Grok 3 là dòng mô hình của xAI dành cho công việc ngôn ngữ, kiến thức tổng quát, lập trình và giải quyết vấn đề. Mô tả ra mắt phân biệt mô hình phản hồi thông thường với các biến thể được xác định rõ là Think trong cùng dòng, vốn thực hiện suy luận bổ sung trước câu trả lời cuối. Mục grok-3 có tên được mô tả ở đây là phiên bản trò chuyện văn bản: nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, đầu ra văn bản và không có tính năng suy luận riêng cho mục này.
Tiền huấn luyện của dòng mô hình nhằm hỗ trợ nhiều loại câu hỏi và chỉ dẫn. xAI nhấn mạnh toán học, lập trình, kiến thức và kiểm soát phong cách trong mô tả phát hành. Với nhiệm vụ viết, đây là cơ sở hữu ích để yêu cầu mô hình chỉnh sửa giải thích cho một nhóm độc giả, giữ các sự kiện chỉ định hoặc phát triển bản thảo mạch lạc từ một tập ý. Với trợ lý kỹ thuật, hãy cung cấp tài liệu liên quan và nêu câu hỏi câu trả lời phải giải quyết, thay vì chỉ yêu cầu thảo luận chung về chủ đề.
Một nhiệm vụ tài liệu minh họa là: “So sánh hai mô tả quy trình này. Liệt kê điểm thống nhất, mâu thuẫn và thông tin còn thiếu, rồi viết phần giải thích ngắn cho thành viên mới.” Giữ nhãn cho các phần nguồn để phản hồi gắn mỗi quan sát với đúng đoạn. Nhiệm vụ mã có thể gồm hàm, hành vi mong đợi và đầu vào cụ thể khiến kết quả hiện tại sai. Yêu cầu đề xuất sửa và giải thích nên dùng ví dụ nào để kiểm tra. Các ví dụ này thuộc nhóm nhiệm vụ ngôn ngữ và lập trình được ghi nhận, không hàm ý mã sinh ra đã được thực thi.
Sự khác biệt với Think rất quan trọng. Thông báo dòng Grok 3 cũng mô tả Grok 3 Think và Grok 3 mini Think, được huấn luyện để dành thêm công sức cho suy luận. Hành vi suy nghĩ mở rộng cần được mô tả như chế độ hoặc lựa chọn mô hình riêng. Mục văn bản thông thường có thể giải thích và giải câu hỏi, nhưng không nên nhầm điều đó với việc chọn cấu hình suy luận mở rộng được ghi nhận rõ ràng.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình có tên của nhà sản xuất nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token cho grok-3 và ghi nhận hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, gọi hàm. Trường độ dài lời nhắc mô tả ngân sách đầu vào công bố trong ví dụ đó; nó không phải trần token đầu ra riêng. Thông báo dòng mô hình đề cập cấu hình ngữ cảnh dài lớn hơn, vì vậy cần phân biệt thông số chính xác của mô hình có tên với mô tả rộng hơn của dòng khi chuẩn bị yêu cầu. Cung cấp ngữ cảnh cần cho câu hỏi và xác định rõ định dạng, độ dài câu trả lời.
Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi hội thoại cần kết thúc bằng các trường ứng dụng xử lý được, như tóm tắt, sự kiện trích xuất và câu hỏi cần làm rõ. Gọi hàm cho phép ứng dụng cung cấp các thao tác được phép và nhận đối số đề xuất. Ứng dụng thực hiện thao tác rồi trả kết quả cho câu trả lời tiếp theo. Điều này khác với việc mô hình tự có quyền truy cập cơ sở dữ liệu, trình duyệt hoặc trình thông dịch mã bất kỳ.
Bài giới thiệu thảo luận DeepSearch và các tác tử có công cụ như những hệ thống xây dựng quanh dòng Grok. Quy trình tìm kiếm, thực thi và lập báo cáo của chúng là bối cảnh tích hợp, không phải lý do để chuyển mọi tính năng ứng dụng sang mục văn bản grok-3 thuần túy. Để nhiệm vụ hữu ích, hãy nêu tài liệu được cung cấp hoặc dữ liệu công cụ trả về mà mô hình cần dùng, phân biệt sự kiện với diễn giải được yêu cầu và đề nghị đánh dấu thông tin còn thiếu. Kết thúc bằng sản phẩm cụ thể: tài liệu đã chỉnh sửa, đề xuất mã, bản ghi trích xuất hoặc giải thích có thể đối chiếu với đầu vào gốc.
", "aboutText": "Grok 3 là dòng mô hình của xAI dành cho công việc ngôn ngữ, kiến thức tổng quát, lập trình và giải quyết vấn đề. Mô tả ra mắt phân biệt mô hình phản hồi thông thường với các biến thể được xác định rõ là Think trong cùng dòng, vốn thực hiện suy luận bổ sung trước câu trả lời cuối. Mục grok-3 có tên được mô tả ở đây là phiên bản trò chuyện văn bản: nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, đầu ra văn bản và không có tính năng suy luận riêng cho mục này.\n\nTiền huấn luyện của dòng mô hình nhằm hỗ trợ nhiều loại câu hỏi và chỉ dẫn. xAI nhấn mạnh toán học, lập trình, kiến thức và kiểm soát phong cách trong mô tả phát hành. Với nhiệm vụ viết, đây là cơ sở hữu ích để yêu cầu mô hình chỉnh sửa giải thích cho một nhóm độc giả, giữ các sự kiện chỉ định hoặc phát triển bản thảo mạch lạc từ một tập ý. Với trợ lý kỹ thuật, hãy cung cấp tài liệu liên quan và nêu câu hỏi câu trả lời phải giải quyết, thay vì chỉ yêu cầu thảo luận chung về chủ đề.\n\nMột nhiệm vụ tài liệu minh họa là: “So sánh hai mô tả quy trình này. Liệt kê điểm thống nhất, mâu thuẫn và thông tin còn thiếu, rồi viết phần giải thích ngắn cho thành viên mới.” Giữ nhãn cho các phần nguồn để phản hồi gắn mỗi quan sát với đúng đoạn. Nhiệm vụ mã có thể gồm hàm, hành vi mong đợi và đầu vào cụ thể khiến kết quả hiện tại sai. Yêu cầu đề xuất sửa và giải thích nên dùng ví dụ nào để kiểm tra. Các ví dụ này thuộc nhóm nhiệm vụ ngôn ngữ và lập trình được ghi nhận, không hàm ý mã sinh ra đã được thực thi.\n\nSự khác biệt với Think rất quan trọng. Thông báo dòng Grok 3 cũng mô tả Grok 3 Think và Grok 3 mini Think, được huấn luyện để dành thêm công sức cho suy luận. Hành vi suy nghĩ mở rộng cần được mô tả như chế độ hoặc lựa chọn mô hình riêng. Mục văn bản thông thường có thể giải thích và giải câu hỏi, nhưng không nên nhầm điều đó với việc chọn cấu hình suy luận mở rộng được ghi nhận rõ ràng.\n\nVí dụ siêu dữ liệu mô hình có tên của nhà sản xuất nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token cho grok-3 và ghi nhận hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, gọi hàm. Trường độ dài lời nhắc mô tả ngân sách đầu vào công bố trong ví dụ đó; nó không phải trần token đầu ra riêng. Thông báo dòng mô hình đề cập cấu hình ngữ cảnh dài lớn hơn, vì vậy cần phân biệt thông số chính xác của mô hình có tên với mô tả rộng hơn của dòng khi chuẩn bị yêu cầu. Cung cấp ngữ cảnh cần cho câu hỏi và xác định rõ định dạng, độ dài câu trả lời.\n\nĐầu ra có cấu trúc hữu ích khi hội thoại cần kết thúc bằng các trường ứng dụng xử lý được, như tóm tắt, sự kiện trích xuất và câu hỏi cần làm rõ. Gọi hàm cho phép ứng dụng cung cấp các thao tác được phép và nhận đối số đề xuất. Ứng dụng thực hiện thao tác rồi trả kết quả cho câu trả lời tiếp theo. Điều này khác với việc mô hình tự có quyền truy cập cơ sở dữ liệu, trình duyệt hoặc trình thông dịch mã bất kỳ.\n\nBài giới thiệu thảo luận DeepSearch và các tác tử có công cụ như những hệ thống xây dựng quanh dòng Grok. Quy trình tìm kiếm, thực thi và lập báo cáo của chúng là bối cảnh tích hợp, không phải lý do để chuyển mọi tính năng ứng dụng sang mục văn bản grok-3 thuần túy. Để nhiệm vụ hữu ích, hãy nêu tài liệu được cung cấp hoặc dữ liệu công cụ trả về mà mô hình cần dùng, phân biệt sự kiện với diễn giải được yêu cầu và đề nghị đánh dấu thông tin còn thiếu. Kết thúc bằng sản phẩm cụ thể: tài liệu đã chỉnh sửa, đề xuất mã, bản ghi trích xuất hoặc giải thích có thể đối chiếu với đầu vào gốc.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Revise a technical explanation\n\nRewrite this for a nontechnical office manager in at most 75 words: 'The synchronisation job retries transient transport failures using exponential backoff; repeated requests carry the same operation key to prevent duplicate entries.' Preserve the difference between retrying a failed connection and creating a second record. Use one everyday comparison and no unsupported guarantees.A concise plain-language explanation with one comparison and both retry and duplicate-prevention concepts intact.The rewrite does not imply that every failure is recoverable or that retries always succeed.grok-3Grok 3 là phiên bản trò chuyện văn bản của xAI dành cho giải thích, viết, lập trình và câu hỏi dựa trên tài liệu được cung cấp. Mục mô hình có tên này hỗ trợ đầu ra có cấu trúc và gọi hàm, đồng thời khác với các mô hình được xác định rõ là Think trong cùng dòng.
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 là dòng mô hình của xAI dành cho công việc ngôn ngữ, kiến thức tổng quát, lập trình và giải quyết vấn đề. Mô tả ra mắt phân biệt mô hình phản hồi thông thường với các biến thể được xác định rõ là Think trong cùng dòng, vốn thực hiện suy luận bổ sung trước câu trả lời cuối. Mục grok-3 có tên được mô tả ở đây là phiên bản trò chuyện văn bản: nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, đầu ra văn bản và không có tính năng suy luận riêng cho mục này.
Tiền huấn luyện của dòng mô hình nhằm hỗ trợ nhiều loại câu hỏi và chỉ dẫn. xAI nhấn mạnh toán học, lập trình, kiến thức và kiểm soát phong cách trong mô tả phát hành. Với nhiệm vụ viết, đây là cơ sở hữu ích để yêu cầu mô hình chỉnh sửa giải thích cho một nhóm độc giả, giữ các sự kiện chỉ định hoặc phát triển bản thảo mạch lạc từ một tập ý. Với trợ lý kỹ thuật, hãy cung cấp tài liệu liên quan và nêu câu hỏi câu trả lời phải giải quyết, thay vì chỉ yêu cầu thảo luận chung về chủ đề.
Một nhiệm vụ tài liệu minh họa là: “So sánh hai mô tả quy trình này. Liệt kê điểm thống nhất, mâu thuẫn và thông tin còn thiếu, rồi viết phần giải thích ngắn cho thành viên mới.” Giữ nhãn cho các phần nguồn để phản hồi gắn mỗi quan sát với đúng đoạn. Nhiệm vụ mã có thể gồm hàm, hành vi mong đợi và đầu vào cụ thể khiến kết quả hiện tại sai. Yêu cầu đề xuất sửa và giải thích nên dùng ví dụ nào để kiểm tra. Các ví dụ này thuộc nhóm nhiệm vụ ngôn ngữ và lập trình được ghi nhận, không hàm ý mã sinh ra đã được thực thi.
Sự khác biệt với Think rất quan trọng. Thông báo dòng Grok 3 cũng mô tả Grok 3 Think và Grok 3 mini Think, được huấn luyện để dành thêm công sức cho suy luận. Hành vi suy nghĩ mở rộng cần được mô tả như chế độ hoặc lựa chọn mô hình riêng. Mục văn bản thông thường có thể giải thích và giải câu hỏi, nhưng không nên nhầm điều đó với việc chọn cấu hình suy luận mở rộng được ghi nhận rõ ràng.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình có tên của nhà sản xuất nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token cho grok-3 và ghi nhận hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, gọi hàm. Trường độ dài lời nhắc mô tả ngân sách đầu vào công bố trong ví dụ đó; nó không phải trần token đầu ra riêng. Thông báo dòng mô hình đề cập cấu hình ngữ cảnh dài lớn hơn, vì vậy cần phân biệt thông số chính xác của mô hình có tên với mô tả rộng hơn của dòng khi chuẩn bị yêu cầu. Cung cấp ngữ cảnh cần cho câu hỏi và xác định rõ định dạng, độ dài câu trả lời.
Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi hội thoại cần kết thúc bằng các trường ứng dụng xử lý được, như tóm tắt, sự kiện trích xuất và câu hỏi cần làm rõ. Gọi hàm cho phép ứng dụng cung cấp các thao tác được phép và nhận đối số đề xuất. Ứng dụng thực hiện thao tác rồi trả kết quả cho câu trả lời tiếp theo. Điều này khác với việc mô hình tự có quyền truy cập cơ sở dữ liệu, trình duyệt hoặc trình thông dịch mã bất kỳ.
Bài giới thiệu thảo luận DeepSearch và các tác tử có công cụ như những hệ thống xây dựng quanh dòng Grok. Quy trình tìm kiếm, thực thi và lập báo cáo của chúng là bối cảnh tích hợp, không phải lý do để chuyển mọi tính năng ứng dụng sang mục văn bản grok-3 thuần túy. Để nhiệm vụ hữu ích, hãy nêu tài liệu được cung cấp hoặc dữ liệu công cụ trả về mà mô hình cần dùng, phân biệt sự kiện với diễn giải được yêu cầu và đề nghị đánh dấu thông tin còn thiếu. Kết thúc bằng sản phẩm cụ thể: tài liệu đã chỉnh sửa, đề xuất mã, bản ghi trích xuất hoặc giải thích có thể đối chiếu với đầu vào gốc.
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 | 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 $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 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", "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',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',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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
grok-3Grok 3 là phiên bản trò chuyện văn bản của xAI dành cho giải thích, viết, lập trình và câu hỏi dựa trên tài liệu được cung cấp. Mục mô hình có tên này hỗ trợ đầu ra có cấu trúc và gọi hàm, đồng thời khác với các mô hình được xác định rõ là Think trong cùng dòng.
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 là dòng mô hình của xAI dành cho công việc ngôn ngữ, kiến thức tổng quát, lập trình và giải quyết vấn đề. Mô tả ra mắt phân biệt mô hình phản hồi thông thường với các biến thể được xác định rõ là Think trong cùng dòng, vốn thực hiện suy luận bổ sung trước câu trả lời cuối. Mục grok-3 có tên được mô tả ở đây là phiên bản trò chuyện văn bản: nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, đầu ra văn bản và không có tính năng suy luận riêng cho mục này.
Tiền huấn luyện của dòng mô hình nhằm hỗ trợ nhiều loại câu hỏi và chỉ dẫn. xAI nhấn mạnh toán học, lập trình, kiến thức và kiểm soát phong cách trong mô tả phát hành. Với nhiệm vụ viết, đây là cơ sở hữu ích để yêu cầu mô hình chỉnh sửa giải thích cho một nhóm độc giả, giữ các sự kiện chỉ định hoặc phát triển bản thảo mạch lạc từ một tập ý. Với trợ lý kỹ thuật, hãy cung cấp tài liệu liên quan và nêu câu hỏi câu trả lời phải giải quyết, thay vì chỉ yêu cầu thảo luận chung về chủ đề.
Một nhiệm vụ tài liệu minh họa là: “So sánh hai mô tả quy trình này. Liệt kê điểm thống nhất, mâu thuẫn và thông tin còn thiếu, rồi viết phần giải thích ngắn cho thành viên mới.” Giữ nhãn cho các phần nguồn để phản hồi gắn mỗi quan sát với đúng đoạn. Nhiệm vụ mã có thể gồm hàm, hành vi mong đợi và đầu vào cụ thể khiến kết quả hiện tại sai. Yêu cầu đề xuất sửa và giải thích nên dùng ví dụ nào để kiểm tra. Các ví dụ này thuộc nhóm nhiệm vụ ngôn ngữ và lập trình được ghi nhận, không hàm ý mã sinh ra đã được thực thi.
Sự khác biệt với Think rất quan trọng. Thông báo dòng Grok 3 cũng mô tả Grok 3 Think và Grok 3 mini Think, được huấn luyện để dành thêm công sức cho suy luận. Hành vi suy nghĩ mở rộng cần được mô tả như chế độ hoặc lựa chọn mô hình riêng. Mục văn bản thông thường có thể giải thích và giải câu hỏi, nhưng không nên nhầm điều đó với việc chọn cấu hình suy luận mở rộng được ghi nhận rõ ràng.
Ví dụ siêu dữ liệu mô hình có tên của nhà sản xuất nêu độ dài lời nhắc tối đa 131,072 token cho grok-3 và ghi nhận hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, gọi hàm. Trường độ dài lời nhắc mô tả ngân sách đầu vào công bố trong ví dụ đó; nó không phải trần token đầu ra riêng. Thông báo dòng mô hình đề cập cấu hình ngữ cảnh dài lớn hơn, vì vậy cần phân biệt thông số chính xác của mô hình có tên với mô tả rộng hơn của dòng khi chuẩn bị yêu cầu. Cung cấp ngữ cảnh cần cho câu hỏi và xác định rõ định dạng, độ dài câu trả lời.
Đầu ra có cấu trúc hữu ích khi hội thoại cần kết thúc bằng các trường ứng dụng xử lý được, như tóm tắt, sự kiện trích xuất và câu hỏi cần làm rõ. Gọi hàm cho phép ứng dụng cung cấp các thao tác được phép và nhận đối số đề xuất. Ứng dụng thực hiện thao tác rồi trả kết quả cho câu trả lời tiếp theo. Điều này khác với việc mô hình tự có quyền truy cập cơ sở dữ liệu, trình duyệt hoặc trình thông dịch mã bất kỳ.
Bài giới thiệu thảo luận DeepSearch và các tác tử có công cụ như những hệ thống xây dựng quanh dòng Grok. Quy trình tìm kiếm, thực thi và lập báo cáo của chúng là bối cảnh tích hợp, không phải lý do để chuyển mọi tính năng ứng dụng sang mục văn bản grok-3 thuần túy. Để nhiệm vụ hữu ích, hãy nêu tài liệu được cung cấp hoặc dữ liệu công cụ trả về mà mô hình cần dùng, phân biệt sự kiện với diễn giải được yêu cầu và đề nghị đánh dấu thông tin còn thiếu. Kết thúc bằng sản phẩm cụ thể: tài liệu đã chỉnh sửa, đề xuất mã, bản ghi trích xuất hoặc giải thích có thể đối chiếu với đầu vào gốc.
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 | 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 $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "grok-3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Revise a technical explanation\n\nRewrite this for a nontechnical office manager in at most 75 words: 'The synchronisation job retries transient transport failures using exponential backoff; repeated requests carry the same operation key to prevent duplicate entries.' Preserve the difference between retrying a failed connection and creating a second record. Use one everyday comparison and no unsupported guarantees.A concise plain-language explanation with one comparison and both retry and duplicate-prevention concepts intact.The rewrite does not imply that every failure is recoverable or that retries always succeed.