Documentation API Grok ai

Authentification & URL de base

Commencez par générer votre clé API via le tableau de bord ou en continuant avec Google.

Pointez votre client vers https://api.grokaiapi.com/v1 et passez la clé dans le Authorization header. Cette URL de base fonctionne avec n'importe quel SDK compatible OpenAI, vous permettant d'intégrer notre modèle sans censure sans réécrire la logique de votre intégration.

Le point de terminaison /v1/chat/completions

Envoyez des requêtes POST à /v1/chat/completions pour obtenir des réponses textuelles instantanées.

Notre API respecte les spécifications OpenAI standard, ce qui vous permet de l'intégrer rapidement à votre pile existante. L'ID du modèle est simplement uncensored, assurant que vous avez un accès direct à notre modèle sans restriction sans routeurs 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?"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez le SDK Python officiel pour gérer les requêtes avec un code minimal.

Configurez l'URL de base et la clé API, puis appelez le point de terminaison de complétion de chat. Cette approche garde votre code propre et vous permet de vous concentrer sur le développement des fonctionnalités de votre application plutôt que sur la gestion manuelle des connexions HTTP.

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)

Installation du SDK Node

Implémentez l'intégration dans Node.js en définissant correctement les variables d'environnement.

Le SDK gère automatiquement le cycle de vie de la requête, ce qui facilite l'ajout de notre LLM uncensored à vos services backend. Vous pouvez gérer l'historique de conversation et la fenêtre de contexte directement via des structures de tableau standard.

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);

Réponses en streaming et compte de jetons

Activez le streaming en définissant stream: true dans le corps de votre requête.

Recevez des sorties de jetons en temps réel via Server-Sent Events. Le dernier bloc contient l'utilisation totale des jetons, vous permettant de suivre les coûts avec précision sans appels API supplémentaires. Cette fonctionnalité est essentielle pour créer des interfaces de chat réactives qui semblent instantanées.

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)

Limites, Erreurs et Contexte

Notre API prend en charge une fenêtre de contexte de 100 000 jetons pour les conversations de longue durée.

Gérez les erreurs telles que 401 pour les clés invalides, 402 pour le crédit insuffisant et 429 pour les limites de débit. Vous êtes limité à 300 requêtes par minute et à 8 requêtes simultanées par clé. Gardez vos corps de requête inférieurs à 8 Mo pour garantir des performances optimales.