast esa oddiy Grok 4.1 modelidan ham, Grok 4 Fast modelidan ham alohida oiladir.\n\nxAI Grok 4.1 Fast modelini amaliy vosita qo‘llanilishi asosida rivojlantiradi. Uning mustahkamlovchi o‘qitilishi ko‘plab sohalardagi turli vositalarga ega simulyatsiya muhitlaridan foydalanadi; mijozlarni qo‘llab-quvvatlash amaliy misol sifatida ajratib ko‘rsatilgan. Bunday vazifa uchun modelga foydalanuvchi so‘rovini, tegishli qoidalarni va ilova ruxsat beradigan funksiyalarni bering. Keyingi amalni tanlash uchun qanday ma’lumot zarurligini ayting. Namunaviy jarayon — foydalanuvchining joriy muammosini aniqlash, yetishmayotgan tafsilotni so‘rash, qidiruv amalini tanlash va qaytgan ma’lumot asosida qisqa javob tayyorlash.\n\nIshlab chiqaruvchi, shuningdek, uzoq davom etuvchi mustahkamlovchi o‘qitish va ko‘p navbatli ssenariylarga urg‘u beradi. Bu so‘rov bir nechta amal yoki aniqlashtirish orqali davom etganda ahamiyatli. Keyingi javob vazifaning joriy holatini aks ettirishi uchun dastlabki maqsadni, muhim cheklovlarni, avvalgi javoblarni va haqiqiy funksiya natijalarini saqlang. Vosita ma’lumot yetishmasligini yoki amal bajarilmaganini bildirsa, muvaffaqiyatni taxmin qilish o‘rniga shu natijani kiriting. Modeldan kuzatilgan holat asosida navbatdagi zarur qadamni tushuntirishni so‘rang; taklif etilgan amalni ilova bajarib bo‘lgan amaldan ajratib ko‘rsating.\n\nIshlab chiqaruvchi bu oila uchun ikki million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Katta oyna salmoqli suhbat tarixi, ko‘rsatmalar va qo‘shimcha hujjatlarni sig‘dira oladi, ammo topshiriq matnida joriy savolni topish baribir oson bo‘lishi kerak. Hujjatlarga o‘zgarmas nomlar bering, tegishli identifikatorlarni saqlang va faktik bayonot manbasini ko‘rsating. Uzun qo‘llab-quvvatlash ishida muammoning hozirgi holati, allaqachon tasdiqlangan faktlar va keyingi javobsiz savolni so‘rang. Hujjatlarni qayta ishlashda ajratib olinadigan maydonlarni hamda yo‘q yoki ziddiyatli qiymat qanday ifodalanishini belgilang.\n\nGrok 4.1 Fast e’lonida qidiruv, kod bajarish va hujjatlardan ma’lumot olish uchun alohida vosita xizmati ham tanishtiriladi. Modelning vosita chaqirish imkoniyati va muayyan vositaning mavjudligi — ish jarayonining turli qismlari. Ilovangiz amalda taqdim etadigan vositalarni tavsiflang va ularning natijalarini suhbatga qaytaring. Tadqiqot vazifasida savolni, qamrovni va kerakli dalillarni belgilang, so‘ng olingan materialga bog‘langan umumlashtirishni so‘rang. Ma’lumotlar bilan ishlashda model yaratgan sonni bajarilgan hisob deb qabul qilish o‘rniga, izoh uchun haqiqiy hisob natijalarini kirish ma’lumoti sifatida ishlating.\n\nBevosita matn amali uchun natija talablarini ixcham va aniq yozing. Ko‘rsatilgan faktlarni saqlagan holda qayta yozilgan abzats, berilgan materialning qisqa xulosasi, aniq qoidalar asosida tanlangan toifa yoki ajratib olingan tafsilotlar jadvalini so‘rashingiz mumkin. Kutilgan formatda muhim chekka holatlar bo‘lsa, misollar kiriting. Bular matn va agent ish jarayonining namunaviy qo‘llanilishidir; har bir kirish to‘g‘ri natija beradi degan da’vo emas. Vazifa avvaldan yaxshi belgilangan bo‘lsa, bevosita javob rejimi natijaning maqsadga yo‘naltirilganligini saqlashi mumkin.\n\nFaktlar bilan ishlashda manba bilan tasdiqlangan ma’lumotni taxminlardan ajratishni va yetishmayotgan dalillarni belgilashni so‘rang. Muhim nomlar, identifikatorlar, qiymatlar va bajarilgan deb aytilgan amallar natijalarini asl material yoki haqiqiy vosita javobi bilan tekshiring. Katta kontekst va tez javob jarayoni bu tekshiruvning o‘rnini bosmaydi. Boshqa masala yechish jarayoni kerak bo‘lsa, alohida nomlangan mulohaza yurituvchi variantni tanlang; aniq ko‘rsatmalar va bevosita yakuniy javob uchun Non-Reasoning variantini saqlang. Bajarilganlikni model shunchaki javob bergani bilan emas, so‘ralgan natija va tasdiqlangan amal natijasi bilan belgilang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Continue a support case from its state\n\nContinue this support conversation with one concise reply. Customer: I cannot find order K19. Earlier reply: Please confirm the checkout email. Customer: It is pat@example.test. Supplied lookup result: No order found for K19 and that email. Ask for the next useful detail without saying the order was cancelled, refunded or located.One customer-facing reply acknowledging the unsuccessful lookup and asking for a relevant missing order detail.Check that the reply reflects the supplied no-match result and claims no completed account or order action.grok-4-1-fast-non-reasoningGrok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining matnli suhbatlar va vositalar yordamidagi vazifalar uchun bevosita javob beruvchi varianti. Oilaning ikki million tokenli konteksti va ko‘p navbatli o‘qitilishi katta vazifa tarixini, ko‘rsatmalarni va vositalardan qaytgan ma’lumotlarni birga saqlashga yordam beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining Grok 4.1 Fast oilasidagi bevosita javob beruvchi, alohida nomlangan varianti. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza yurituvchi variantdan alohida chiqarib, tezkor javoblar uchun tanlov sifatida ta’riflaydi. U ko‘rsatmasi aniq, kirish ma’lumotlari ma’lum va natijasi belgilangan matnli suhbat yoki vosita yordamidagi qadam uchun foydali. Non-Reasoning javob rejimini tanlaydi; Grok 4.1 Fast esa oddiy Grok 4.1 modelidan ham, Grok 4 Fast modelidan ham alohida oiladir.
xAI Grok 4.1 Fast modelini amaliy vosita qo‘llanilishi asosida rivojlantiradi. Uning mustahkamlovchi o‘qitilishi ko‘plab sohalardagi turli vositalarga ega simulyatsiya muhitlaridan foydalanadi; mijozlarni qo‘llab-quvvatlash amaliy misol sifatida ajratib ko‘rsatilgan. Bunday vazifa uchun modelga foydalanuvchi so‘rovini, tegishli qoidalarni va ilova ruxsat beradigan funksiyalarni bering. Keyingi amalni tanlash uchun qanday ma’lumot zarurligini ayting. Namunaviy jarayon — foydalanuvchining joriy muammosini aniqlash, yetishmayotgan tafsilotni so‘rash, qidiruv amalini tanlash va qaytgan ma’lumot asosida qisqa javob tayyorlash.
Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, uzoq davom etuvchi mustahkamlovchi o‘qitish va ko‘p navbatli ssenariylarga urg‘u beradi. Bu so‘rov bir nechta amal yoki aniqlashtirish orqali davom etganda ahamiyatli. Keyingi javob vazifaning joriy holatini aks ettirishi uchun dastlabki maqsadni, muhim cheklovlarni, avvalgi javoblarni va haqiqiy funksiya natijalarini saqlang. Vosita ma’lumot yetishmasligini yoki amal bajarilmaganini bildirsa, muvaffaqiyatni taxmin qilish o‘rniga shu natijani kiriting. Modeldan kuzatilgan holat asosida navbatdagi zarur qadamni tushuntirishni so‘rang; taklif etilgan amalni ilova bajarib bo‘lgan amaldan ajratib ko‘rsating.
Ishlab chiqaruvchi bu oila uchun ikki million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Katta oyna salmoqli suhbat tarixi, ko‘rsatmalar va qo‘shimcha hujjatlarni sig‘dira oladi, ammo topshiriq matnida joriy savolni topish baribir oson bo‘lishi kerak. Hujjatlarga o‘zgarmas nomlar bering, tegishli identifikatorlarni saqlang va faktik bayonot manbasini ko‘rsating. Uzun qo‘llab-quvvatlash ishida muammoning hozirgi holati, allaqachon tasdiqlangan faktlar va keyingi javobsiz savolni so‘rang. Hujjatlarni qayta ishlashda ajratib olinadigan maydonlarni hamda yo‘q yoki ziddiyatli qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Grok 4.1 Fast e’lonida qidiruv, kod bajarish va hujjatlardan ma’lumot olish uchun alohida vosita xizmati ham tanishtiriladi. Modelning vosita chaqirish imkoniyati va muayyan vositaning mavjudligi — ish jarayonining turli qismlari. Ilovangiz amalda taqdim etadigan vositalarni tavsiflang va ularning natijalarini suhbatga qaytaring. Tadqiqot vazifasida savolni, qamrovni va kerakli dalillarni belgilang, so‘ng olingan materialga bog‘langan umumlashtirishni so‘rang. Ma’lumotlar bilan ishlashda model yaratgan sonni bajarilgan hisob deb qabul qilish o‘rniga, izoh uchun haqiqiy hisob natijalarini kirish ma’lumoti sifatida ishlating.
Bevosita matn amali uchun natija talablarini ixcham va aniq yozing. Ko‘rsatilgan faktlarni saqlagan holda qayta yozilgan abzats, berilgan materialning qisqa xulosasi, aniq qoidalar asosida tanlangan toifa yoki ajratib olingan tafsilotlar jadvalini so‘rashingiz mumkin. Kutilgan formatda muhim chekka holatlar bo‘lsa, misollar kiriting. Bular matn va agent ish jarayonining namunaviy qo‘llanilishidir; har bir kirish to‘g‘ri natija beradi degan da’vo emas. Vazifa avvaldan yaxshi belgilangan bo‘lsa, bevosita javob rejimi natijaning maqsadga yo‘naltirilganligini saqlashi mumkin.
Faktlar bilan ishlashda manba bilan tasdiqlangan ma’lumotni taxminlardan ajratishni va yetishmayotgan dalillarni belgilashni so‘rang. Muhim nomlar, identifikatorlar, qiymatlar va bajarilgan deb aytilgan amallar natijalarini asl material yoki haqiqiy vosita javobi bilan tekshiring. Katta kontekst va tez javob jarayoni bu tekshiruvning o‘rnini bosmaydi. Boshqa masala yechish jarayoni kerak bo‘lsa, alohida nomlangan mulohaza yurituvchi variantni tanlang; aniq ko‘rsatmalar va bevosita yakuniy javob uchun Non-Reasoning variantini saqlang. Bajarilganlikni model shunchaki javob bergani bilan emas, so‘ralgan natija va tasdiqlangan amal natijasi bilan belgilang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar grok-4-1-fast-non-reasoning | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-4-1-fast-non-reasoning", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='grok-4-1-fast-non-reasoning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='grok-4-1-fast-non-reasoning',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra grok-4-1-fast-non-reasoning
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
grok-4-1-fast-non-reasoningGrok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining matnli suhbatlar va vositalar yordamidagi vazifalar uchun bevosita javob beruvchi varianti. Oilaning ikki million tokenli konteksti va ko‘p navbatli o‘qitilishi katta vazifa tarixini, ko‘rsatmalarni va vositalardan qaytgan ma’lumotlarni birga saqlashga yordam beradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Grok 4.1 Fast Non-Reasoning — xAI kompaniyasining Grok 4.1 Fast oilasidagi bevosita javob beruvchi, alohida nomlangan varianti. Ishlab chiqaruvchi uni mulohaza yurituvchi variantdan alohida chiqarib, tezkor javoblar uchun tanlov sifatida ta’riflaydi. U ko‘rsatmasi aniq, kirish ma’lumotlari ma’lum va natijasi belgilangan matnli suhbat yoki vosita yordamidagi qadam uchun foydali. Non-Reasoning javob rejimini tanlaydi; Grok 4.1 Fast esa oddiy Grok 4.1 modelidan ham, Grok 4 Fast modelidan ham alohida oiladir.
xAI Grok 4.1 Fast modelini amaliy vosita qo‘llanilishi asosida rivojlantiradi. Uning mustahkamlovchi o‘qitilishi ko‘plab sohalardagi turli vositalarga ega simulyatsiya muhitlaridan foydalanadi; mijozlarni qo‘llab-quvvatlash amaliy misol sifatida ajratib ko‘rsatilgan. Bunday vazifa uchun modelga foydalanuvchi so‘rovini, tegishli qoidalarni va ilova ruxsat beradigan funksiyalarni bering. Keyingi amalni tanlash uchun qanday ma’lumot zarurligini ayting. Namunaviy jarayon — foydalanuvchining joriy muammosini aniqlash, yetishmayotgan tafsilotni so‘rash, qidiruv amalini tanlash va qaytgan ma’lumot asosida qisqa javob tayyorlash.
Ishlab chiqaruvchi, shuningdek, uzoq davom etuvchi mustahkamlovchi o‘qitish va ko‘p navbatli ssenariylarga urg‘u beradi. Bu so‘rov bir nechta amal yoki aniqlashtirish orqali davom etganda ahamiyatli. Keyingi javob vazifaning joriy holatini aks ettirishi uchun dastlabki maqsadni, muhim cheklovlarni, avvalgi javoblarni va haqiqiy funksiya natijalarini saqlang. Vosita ma’lumot yetishmasligini yoki amal bajarilmaganini bildirsa, muvaffaqiyatni taxmin qilish o‘rniga shu natijani kiriting. Modeldan kuzatilgan holat asosida navbatdagi zarur qadamni tushuntirishni so‘rang; taklif etilgan amalni ilova bajarib bo‘lgan amaldan ajratib ko‘rsating.
Ishlab chiqaruvchi bu oila uchun ikki million tokenli kontekstni tavsiflaydi. Katta oyna salmoqli suhbat tarixi, ko‘rsatmalar va qo‘shimcha hujjatlarni sig‘dira oladi, ammo topshiriq matnida joriy savolni topish baribir oson bo‘lishi kerak. Hujjatlarga o‘zgarmas nomlar bering, tegishli identifikatorlarni saqlang va faktik bayonot manbasini ko‘rsating. Uzun qo‘llab-quvvatlash ishida muammoning hozirgi holati, allaqachon tasdiqlangan faktlar va keyingi javobsiz savolni so‘rang. Hujjatlarni qayta ishlashda ajratib olinadigan maydonlarni hamda yo‘q yoki ziddiyatli qiymat qanday ifodalanishini belgilang.
Grok 4.1 Fast e’lonida qidiruv, kod bajarish va hujjatlardan ma’lumot olish uchun alohida vosita xizmati ham tanishtiriladi. Modelning vosita chaqirish imkoniyati va muayyan vositaning mavjudligi — ish jarayonining turli qismlari. Ilovangiz amalda taqdim etadigan vositalarni tavsiflang va ularning natijalarini suhbatga qaytaring. Tadqiqot vazifasida savolni, qamrovni va kerakli dalillarni belgilang, so‘ng olingan materialga bog‘langan umumlashtirishni so‘rang. Ma’lumotlar bilan ishlashda model yaratgan sonni bajarilgan hisob deb qabul qilish o‘rniga, izoh uchun haqiqiy hisob natijalarini kirish ma’lumoti sifatida ishlating.
Bevosita matn amali uchun natija talablarini ixcham va aniq yozing. Ko‘rsatilgan faktlarni saqlagan holda qayta yozilgan abzats, berilgan materialning qisqa xulosasi, aniq qoidalar asosida tanlangan toifa yoki ajratib olingan tafsilotlar jadvalini so‘rashingiz mumkin. Kutilgan formatda muhim chekka holatlar bo‘lsa, misollar kiriting. Bular matn va agent ish jarayonining namunaviy qo‘llanilishidir; har bir kirish to‘g‘ri natija beradi degan da’vo emas. Vazifa avvaldan yaxshi belgilangan bo‘lsa, bevosita javob rejimi natijaning maqsadga yo‘naltirilganligini saqlashi mumkin.
Faktlar bilan ishlashda manba bilan tasdiqlangan ma’lumotni taxminlardan ajratishni va yetishmayotgan dalillarni belgilashni so‘rang. Muhim nomlar, identifikatorlar, qiymatlar va bajarilgan deb aytilgan amallar natijalarini asl material yoki haqiqiy vosita javobi bilan tekshiring. Katta kontekst va tez javob jarayoni bu tekshiruvning o‘rnini bosmaydi. Boshqa masala yechish jarayoni kerak bo‘lsa, alohida nomlangan mulohaza yurituvchi variantni tanlang; aniq ko‘rsatmalar va bevosita yakuniy javob uchun Non-Reasoning variantini saqlang. Bajarilganlikni model shunchaki javob bergani bilan emas, so‘ralgan natija va tasdiqlangan amal natijasi bilan belgilang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar grok-4-1-fast-non-reasoning | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0004 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.001 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4-1-fast-non-reasoning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'grok-4-1-fast-non-reasoning', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra grok-4-1-fast-non-reasoning
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Continue a support case from its state\n\nContinue this support conversation with one concise reply. Customer: I cannot find order K19. Earlier reply: Please confirm the checkout email. Customer: It is pat@example.test. Supplied lookup result: No order found for K19 and that email. Ask for the next useful detail without saying the order was cancelled, refunded or located.One customer-facing reply acknowledging the unsuccessful lookup and asking for a relevant missing order detail.Check that the reply reflects the supplied no-match result and claims no completed account or order action.