xAI Grokモデル

シリーズ内でモデルを選ぶ

必要な作業をこなせそうな最小モデルから始め、上位候補1つと同じ作業で比較します。採用できる結果の品質、待ち時間、安定性、総費用で選んでください。

• 大きなコンテキストを活かすコード開発、知的作業、ツール型エージェントにはGrok 4.6を選んでください。
• 対話的な作業はlowかmediumを使います。high・xhighは、品質向上が待ち時間と出力費用に見合う場合だけ検討してください。
• 簡単な分類・抽出で最上位モデルの優位性が出ないなら、小型モデルの接続先を選んでください。

入力・出力・コンテキスト・ツール

• Responses・Chat Completions APIでテキストと画像を入力し、テキストを出力します。
• 500Kのコンテキストで、大きなコードベース、長い文書、長時間のエージェント履歴を扱えます。
• 公表ツールは関数呼び出し、Web検索、X検索、コード実行です。
• 推論はlow、medium、high、xhighに対応。初期値はhighです。

このシリーズに向いている用途

候補として使い、お使いのプロンプト、ツール、合格基準で試してください。すべての用途に最適とは限りません。

• 複数ファイルの開発、デバッグ、リポジトリ分析。
• Web・X検索と構造化ツールを使う調査エージェント。
• 大量の資料を扱う長文の知的作業。
• コード実行や関数呼び出しが必要な複数段階の処理。

推論・コンテキスト・費用の調整

入力単価だけで比べないでください。出力、キャッシュ読み書き、長文料金帯、推論トークン、ツール、再試行、毎ターン再送する履歴も含めます。

• 長いエージェント処理では、prompt_cache_keyかChat Completionsの会話ヘッダーを使い、同じキャッシュに接続しやすくしてください。
• 500Kの上限に達する前に履歴を圧縮・要約し、増え続ける全文を繰り返し送らないでください。
• 最新のWeb・X情報には該当の検索ツールが必要です。モデル単体がリアルタイム情報を持つわけではありません。

最小のリクエストを送る

例では表の最初の公式モデルIDを使っています。APIキーのモデル一覧でIDが異なる場合は、一覧の値をそのままコピーしてください。

curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain this request in three bullets."}],
    "stream": false
  }'

制限と互換性の注意点

• 公表された長文の境界に達すると公式料金は2倍になります。お使いの接続先の請求方法を確認してください。
• 画像入力には形式とサイズの制限があります。本番前に前処理を検証してください。
• 新しいGrokは、対数確率など従来の生成オプションをすべてサポートするわけではありません。

本番前のテスト項目

• テスト前に合格基準を決め、代表的な作業を20～50件実行してください。
• 最初のトークンまでの時間、総待ち時間、入力・出力数、ツール再試行、成功した作業あたりの費用を測ってください。
• アプリが使うエンドポイント、ストリーミング、ツールのスキーマ、構造化出力をテストしてください。
• 400、401、404、429、一時的な5xxの処理を確認し、再試行には上限を設けてください。
• モデルIDを設定で管理し、本番リクエストを移す前に代替モデルを検証してください。

モデル一覧で確認すること

モデル一覧でAPIキーの対応ID、料金倍率、利用可否、対応エンドポイント、互換性を確認できます。デプロイ前に小さなリクエストで確かめてください。

• Grok 4.6のコンテキストは500Kです。
• 作業に合わせて推論の強さを設定できます。
• グループが正確なモデル名に対応している必要があります。非対応の名前は404を返します。

調べたモデルを実際のIDに結びつける

上のモデルページで公式IDを確認し、モデル一覧でAPIキーが使えるIDを確かめてください。IDは設定で管理すると、アプリを書き直さずに確認・変更できます。