Documentación de la API de Grok ai

Autenticación & URL base

Empieza por generar tu clave API a través del panel de control o continuando con Google.

Apunta tu cliente a https://api.grokaiapi.com/v1 y pasa la clave en el Authorization header. Esta URL base funciona con cualquier SDK compatible con OpenAI, permitiéndote intercambiar nuestro modelo sin censura sin reescribir la lógica de tu integración.

El Endpoint /v1/chat/completions

Envía solicitudes POST a /v1/chat/completions para obtener respuestas de texto instantáneas.

Nuestra API sigue las especificaciones estándar de OpenAI, por lo que puedes integrarla rápidamente en tu stack existente. El ID del modelo es simplemente uncensored, asegurando que obtienes acceso directo a nuestro modelo sin restricciones sin routers de proxy.

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?"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Utiliza el SDK oficial de Python para manejar las solicitudes con código mínimo.

Configura la URL base y la clave API, luego llama al punto de conexión de finalizaciones de chat. Este enfoque mantiene tu código limpio y te permite centrarte en construir las funciones de tu aplicación en lugar de gestionar conexiones HTTP manualmente.

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)

Configuración del SDK Node

Implementa la integración en Node.js estableciendo las variables de entorno correctamente.

El SDK gestiona el ciclo de vida de la solicitud automáticamente, facilitando la adición de nuestro LLM sin censura a tus servicios backend. Puedes gestionar el historial de conversaciones y la ventana de contexto directamente a través de estructuras de array estándar.

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);

Respuestas en streaming y conteo de tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu cuerpo de solicitud.

Recibe salidas de tokens en tiempo real mediante Server-Sent Events. El último fragmento contiene el uso total de tokens, lo que te permite rastrear los costos con precisión sin llamadas API adicionales. Esta función es esencial para construir interfaces de chat receptivas que parezcan instantáneas.

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)

Límites, Errores y Contexto

Nuestra API soporta una ventana de contexto de 100,000 tokens para conversaciones de larga duración.

Maneja errores como 401 para claves inválidas, 402 por crédito insuficiente y 429 por límites de velocidad. Estás limitado a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Mantén los cuerpos de tus solicitudes por debajo de 8 MB para garantizar un rendimiento fluido.