模型

grok-2-vision-1212

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grok-2-vision-1212

Grok 2 Vision 1212 是 xAI 的影像理解版本,適合回答文件、圖表、照片與螢幕截圖相關問題。它結合書面問題與視覺輸入,回傳文字回答;具名版本的文件也記載了結構化輸出與函式呼叫功能。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Grok 2 Vision 1212 是 xAI 的 Grok 2 系列中的視覺輸入版本,以 grok-2-vision-1212 名稱識別。製造商將 Grok 2 介紹為文字與視覺理解模型,任務包括文件問答,以及根據視覺資料進行數學推理。後來的 1212 版本公告描述了指令遵循與多語言行為的改善。本模型卡介紹的是此具名視覺版本與其文字結果。

製造商的模型中繼資料將文字與影像列為輸入,文字列為輸出。因此,實用任務應同時提供視覺證據與精確問題。文件頁面應指定要解釋的欄位、章節或關係;圖表應指出重要標籤與數量;螢幕截圖應描述使用者目標,以及希望檢視的元素。目的是將可見內容與請求連結,而非要求毫無方向地描述圖片中的一切。

文件請求範例為:「讀取此頁的標題與附有標籤的欄位。回傳可見的值、標示無法有把握辨讀的項目,並解釋哪個段落支持你的回答。」圖表請求可以詢問兩個數列的關係,並區分直接可見的數值與詮釋。產品照片則可以要求列出可見特徵,並與提供的書面規格比較。這些是根據製造商視覺任務類型提出的準備與輸出範例,不保證能從每張影像還原所有細節。

具名模型範例也記載了結構化輸出與函式呼叫支援。擷取任務應定義所需結果,例如欄位清單、欄位中的可見文字,以及不確定性註記。工具輔助任務應提供允許的工具說明與操作所需資訊。應用程式執行操作並回傳結果;模型接著可在下一次文字回答中使用該資訊。視覺功能本身是解讀所提供影像的能力,外部操作則屬於周邊應用程式。

製造商範例將此版本列為沒有獨立推理模式。它仍能回答需要關係理解與解釋的問題,但其他 Grok 版本明確描述的延伸思考模式應分開處理。同一範例列出的提示詞長度上限為 32,768 token。這是具名模型公布的輸入欄位,不是另外記載的回答長度上限。已讀取的一手來源,並未確立 Vision 1212 精確且通用的影像數量、影像解析度或輸出 token 上限,因此這些數值應來自特定請求規格,而非借用較新視覺模型的數值。

選擇版本時,固定的 1212 名稱也很重要。Grok 2 的純文字版本與影像生成產品,處理不同的輸入與輸出。此處描述的結果是針對視覺資料的書面回答。Grok 應用程式中展示的功能,例如額外搜尋或影像生成體驗,是圍繞此系列的獨立整合,應與此具名模型項目的能力區分。

請準備清楚可讀的頁面,並在比較資料時為每張影像加上標籤。說明影像哪個部分相關、在問題中加入必要定義或單位,並要求回答保留原始名稱。實用的最終成果可以選擇解釋、擷取表格,或與證據連結的觀察清單。若影像內容模糊,請在輸出中保留這項不確定性,並將影響重要判斷的辨讀結果與原始資料核對。

實用任務

實用任務

英文技術範例

Interpret a transcribed sales chart

Use this chart transcription: January sales 80 units, February 100, March 90. The vertical axis is units, not currency. Write a three-sentence chart caption covering the peak, the change from January to March and one conclusion about revenue that cannot be drawn from these values.

預期結果

A three-sentence caption separating stated sales values, a calculated change and the revenue-information limit.

檢查結果

Check that the caption retains units and does not infer revenue or prices from unit counts.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions grok-2-vision-1212

grok-2-vision-1212

xAI /grok-2-vision-1212

入門

Grok 2 Vision 1212 是 xAI 的影像理解版本,適合回答文件、圖表、照片與螢幕截圖相關問題。它結合書面問題與視覺輸入,回傳文字回答;具名版本的文件也記載了結構化輸出與函式呼叫功能。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
grok-2-vision-1212
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-2-vision-1212", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='grok-2-vision-1212',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        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
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='grok-2-vision-1212',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra grok-2-vision-1212

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

grok-2-vision-1212

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages grok-2-vision-1212

grok-2-vision-1212

xAI /grok-2-vision-1212

入門

Grok 2 Vision 1212 是 xAI 的影像理解版本,適合回答文件、圖表、照片與螢幕截圖相關問題。它結合書面問題與視覺輸入,回傳文字回答;具名版本的文件也記載了結構化輸出與函式呼叫功能。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
grok-2-vision-1212
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
未指定 選取快速模式時
flex 模式
未指定 選取 flex 模式時
最高推理強度
未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.004 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.02 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "grok-2-vision-1212",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'grok-2-vision-1212', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'grok-2-vision-1212', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra grok-2-vision-1212

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

grok-2-vision-1212

FAQ · grok-2-vision-1212
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · grok-2-vision-1212: text → text

POST /v1/messages · grok-2-vision-1212: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · grok-2-vision-1212: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · grok-2-vision-1212: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · grok-2-vision-1212: messages.min_items: 1

更多詳情

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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歷史中的費用
每次請求保存模型、token 與金額。

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