Grok API: xAI Reasoning and Coding Models

Atlas Cloud är värd för Grok 4.3, xAI:s nuvarande flaggskepps-LLM, tillgänglig för 1,25 USD per miljon inmatningstokens. Modellen stöder chatt, resonemang, funktionsanrop, strukturerad utdata och bildförståelse i ett enda API. Kontrollera samlingssidan för Atlas Cloud xAI för eventuella ytterligare Grok-versioner allt eftersom de läggs till.

Grok 4.3 stöder ett kontextfönster på 1 miljon tokens. Detta är tillräckligt stort för att bearbeta hela kodbaser, långa forskningsdokument eller utökade agent-sessioner med flera turer i ett enda anrop. Kontextgränsen gäller för både text- och bildinmatningar kombinerat.

Ja. xAI API stöder Web Search och X Search som valfria tillägg, vilka debiteras separat med 5 USD per 1 000 anrop. Detta gör att Grok kan hämta realtidsinformation från webben eller X under en generering. Få tillgång till dessa funktioner via den standardiserade API-ändpunkten tillsammans med dina vanliga API-anrop.

Ja. xAI API stöder prompt-cachning, vilket minskar kostnaden för förfrågningar som återanvänder samma system-prompt eller kontextprefix. Cachade inmatningstokens debiteras till ett betydligt lägre pris än icke-cachade tokens. Detta är särskilt användbart för agent-arbetsflöden som skickar samma instruktioner över många anrop.

Ja. Grok 4.3 stöder multimodal inmatning och accepterar bilder tillsammans med text i samma API-anrop. Du kan skicka bild-URL:er eller base64-kodade bilder via standardmeddelandeformatet. Detta möjliggör användningsområden som visuell frågesvarsfunktion, dokumentanalys och bildstyrd kodgenerering.

Ja. Grok 4.3 stöder funktionsanrop, strukturerad utdata och strömmande svar. Dessa funktioner fungerar med det standardiserade OpenAI-kompatibla funktionsschemat, så befintliga verktygsdefinitioner från GPT-baserade integrationer överförs direkt. Kodkörning är också tillgängligt som ett valfritt tillägg för $5 per 1 000 anrop.

Prompt-caching återanvänder ett upprepat kontextprefix, till exempel en lång system-prompt eller delade instruktioner, till en reducerad ingångstokenkostnad vid senare anrop. För chattbotar och agenter som skickar om samma inställningar vid varje begäran sänker detta kostnaden för upprepad inmatning utan att du behöver ändra din kod. Placera statiskt innehåll i början av prompten och variabelt användarinnehåll i slutet så att cachen tillämpas.

Hastighetsgränser och samtidighet varierar beroende på kontonivå, så lägg till exponentiell backoff och ett nytt försök vid ett 429-svar, och köa förfrågningar under trafiktoppar. För stora offlinejobb håller batchbearbetning borta massarbete från dina realtidsgränser. En vanlig dold kostnad vid uppskalning är att skicka om hela konversationshistoriken vid varje anrop, så skicka en kompakt sammanfattning istället för hela tråden och kontakta supporten för att höja gränserna när du växer.

Grok API använder pay-as-you-go-fakturering baserat på token-användning, där inmatnings- och utmatningstokens mäts per begäran och ingen prenumeration krävs. Att köra Grok tillsammans med över 300 andra modeller på Atlas Cloud innebär ett enda konto och en enda faktura istället för separata avtal per leverantör. Prompt-cachning och batchbearbetning kan minska den faktiska kostnaden för repetitiva eller offline-arbetsbelastningar.

Skapa ett konto på Atlas Cloud, generera en API-nyckel och rikta din befintliga OpenAI-kompatibla klient mot Atlas-ändpunkten med modellnamnet Grok. Skicka din första begäran till Grok 4.3 för resonemang eller Grok Build 0.1 för kodning, och skala sedan upp vid behov. Eftersom samma nyckel når över 300 modeller kan du testa andra modeller utan någon extra konfiguration.