Grok 3 mini là mô hình suy luận gọn nhẹ thuộc dòng Grok 3 của xAI. Nhà sản xuất giới thiệu mô hình cùng Grok 3 Think lớn hơn, sử dụng học tăng cường để phát triển hành vi giải quyết vấn đề. Trọng tâm cụ thể là công việc kỹ thuật: toán học, lập trình và các nhiệm vụ STEM khác, nơi bộ điều kiện rõ ràng quan trọng hơn lượng kiến thức phổ quát lớn. Mục mô hình có tên này nhận văn bản và trả văn bản.
Mục đích của giai đoạn suy luận là xử lý vấn đề trước khi đưa ra câu trả lời. Vì vậy, phiên bản này đáng cân nhắc cho câu hỏi có các bước phụ thuộc: suy ra giá trị từ nhiều điều kiện, xem thuật toán có đáp ứng yêu cầu hay không hoặc kiểm tra một lập luận logic được đề xuất. xAI giới thiệu mini như lựa chọn mô hình riêng, không chỉ là thiết lập thu nhỏ phiên bản văn bản grok-3 thông thường. Giữ sự phân biệt đó khi chọn đầu vào và kết quả cần nhận.
Với toán học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, giả định được phép và đại lượng hoặc mệnh đề cần xác lập. Một yêu cầu minh họa là: “Đánh giá lời giải này. Xác định bước sai đầu tiên, giải thích điều kiện bị vi phạm và đưa ra kết quả đã sửa kèm kiểm tra theo đề bài gốc.” Với lập trình, cung cấp mã liên quan, giá trị đầu vào và hành vi mong đợi. Yêu cầu giải thích sự khác biệt và đề xuất thay đổi có thể kiểm thử trên những đầu vào đó. Với logic, phân biệt tiền đề với kết luận và hỏi những khẳng định trung gian nào cần căn cứ.
Câu trả lời có thể được tổ chức quanh một sản phẩm cuối hữu ích: công thức suy ra, đoạn mã, danh sách giả định bị bác bỏ hoặc giải thích ngắn về phương pháp đã chọn. Yêu cầu chỉ rõ sản phẩm giúp suy luận bám sát nhiệm vụ của người dùng. Với trợ lý gia sư, nêu người học cần gợi ý, giải thích phương pháp hay lời giải đầy đủ; với người đánh giá kỹ thuật, nêu tiêu chí câu trả lời đề xuất phải đáp ứng. Đây là những cách chuẩn bị minh họa dựa trên trọng tâm nhiệm vụ của nhà sản xuất, không phải bảo đảm lập luận trả về đúng mà không cần kiểm tra.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình của nhà sản xuất ghi nhận suy luận, đầu ra có cấu trúc và gọi hàm cho grok-3-mini. Ví dụ nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token và liệt kê văn bản cho cả đầu vào lẫn đầu ra. Những nguồn đã đọc cho đúng phiên bản không xác lập mức tối đa phổ quát riêng cho đầu ra được sinh. Giữ các điều kiện cần thiết và tài liệu liên quan trong lời nhắc, đặt cấu trúc kết quả mong muốn và xác định giới hạn cho lần thực thi từ cấu hình được chọn thay vì mượn từ mô hình Grok lớn hơn.
Đầu ra có cấu trúc giúp ứng dụng sử dụng kết quả suy luận dễ hơn: chẳng hạn tách kết quả đề xuất, giả định, kiểm tra và câu hỏi còn bỏ ngỏ thành các trường xác định. Với gọi hàm, ứng dụng mô tả các thao tác hiện có, nhận lời gọi đề xuất rồi cung cấp kết quả thao tác cho phản hồi tiếp theo của mô hình. Phép tính hoặc tra cứu bên ngoài do công cụ ứng dụng thực hiện; câu viết rằng một phép tính đã được kiểm tra tự nó không phải bằng chứng công cụ đã chạy.
Trọng tâm kỹ thuật của phiên bản mini cũng là một ranh giới đáng chú ý. Cung cấp các sự kiện chuyên ngành mà lời giải phụ thuộc, nhất là khi chúng mới xuất hiện hoặc nằm ngoài điều kiện nêu trong câu hỏi. Tách sự kiện nguồn khỏi chỉ dẫn và yêu cầu giữ mức độ chưa chắc chắn khi thiếu tiền đề bắt buộc. Bài giới thiệu mô tả mô hình suy luận và các tác tử được trang bị công cụ riêng, vì thế tính năng duyệt web, tìm kiếm hoặc thực thi của chúng cần gắn với tích hợp thực tế. Chọn Grok 3 mini cho nhiệm vụ suy luận văn bản được ghi nhận và kiểm tra các phép tính, lập luận, mã có hệ quả quan trọng theo đề bài gốc hoặc các kiểm tra của ứng dụng.
", "aboutText": "Grok 3 mini là mô hình suy luận gọn nhẹ thuộc dòng Grok 3 của xAI. Nhà sản xuất giới thiệu mô hình cùng Grok 3 Think lớn hơn, sử dụng học tăng cường để phát triển hành vi giải quyết vấn đề. Trọng tâm cụ thể là công việc kỹ thuật: toán học, lập trình và các nhiệm vụ STEM khác, nơi bộ điều kiện rõ ràng quan trọng hơn lượng kiến thức phổ quát lớn. Mục mô hình có tên này nhận văn bản và trả văn bản.\n\nMục đích của giai đoạn suy luận là xử lý vấn đề trước khi đưa ra câu trả lời. Vì vậy, phiên bản này đáng cân nhắc cho câu hỏi có các bước phụ thuộc: suy ra giá trị từ nhiều điều kiện, xem thuật toán có đáp ứng yêu cầu hay không hoặc kiểm tra một lập luận logic được đề xuất. xAI giới thiệu mini như lựa chọn mô hình riêng, không chỉ là thiết lập thu nhỏ phiên bản văn bản grok-3 thông thường. Giữ sự phân biệt đó khi chọn đầu vào và kết quả cần nhận.\n\nVới toán học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, giả định được phép và đại lượng hoặc mệnh đề cần xác lập. Một yêu cầu minh họa là: “Đánh giá lời giải này. Xác định bước sai đầu tiên, giải thích điều kiện bị vi phạm và đưa ra kết quả đã sửa kèm kiểm tra theo đề bài gốc.” Với lập trình, cung cấp mã liên quan, giá trị đầu vào và hành vi mong đợi. Yêu cầu giải thích sự khác biệt và đề xuất thay đổi có thể kiểm thử trên những đầu vào đó. Với logic, phân biệt tiền đề với kết luận và hỏi những khẳng định trung gian nào cần căn cứ.\n\nCâu trả lời có thể được tổ chức quanh một sản phẩm cuối hữu ích: công thức suy ra, đoạn mã, danh sách giả định bị bác bỏ hoặc giải thích ngắn về phương pháp đã chọn. Yêu cầu chỉ rõ sản phẩm giúp suy luận bám sát nhiệm vụ của người dùng. Với trợ lý gia sư, nêu người học cần gợi ý, giải thích phương pháp hay lời giải đầy đủ; với người đánh giá kỹ thuật, nêu tiêu chí câu trả lời đề xuất phải đáp ứng. Đây là những cách chuẩn bị minh họa dựa trên trọng tâm nhiệm vụ của nhà sản xuất, không phải bảo đảm lập luận trả về đúng mà không cần kiểm tra.\n\nVí dụ siêu dữ liệu mô hình của nhà sản xuất ghi nhận suy luận, đầu ra có cấu trúc và gọi hàm cho grok-3-mini. Ví dụ nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token và liệt kê văn bản cho cả đầu vào lẫn đầu ra. Những nguồn đã đọc cho đúng phiên bản không xác lập mức tối đa phổ quát riêng cho đầu ra được sinh. Giữ các điều kiện cần thiết và tài liệu liên quan trong lời nhắc, đặt cấu trúc kết quả mong muốn và xác định giới hạn cho lần thực thi từ cấu hình được chọn thay vì mượn từ mô hình Grok lớn hơn.\n\nĐầu ra có cấu trúc giúp ứng dụng sử dụng kết quả suy luận dễ hơn: chẳng hạn tách kết quả đề xuất, giả định, kiểm tra và câu hỏi còn bỏ ngỏ thành các trường xác định. Với gọi hàm, ứng dụng mô tả các thao tác hiện có, nhận lời gọi đề xuất rồi cung cấp kết quả thao tác cho phản hồi tiếp theo của mô hình. Phép tính hoặc tra cứu bên ngoài do công cụ ứng dụng thực hiện; câu viết rằng một phép tính đã được kiểm tra tự nó không phải bằng chứng công cụ đã chạy.\n\nTrọng tâm kỹ thuật của phiên bản mini cũng là một ranh giới đáng chú ý. Cung cấp các sự kiện chuyên ngành mà lời giải phụ thuộc, nhất là khi chúng mới xuất hiện hoặc nằm ngoài điều kiện nêu trong câu hỏi. Tách sự kiện nguồn khỏi chỉ dẫn và yêu cầu giữ mức độ chưa chắc chắn khi thiếu tiền đề bắt buộc. Bài giới thiệu mô tả mô hình suy luận và các tác tử được trang bị công cụ riêng, vì thế tính năng duyệt web, tìm kiếm hoặc thực thi của chúng cần gắn với tích hợp thực tế. Chọn Grok 3 mini cho nhiệm vụ suy luận văn bản được ghi nhận và kiểm tra các phép tính, lập luận, mã có hệ quả quan trọng theo đề bài gốc hoặc các kiểm tra của ứng dụng.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Find the first invalid algebra step\n\nReview this proposed solution to x squared = 9: 'Take square roots, so x = 3. Therefore there is exactly one real solution.' Identify the earliest invalid inference, give the complete real solution set and verify it by substitution. Explain the issue to a learner without introducing unrelated algebra topics.A concise correction, the full real solution set and a substitution check for each value.Both 3 and -3 are checked, and the missing negative root is tied to the square-root inference.grok-3-miniGrok 3 mini là mô hình suy luận văn bản gọn nhẹ của xAI dành cho toán học, lập trình và nhiệm vụ tập trung vào logic. Mô hình được thiết kế để xử lý vấn đề trước khi trả lời, với các tính năng đầu ra có cấu trúc và gọi hàm được ghi nhận cho phiên bản có tên này.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Grok 3 mini là mô hình suy luận gọn nhẹ thuộc dòng Grok 3 của xAI. Nhà sản xuất giới thiệu mô hình cùng Grok 3 Think lớn hơn, sử dụng học tăng cường để phát triển hành vi giải quyết vấn đề. Trọng tâm cụ thể là công việc kỹ thuật: toán học, lập trình và các nhiệm vụ STEM khác, nơi bộ điều kiện rõ ràng quan trọng hơn lượng kiến thức phổ quát lớn. Mục mô hình có tên này nhận văn bản và trả văn bản.
Mục đích của giai đoạn suy luận là xử lý vấn đề trước khi đưa ra câu trả lời. Vì vậy, phiên bản này đáng cân nhắc cho câu hỏi có các bước phụ thuộc: suy ra giá trị từ nhiều điều kiện, xem thuật toán có đáp ứng yêu cầu hay không hoặc kiểm tra một lập luận logic được đề xuất. xAI giới thiệu mini như lựa chọn mô hình riêng, không chỉ là thiết lập thu nhỏ phiên bản văn bản grok-3 thông thường. Giữ sự phân biệt đó khi chọn đầu vào và kết quả cần nhận.
Với toán học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, giả định được phép và đại lượng hoặc mệnh đề cần xác lập. Một yêu cầu minh họa là: “Đánh giá lời giải này. Xác định bước sai đầu tiên, giải thích điều kiện bị vi phạm và đưa ra kết quả đã sửa kèm kiểm tra theo đề bài gốc.” Với lập trình, cung cấp mã liên quan, giá trị đầu vào và hành vi mong đợi. Yêu cầu giải thích sự khác biệt và đề xuất thay đổi có thể kiểm thử trên những đầu vào đó. Với logic, phân biệt tiền đề với kết luận và hỏi những khẳng định trung gian nào cần căn cứ.
Câu trả lời có thể được tổ chức quanh một sản phẩm cuối hữu ích: công thức suy ra, đoạn mã, danh sách giả định bị bác bỏ hoặc giải thích ngắn về phương pháp đã chọn. Yêu cầu chỉ rõ sản phẩm giúp suy luận bám sát nhiệm vụ của người dùng. Với trợ lý gia sư, nêu người học cần gợi ý, giải thích phương pháp hay lời giải đầy đủ; với người đánh giá kỹ thuật, nêu tiêu chí câu trả lời đề xuất phải đáp ứng. Đây là những cách chuẩn bị minh họa dựa trên trọng tâm nhiệm vụ của nhà sản xuất, không phải bảo đảm lập luận trả về đúng mà không cần kiểm tra.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình của nhà sản xuất ghi nhận suy luận, đầu ra có cấu trúc và gọi hàm cho grok-3-mini. Ví dụ nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token và liệt kê văn bản cho cả đầu vào lẫn đầu ra. Những nguồn đã đọc cho đúng phiên bản không xác lập mức tối đa phổ quát riêng cho đầu ra được sinh. Giữ các điều kiện cần thiết và tài liệu liên quan trong lời nhắc, đặt cấu trúc kết quả mong muốn và xác định giới hạn cho lần thực thi từ cấu hình được chọn thay vì mượn từ mô hình Grok lớn hơn.
Đầu ra có cấu trúc giúp ứng dụng sử dụng kết quả suy luận dễ hơn: chẳng hạn tách kết quả đề xuất, giả định, kiểm tra và câu hỏi còn bỏ ngỏ thành các trường xác định. Với gọi hàm, ứng dụng mô tả các thao tác hiện có, nhận lời gọi đề xuất rồi cung cấp kết quả thao tác cho phản hồi tiếp theo của mô hình. Phép tính hoặc tra cứu bên ngoài do công cụ ứng dụng thực hiện; câu viết rằng một phép tính đã được kiểm tra tự nó không phải bằng chứng công cụ đã chạy.
Trọng tâm kỹ thuật của phiên bản mini cũng là một ranh giới đáng chú ý. Cung cấp các sự kiện chuyên ngành mà lời giải phụ thuộc, nhất là khi chúng mới xuất hiện hoặc nằm ngoài điều kiện nêu trong câu hỏi. Tách sự kiện nguồn khỏi chỉ dẫn và yêu cầu giữ mức độ chưa chắc chắn khi thiếu tiền đề bắt buộc. Bài giới thiệu mô tả mô hình suy luận và các tác tử được trang bị công cụ riêng, vì thế tính năng duyệt web, tìm kiếm hoặc thực thi của chúng cần gắn với tích hợp thực tế. Chọn Grok 3 mini cho nhiệm vụ suy luận văn bản được ghi nhận và kiểm tra các phép tính, lập luận, mã có hệ quả quan trọng theo đề bài gốc hoặc các kiểm tra của ứng dụng.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn grok-3-mini | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.001 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "grok-3-mini", "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-3-mini',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-3-mini',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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra grok-3-mini
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
grok-3-miniGrok 3 mini là mô hình suy luận văn bản gọn nhẹ của xAI dành cho toán học, lập trình và nhiệm vụ tập trung vào logic. Mô hình được thiết kế để xử lý vấn đề trước khi trả lời, với các tính năng đầu ra có cấu trúc và gọi hàm được ghi nhận cho phiên bản có tên này.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Grok 3 mini là mô hình suy luận gọn nhẹ thuộc dòng Grok 3 của xAI. Nhà sản xuất giới thiệu mô hình cùng Grok 3 Think lớn hơn, sử dụng học tăng cường để phát triển hành vi giải quyết vấn đề. Trọng tâm cụ thể là công việc kỹ thuật: toán học, lập trình và các nhiệm vụ STEM khác, nơi bộ điều kiện rõ ràng quan trọng hơn lượng kiến thức phổ quát lớn. Mục mô hình có tên này nhận văn bản và trả văn bản.
Mục đích của giai đoạn suy luận là xử lý vấn đề trước khi đưa ra câu trả lời. Vì vậy, phiên bản này đáng cân nhắc cho câu hỏi có các bước phụ thuộc: suy ra giá trị từ nhiều điều kiện, xem thuật toán có đáp ứng yêu cầu hay không hoặc kiểm tra một lập luận logic được đề xuất. xAI giới thiệu mini như lựa chọn mô hình riêng, không chỉ là thiết lập thu nhỏ phiên bản văn bản grok-3 thông thường. Giữ sự phân biệt đó khi chọn đầu vào và kết quả cần nhận.
Với toán học, cung cấp đầy đủ đề bài, định nghĩa, giả định được phép và đại lượng hoặc mệnh đề cần xác lập. Một yêu cầu minh họa là: “Đánh giá lời giải này. Xác định bước sai đầu tiên, giải thích điều kiện bị vi phạm và đưa ra kết quả đã sửa kèm kiểm tra theo đề bài gốc.” Với lập trình, cung cấp mã liên quan, giá trị đầu vào và hành vi mong đợi. Yêu cầu giải thích sự khác biệt và đề xuất thay đổi có thể kiểm thử trên những đầu vào đó. Với logic, phân biệt tiền đề với kết luận và hỏi những khẳng định trung gian nào cần căn cứ.
Câu trả lời có thể được tổ chức quanh một sản phẩm cuối hữu ích: công thức suy ra, đoạn mã, danh sách giả định bị bác bỏ hoặc giải thích ngắn về phương pháp đã chọn. Yêu cầu chỉ rõ sản phẩm giúp suy luận bám sát nhiệm vụ của người dùng. Với trợ lý gia sư, nêu người học cần gợi ý, giải thích phương pháp hay lời giải đầy đủ; với người đánh giá kỹ thuật, nêu tiêu chí câu trả lời đề xuất phải đáp ứng. Đây là những cách chuẩn bị minh họa dựa trên trọng tâm nhiệm vụ của nhà sản xuất, không phải bảo đảm lập luận trả về đúng mà không cần kiểm tra.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình của nhà sản xuất ghi nhận suy luận, đầu ra có cấu trúc và gọi hàm cho grok-3-mini. Ví dụ nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token và liệt kê văn bản cho cả đầu vào lẫn đầu ra. Những nguồn đã đọc cho đúng phiên bản không xác lập mức tối đa phổ quát riêng cho đầu ra được sinh. Giữ các điều kiện cần thiết và tài liệu liên quan trong lời nhắc, đặt cấu trúc kết quả mong muốn và xác định giới hạn cho lần thực thi từ cấu hình được chọn thay vì mượn từ mô hình Grok lớn hơn.
Đầu ra có cấu trúc giúp ứng dụng sử dụng kết quả suy luận dễ hơn: chẳng hạn tách kết quả đề xuất, giả định, kiểm tra và câu hỏi còn bỏ ngỏ thành các trường xác định. Với gọi hàm, ứng dụng mô tả các thao tác hiện có, nhận lời gọi đề xuất rồi cung cấp kết quả thao tác cho phản hồi tiếp theo của mô hình. Phép tính hoặc tra cứu bên ngoài do công cụ ứng dụng thực hiện; câu viết rằng một phép tính đã được kiểm tra tự nó không phải bằng chứng công cụ đã chạy.
Trọng tâm kỹ thuật của phiên bản mini cũng là một ranh giới đáng chú ý. Cung cấp các sự kiện chuyên ngành mà lời giải phụ thuộc, nhất là khi chúng mới xuất hiện hoặc nằm ngoài điều kiện nêu trong câu hỏi. Tách sự kiện nguồn khỏi chỉ dẫn và yêu cầu giữ mức độ chưa chắc chắn khi thiếu tiền đề bắt buộc. Bài giới thiệu mô tả mô hình suy luận và các tác tử được trang bị công cụ riêng, vì thế tính năng duyệt web, tìm kiếm hoặc thực thi của chúng cần gắn với tích hợp thực tế. Chọn Grok 3 mini cho nhiệm vụ suy luận văn bản được ghi nhận và kiểm tra các phép tính, lập luận, mã có hệ quả quan trọng theo đề bài gốc hoặc các kiểm tra của ứng dụng.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn grok-3-mini | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.001 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "grok-3-mini",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-3-mini', '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-3-mini', '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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra grok-3-mini
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Find the first invalid algebra step\n\nReview this proposed solution to x squared = 9: 'Take square roots, so x = 3. Therefore there is exactly one real solution.' Identify the earliest invalid inference, give the complete real solution set and verify it by substitution. Explain the issue to a learner without introducing unrelated algebra topics.A concise correction, the full real solution set and a substitution check for each value.Both 3 and -3 are checked, and the missing negative root is tied to the square-root inference.