Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/
Language: zh-hant-tw

# SpaceXAI: Grok 4.5

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## [SpaceXAI: Grok 4.5](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/)

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-0)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-1)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-3)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-4)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-5)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-6)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-7)
- [**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-8)
- [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-9)
- [**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-10)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-11)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/grok-4-5/#method-12)

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 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 的模型。公布的規格接受文字、圖片及檔案，並回傳文字。上下文視窗為 500,000 token，可將相關來源資料與當前任務保留在同一份任務說明中。

#### 程式設計與技術問題

處理程式碼任務時，請提供相關實作、觀察到的錯誤或行為，以及需要的修正。請要求範圍明確的變更與驗證方法。要求 STEM 說明時，請明確提供數量、假設與問題，包括來源使用的單位。請讓計算輸入可辨識，以便一併檢查推理與結果。

#### 根據文件與視覺證據工作

請標示提供的檔案、段落與圖片。知識工作任務說明可要求比較具名文件、摘要特定章節，或列出與來源相連的發現。視覺問題應指出要檢視的區域或物件，以及答案需要的細節。請保留缺漏或互相衝突的資訊，不要讓摘要將其抹去。

#### 推理與結構化結果

公布的託管規格列出推理、函式工具及結構化輸出控制項。當答案將輸入其他系統時，請定義所需結果欄位，再驗證結構與實際值。對於啟用工具的任務，請保留工具回傳的觀察結果，不要將提議的呼叫視為已完成的工作。

請將長篇資料整理為具名章節，並為要求的答案預留空間。實用的最終產物會將結論或程式碼提案連結到支持它的證據，同時保留來源標籤、假設與相關驗證步驟，供下一階段使用。

實用任務

### 實用任務

英文技術範例

```
Check a power-budget decision

A portable instrument draws 12 watts for 3 hours and then 4 watts for 5 hours. Its battery stores 70 watt-hours, of which only 85 percent is usable. Calculate the required energy, compare it with usable capacity and state the minimum extra usable energy needed. Keep power and energy units distinct.
```

#### 預期結果

```
A labelled energy calculation, a capacity comparison and the remaining energy shortfall or surplus.
```

#### 檢查結果

```
Check that watts are multiplied by hours and that the usability factor is applied to battery capacity.
```

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5`

[`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages)

SpaceXAI /`grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5 | 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 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_block[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`system` | 類型`string\|content_block[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型／卡片的確切上限 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 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_sequences` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].input_schema` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.budget_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`output_config.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`metadata` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`cache_control` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content 或 type=text 區塊`

**文字 + 圖片**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · Anthropic Messages

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · Anthropic Messages

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="grok-4.5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "grok-4.5",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='grok-4.5',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-4.5`

[`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses)

SpaceXAI /`grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5 | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|input_item[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`input[].content` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output；保留實際回傳的 call\_id | 預設值— |
| 欄位`input[].output` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`max_output_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`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`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 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`reasoning.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning.summary` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.verbosity` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`include` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`store` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`previous_response_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 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`prompt_cache_key` | 類型`string` | 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`輸入文字或 input_text 部分`

**文字 + 圖片**

`{type:input_image,image_url}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Responses

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Responses

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="grok-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "grok-4.5", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="grok-4.5", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · OpenAI Responses

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。

保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call\_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件／項目身分。

##### 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`status` | 類型string |
| 欄位`output[]` | 類型message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 欄位`output[].content[]` | 類型content part |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5`

[`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat)

SpaceXAI /`grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5 | 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 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

**文字 + 圖片**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Chat

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Chat

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "grok-4.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
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-4.5',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5`

[`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

SpaceXAI /`grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `x-ai/grok-4.5`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

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-4.5 | 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 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 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** · 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 |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

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

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
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-4.5","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
```

```python
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-4.5", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5`

[`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

SpaceXAI /`grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `x-ai/grok-4.5`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

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-4.5 | 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

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 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

```json
{
  "model": "grok-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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-4.5', '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
```

```python
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-4.5', '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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-4.5-latest`

[`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages)

SpaceXAI /`grok-4.5-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5-latest | 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 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_block[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`system` | 類型`string\|content_block[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型／卡片的確切上限 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 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_sequences` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].input_schema` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.budget_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`output_config.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`metadata` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`cache_control` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content 或 type=text 區塊`

**文字 + 圖片**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · Anthropic Messages

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · Anthropic Messages

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="grok-4.5-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "grok-4.5-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='grok-4.5-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-4.5-latest`

[`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses)

SpaceXAI /`grok-4.5-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5-latest | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|input_item[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`input[].content` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output；保留實際回傳的 call\_id | 預設值— |
| 欄位`input[].output` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`max_output_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`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`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 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`reasoning.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning.summary` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.verbosity` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`include` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`store` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`previous_response_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 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`prompt_cache_key` | 類型`string` | 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`輸入文字或 input_text 部分`

**文字 + 圖片**

`{type:input_image,image_url}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Responses

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Responses

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="grok-4.5-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "grok-4.5-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="grok-4.5-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · OpenAI Responses

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。

保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call\_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件／項目身分。

##### 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`status` | 類型string |
| 欄位`output[]` | 類型message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 欄位`output[].content[]` | 類型content part |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-4.5-latest`

[`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat)

SpaceXAI /`grok-4.5-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-4.5-latest | 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 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

**文字 + 圖片**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Chat

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Chat

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-4.5-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.5-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "grok-4.5-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
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-4.5-latest',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `grok-build-latest`

[`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)

SpaceXAI /`grok-build-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-build-latest | 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 user, assistant | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_block[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`system` | 類型`string\|content_block[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 最小值: 1 限制適用對象: 所選模型／卡片的確切上限 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
| 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_sequences` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`tools[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 已提供工具 | 預設值— |
| 欄位`tools[].description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tools[].input_schema` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`tool_choice` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`thinking.budget_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`output_config.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`metadata` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`cache_control` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content 或 type=text 區塊`

**文字 + 圖片**

`{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} 或 type=url 的來源`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · Anthropic Messages

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · Anthropic Messages

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "max_tokens": 1024, "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})
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/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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import anthropic
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)
msg = client.messages.create(
    model="grok-build-latest",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(msg.to_dict(mode="json"))
```

```js
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const msg = await client.messages.create({
  model: "grok-build-latest",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(msg);
```

```python
import anthropic,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=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",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.messages.stream(model='grok-build-latest',max_tokens=1024,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_message()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `grok-build-latest`

[`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses)

SpaceXAI /`grok-build-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-build-latest | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string\|input_item[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`input[].content` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
| 欄位`input[].call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output；保留實際回傳的 call\_id | 預設值— |
| 欄位`input[].output` | 類型`string\|content_part[]` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: function\_call\_output | 預設值— |
| 欄位`max_output_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`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`tools` | 類型`tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 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`reasoning.effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`reasoning.summary` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`text.verbosity` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`include` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`store` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`previous_response_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 ID 要求: 僅限支援的延續流程實際回傳的回應 ID 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`prompt_cache_key` | 類型`string` | 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`輸入文字或 input_text 部分`

**文字 + 圖片**

`{type:input_image,image_url}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Responses

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Responses

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "input": ""}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64})
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/responses \
  -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 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(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.responses.create(model="grok-build-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.responses.create({ model: "grok-build-latest", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
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))

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)
with client.responses.stream(model="grok-build-latest", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis 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_response()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot · OpenAI Responses

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。

保留每個輸出項目與內容部分、實際函式 call\_id、加密推理與用量。串流時保留完整事件／項目身分。

##### 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`status` | 類型string |
| 欄位`output[]` | 類型message\|reasoning\|function\_call\|other item |
| 欄位`output[].content[]` | 類型content part |
| 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=responses), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=responses), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5)

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `grok-build-latest`

[`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)

SpaceXAI /`grok-build-latest`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `grok-4.5-latest`
- `grok-build-latest`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

接受的輸入

文字 · 圖片

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`, `image`

輸出

`text`

上下文

500,000 tokens

輸出上限

500,000 tokens

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-build-latest | 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 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— |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

**文字 + 圖片**

`{type:image_url,image_url:{url,detail}}`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`material_types` | 規格text, image |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`optional_controls` | 規格null |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`text_file_material` | 規格實際 UTF-8 內容以文字插入；檔案 ID／URLs 需要另有精確支援 |

生命週期： `exact retained published method`

方法結構與 ID 均為精確值；供應商能力與准入狀態分開。

### 方案

#### Ailoot 方法費率

輸入

US$0.002 */ 1K*

輸出

US$0.006 */ 1K*

讀取快取

US$0.0003 */ 1K*

寫入快取

US$0.00 */ 1K*

寫入快取，5 分鐘

US$0.00 */ 1K tokens*

寫入快取，1 小時

US$0.00 */ 1K tokens*

#### 依請求長度計價 · OpenAI Chat

| 請求大小，tokens | 輸入 | 輸出 | 讀取快取 | 寫入快取 | 快取 5 分鐘 | 快取 1 小時 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 請求大小，tokens(0; 200,000\] | 輸入US$0.002 | 輸出US$0.006 | 讀取快取US$0.0003 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |
| 請求大小，tokens(200,000; ∞) | 輸入US$0.004 | 輸出US$0.012 | 讀取快取US$0.0006 | 寫入快取US$0.00 | 快取 5 分鐘US$0.00 | 快取 1 小時US$0.00 |

費率單位為每 1K Token 的 USD 金額。 未設定費率時，會沿用此方法的基本費率；«—» 表示未設定基本費率。

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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

#### 參考費率詳情

模型層級的參考費率表不會變更方法選擇、報價或費用。實際計費採用所選 Ailoot 方法的費率。

模型參考費率表

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定OpenAI Chat · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定OpenAI Chat · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 基本 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定Anthropic Messages · 請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

### 請求範例

#### Ailoot · OpenAI Chat

文字範例輸入，圖片Python SDKNode.js SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "messages": []}')
f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")
text=f.read_text(encoding="utf-8")
if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")
p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}]
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"
export AILOOT_IMAGE_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "grok-build-latest", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')
import base64
f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])
if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")
raw=f.read_bytes()
mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None
if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")
b64=base64.b64encode(raw).decode()
p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}})
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
print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

```python
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)
resp = client.chat.completions.create(
    model="grok-build-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis 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(resp.to_dict(mode="json"))
```

```js
import OpenAI from "openai";

if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "grok-build-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],
});
import { writeFileSync } from "node:fs";

function saveResult(data, stem = "result") {
  writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));
  console.log(JSON.stringify(data, null, 2));
  const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {
    const raw = Buffer.from(encoded, "base64");
    const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;
    const file = `${stem}-${label}.${ext}`;
    writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);
  };
  for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));
  for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));
  for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {
    console.log("Output", i, JSON.stringify(item));
    if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);
  }
  for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {
    for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {
      console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));
      const blob = part.inlineData || part.inline_data;
      if (blob?.data) {
        const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;
        const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";
        saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);
      }
    }
  }
}

saveResult(resp);
```

```python
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-build-latest',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 · 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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `x-ai/grok-4.5`

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

SpaceXAI /`x-ai/grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `x-ai/grok-4.5`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

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 x-ai/grok-4.5 | 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

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "x-ai/grok-4.5", "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
```

```python
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='x-ai/grok-4.5',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"))
```

```python
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='x-ai/grok-4.5',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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=chat), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=chat), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `x-ai/grok-4.5`

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

SpaceXAI /`x-ai/grok-4.5`

模型 ID

- `grok-4.5`
- `x-ai/grok-4.5`

### 入門

Grok 4.5 是 SpaceXAI 用於程式設計、知識工作與 STEM 任務的模型。它接受文字、圖片及檔案，輸出文字答案；公布的規格包含推理、工具及結構化輸出控制項，以及 500,000 token 的上下文視窗。

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 x-ai/grok-4.5 | 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

標準費率 選取快速模式時

flex 模式

標準費率 選取 flex 模式時

最高推理強度

標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

推理強度 · high

標準費率 推理強度設為 high 時

推理強度 · low

標準費率 推理強度設為 low 時

推理強度 · medium

標準費率 推理強度設為 medium 時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於200,000 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.012** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0006** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 2 | 費率表— | 上下文 Token 數大於200,000 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.008** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.024** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0.0012** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 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

```json
{
  "model": "x-ai/grok-4.5",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'x-ai/grok-4.5', '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
```

```python
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': 'x-ai/grok-4.5', '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

<strong>Ailoot</strong> [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages)
**Ailoot Ultra** [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`x-ai/grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=x-ai%2Fgrok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5-latest&fmt=messages), [`grok-build-latest`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-build-latest&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Core&caller=grok-4.5&fmt=messages), [`grok-4.5`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=x-ai%2Fgrok-4.5&route=Ultra&caller=grok-4.5&fmt=messages)

FAQ · SpaceXAI: Grok 4.5

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/messages` · `grok-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `grok-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `grok-4.5`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/messages` · `grok-4.5-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `grok-4.5-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/messages` · `grok-build-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `grok-build-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `grok-build-latest`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `x-ai/grok-4.5`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `x-ai/grok-4.5`: `text` → `json`, `sse`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/messages` · `grok-4.5`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `grok-4.5`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `grok-4.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/messages` · `grok-4.5-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `grok-4.5-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `grok-build-latest`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `grok-build-latest`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `grok-build-latest`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `x-ai/grok-4.5`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `x-ai/grok-4.5`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/messages` · `grok-4.5`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `grok-4.5`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `grok-4.5-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `grok-4.5-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000` `POST /v1/chat/completions` · `grok-4.5-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/messages` · `grok-build-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `grok-build-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000` `POST /v1/chat/completions` · `grok-build-latest`: `ctx`: `500000`; `max_out`: `500000`; `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `x-ai/grok-4.5`: `messages.min_items`: `1`

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

## 公司及其專案組合

公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。

## 優惠購買 token。

訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。

訂閱

為定期請求選擇優惠方案。

最高 50% 折扣碼

購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

[選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/)

## 將 API 加入 你銷售的產品。

依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。

商用應用程式

在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。

經銷授權

提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。

網站文件

串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

[申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw)

## Ailoot · 公司及其專案組合





Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。





公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。





Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。