Grok AI-API-Dokumentation

Authentifizierung & Basis-URL

Erstellen Sie zunächst Ihren API-Schlüssel über das Dashboard oder fahren Sie mit Google fort.

Richten Sie Ihren Client auf https://api.grokaiapi.com/v1 und übergeben Sie den Schlüssel im Authorization header. Diese Basis-URL funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen SDK, sodass Sie unser unzensiertes Modell einbinden können, ohne Ihre Integrationslogik neu zu schreiben.

Der Endpunkt /v1/chat/completions

Senden Sie POST-Anfragen an /v1/chat/completions sofortige Textantworten zu erhalten.

Unsere API folgt den Standard-Spezifikationen von OpenAI, sodass Sie sie schnell in Ihre bestehende Stack-Infrastruktur integrieren können. Die Modell-ID ist einfach uncensored, sicherstellt, dass Sie direkten Zugriff auf unser unbegrenztes Modell ohne Proxy-Router erhalten.

Copycurl https://api.grokaiapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current version of the model?"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie das offizielle Python-SDK, um Anfragen mit minimalem Code zu verarbeiten.

Konfigurieren Sie die Basis-URL und den API-Schlüssel und rufen Sie dann den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt auf. Dieser Ansatz hält Ihren Code sauber und ermöglicht es Ihnen, sich auf die Entwicklung Ihrer Anwendungsfunktionen zu konzentrieren, anstatt HTTP-Verbindungen manuell zu verwalten.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.grokaiapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node SDK-Einrichtung

Implementieren Sie die Integration in Node.js, indem Sie die Umgebungsvariablen korrekt festlegen.

Das SDK verwaltet den Anfrage-Lebenszyklus automatisch, was es einfach macht, unseren uncensored LLM in Ihre Backend-Dienste zu integrieren. Sie können den Gesprächsverlauf und das Context-Window direkt über Standard-Array-Strukturen verwalten.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.grokaiapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming-Antworten & Token-Anzahl

Aktivieren Sie Streaming, indem Sie stream: true in Ihrem Anfragekörper.

Erhalten Sie Echtzeit-Token-Ausgaben über Server-Sent Events. Der letzte Chunk enthält die gesamte Token-Nutzung, sodass Sie die Kosten genau verfolgen können, ohne zusätzliche API-Aufrufe. Dieses Feature ist essenziell für die Entwicklung responsiver Chat-Schnittstellen, die sich sofort anfühlen.

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Limits, Fehler und Kontext

Unsere API unterstützt ein Kontextfenster von 100.000 Token für langandauernde Unterhaltungen.

Behandeln Sie Fehler wie 401 für ungültige Schlüssel, 402 für unzureichendes Guthaben und 429 für Rate Limits. Sie sind auf 300 Anfragen pro Minute und 8 gleichzeitige Anfragen pro Schlüssel beschränkt. Halten Sie Ihre Anfragekörper unter 8 MB, um eine reibungslose Leistung zu gewährleisten.