제공사별 모델
xAI Grok 모델
xAI는 Grok 4.6를 코딩, 채팅, 설정 가능한 추론과 도구형 AI 에이전트용 대표 모델로 소개합니다.
모델별 안내
현재 모델과 지원 종료 안내
선택·연동
모델군에서 적합한 모델 선택
작업을 처리할 만한 가장 작은 모델로 시작하고 더 강한 후보 하나와 같은 작업을 비교하세요. 채택 결과의 품질, 지연, 안정성과 총비용으로 고르세요.
- 큰 컨텍스트가 유용한 코딩, 지식 업무와 도구형 에이전트는 Grok 4.6를 고르세요.
- 대화형 작업은 low나 medium을 쓰세요. 품질 향상이 지연·출력 비용을 정당화할 때만 high나 xhigh를 평가하세요.
- 단순 분류·추출에서 대표 모델의 이점이 없으면 더 작은 모델 경로를 선택하세요.
입력·출력·컨텍스트·도구
- Responses·Chat Completions API에서 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 지원합니다.
- 500K 컨텍스트로 큰 코드베이스, 긴 문서와 긴 에이전트 기록을 처리합니다.
- 공개 도구는 함수 호출, 웹 검색, X 검색과 코드 실행입니다.
- 추론은 low, medium, high, xhigh를 지원하며 기본값은 high입니다.
이 모델군에 적합한 작업
먼저 시험할 후보입니다. 모든 작업에 맞는 것은 아니니 실제 프롬프트, 도구와 합격 기준으로 검증하세요.
- 여러 파일 코딩, 디버깅과 저장소 분석.
- 웹·X 검색과 구조화 도구를 결합한 조사 에이전트.
- 많은 자료를 이용한 장문 지식 업무.
- 코드 실행·함수 호출이 필요한 여러 단계 작업.
추론·컨텍스트·비용 관리
입력 단가만 비교하지 마세요. 출력, 캐시 읽기·쓰기, 장문 구간, 추론 토큰, 도구, 재시도와 매 대화의 기록 재전송도 포함하세요.
- 긴 에이전트 반복 작업에서는 prompt_cache_key나 Chat Completions 대화 헤더로 같은 캐시를 재사용하기 쉽게 하세요.
- 계속 늘어나는 기록을 반복 전송하지 말고 500K 한도 전에 컨텍스트를 압축·요약하세요.
- 최신 웹·X 정보는 해당 검색 도구가 필요합니다. 기본 모델 자체가 실시간 정보를 제공하지는 않습니다.
최소 요청 보내기
예시는 표의 첫 공식 모델 ID를 사용합니다. API 키의 모델 목록에 다른 ID가 표시되면 그 값을 그대로 복사하세요.
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
}'제한·호환성 안내
- 공개된 장문 기준에 도달하면 공식 요금이 두 배가 됩니다. 선택한 경로의 과금을 확인하세요.
- 이미지 입력은 지원 형식·크기 제한이 있습니다. 운영 전 전처리를 검증하세요.
- 새 Grok 모델은 로그 확률을 포함한 기존 생성 옵션을 모두 지원하지는 않습니다.
운영 전 평가 목록
- 시험 전에 합격 기준을 정하고 대표 작업 20~50개를 실행하세요.
- 첫 토큰 시간, 전체 지연, 입력·출력 토큰, 도구 재시도와 성공 작업당 비용을 측정하세요.
- 앱에서 쓰는 엔드포인트, 스트리밍, 도구 스키마와 구조화 출력을 시험하세요.
- 400, 401, 404, 429과 일시적 5xx 처리를 확인하고 재시도 횟수를 제한하세요.
- 모델 ID를 설정으로 관리하고 운영 요청을 옮기기 전에 대체 모델을 검증하세요.
모델 목록에서 확인할 내용
모델 목록에서 API 키가 쓸 수 있는 ID, 과금 배율, 이용 가능 여부, 엔드포인트와 호환성을 확인할 수 있습니다. 배포 전 작은 요청으로 검증하세요.
- Grok 4.6 컨텍스트는 500K입니다.
- 작업에 맞게 추론 강도를 설정할 수 있습니다.
- LLMFly AI 그룹이 정확한 모델명을 지원해야 합니다. 미지원 이름은 404를 반환합니다.
조사한 모델의 실제 ID 확인
위 모델 페이지의 공식 ID를 확인한 뒤 모델 목록에서 API 키가 쓸 수 있는 ID를 확인하세요. ID를 설정에 두면 앱을 다시 작성하지 않고 검토·변경할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
이 공식 모델 ID를 LLMFly AI에 그대로 보내도 되나요?
항상 같지는 않습니다. 모델 목록에서 API 키에 표시되는 ID를 쓰세요.
LLMFly AI 요금인가요?
아니요. 제공사 참고 요금입니다. LLMFly AI 과금은 모델 목록과 사용 기록에서 확인하세요.
컨텍스트가 클수록 답변이 항상 좋아지나요?
아니요. 필요한 정보를 선별하면 관련성, 속도와 비용을 개선할 수 있습니다. 공개된 컨텍스트는 한도이며 모두 채울 목표가 아닙니다.
추론 수준은 어떻게 고르나요?
문서의 기본값으로 시작하고 평가에서 품질이나 지연 개선이 확인될 때만 바꾸세요.
운영용 대체 모델은 무엇을 지원해야 하나요?
같은 요청 형식, 도구와 안전 검사를 지원해야 하며 앱에서 전환 조건을 정해야 합니다.
어떤 Grok API 모델을 쓰면 되나요?
공개 기능이 작업에 맞는 가장 작은 후보로 시작해 대표 테스트에서 더 강한 모델 하나와 비교하세요.
Grok API 요금은 얼마인가요?
요금은 모델마다 다릅니다. 개별 페이지에서 공식 요금을 보고 모델 목록에서 LLMFly AI 요금을 확인하세요.
Grok 컨텍스트 한도는 얼마인가요?
컨텍스트 한도는 모델마다 다릅니다. 모델군 이름으로 추측하지 말고 개별 페이지와 목록에서 확인하세요.
OpenAI 호환 클라이언트로 Grok를 쓸 수 있나요?
모델 목록에서 호환으로 표시된 모델을 쓰고 앱에 필요한 엔드포인트, 스트리밍, 도구, 구조화 출력과 오류 처리를 시험하세요.
모델 ID를 설정으로 관리하는 이유는?
제공사 ID를 코드 곳곳에 넣지 않고 모델 시험, 복구와 변경을 할 수 있습니다.
API 키로 쓸 수 있는 모델 확인
운영 설정에 모델 ID를 넣기 전에 모델 목록을 확인하세요.