Grok シリーズ

xAI の Grok モデルで、推論モデルの Grok 4.7、4.6、4.5、4.3 と、非推論モデルの Grok 4.1 Fast、4.20 があります。OpenAI 互換エンドポイントで呼び出します。

目的別ガイド

モデル

モデルの全一覧とリアルタイムの価格はモデルページ を参照してください。モデル ID のプレフィックスは x-ai/ で、省略できます。

エンドポイントの対応

Grok モデルは xAI 公式（grok）が提供しており、一部のモデルは Azure AI Foundry のプロバイダーもあります。

呼び出し例

import os
from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1", api_key=os.environ["OFOX_API_KEY"])
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="x-ai/grok-4.7",
    reasoning_effort="low",
    messages=[{"role": "user", "content": "冪等性とは何かを一文で説明してください。"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print("推論トークン:", resp.usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens)

curl https://api.ofox.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "x-ai/grok-4.7",
    "reasoning_effort": "low",
    "messages": [{"role": "user", "content": "冪等性とは何かを一文で説明してください。"}]
  }'

推論

同じ数学の問題で実測したところ、Grok 4.7 はデフォルトで約 1.5 万トークンを推論し、約 4 分かかりました。reasoning_effort: "low" では約 4200 トークン、約 1 分でした。推論トークンは出力単価で課金され、数は usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens で確認できます。推論内容はストリーミングレスポンスの delta.reasoning_content に含まれます。

その他の機能

• 画像入力：Grok 4.3、4.20、4.1 Fast が対応しています。標準の image_url コンテンツブロックを使います。書き方は画像認識を参照してください。
• 構造化出力とツール呼び出し：response_format は json_schema に対応しています。ツール呼び出しには標準の tools パラメータを使います。
• キャッシュ：繰り返されるリクエストのプレフィックスは自動でキャッシュされ、ヒット量は usage.prompt_tokens_details.cached_tokens で確認できます。

よくあるエラー

その他の一般的なエラーはエラー処理を参照してください。

公式ドキュメント

• xAI · ドキュメント 

よくある質問