Grok Chat Completion API Antrag und Nutzung

xAI Grok ist ein sehr leistungsfähiges KI-Dialogsystem, das durch die Eingabe von Stichwörtern in nur wenigen Sekunden flüssige und natürliche Antworten generieren kann. Grok hebt sich durch seinen einzigartigen Humor und die Fähigkeit zur Echtzeitbeschaffung von Informationen aus dem Internet in der Branche hervor. Heute hat Grok in mehreren innovativen Bereichen an Bedeutung gewonnen, und sein Einfluss wächst schnell. Egal, ob es sich um alltägliche Gespräche, kreatives Schreiben oder technische Analysen und Code-Debugging handelt, Grok kann intelligente Unterstützung bieten, die den Benutzern eine neue Dimension der Entscheidungsfindung und Kreativität eröffnet. Dieses Dokument beschreibt hauptsächlich den Ablauf der Nutzung der Grok Chat Completion API, mit der wir die Dialogfunktionen von Grok einfach nutzen können.

Antragsprozess

Um die Grok Chat Completion API zu nutzen, müssen Sie zunächst im Ace Data Cloud Dashboard Ihr API-Token abrufen und für zukünftige Verwendung aufbewahren.

Wenn Sie noch nicht angemeldet oder registriert sind, werden Sie automatisch zur Anmeldeseite weitergeleitet, um sich zu registrieren und anzumelden. Nach Abschluss werden Sie automatisch zur aktuellen Seite zurückgeleitet. Ein API-Token reicht aus, um auf alle Dienste der Plattform zuzugreifen, ohne dass für jeden Dienst separat ein Antrag gestellt werden muss. Bei der ersten Beantragung erhalten Sie ein kostenloses Kontingent, um es kostenlos auszuprobieren; wenn das Kontingent erschöpft ist, können Sie im Dashboard Ihr Guthaben aufladen.

📘 Vollständige Dokumentation: Grok Chat Completion API →

Grundlegende Nutzung

Als Nächstes können Sie die entsprechenden Inhalte im Interface ausfüllen, wie im Bild gezeigt:

Bei der ersten Nutzung dieser Schnittstelle müssen wir mindestens drei Inhalte ausfüllen: einer ist authorization, den Sie einfach aus der Dropdown-Liste auswählen können. Ein weiterer Parameter ist model, model ist die Kategorie des Grok-Modells, das wir verwenden möchten. Hier haben wir hauptsächlich 8 Modelle zur Auswahl, die Details können Sie in den bereitgestellten Modellen einsehen. Der letzte Parameter ist messages, messages ist das Array der von uns eingegebenen Fragen, es handelt sich um ein Array, das mehrere Fragen gleichzeitig hochladen kann, wobei jede Frage role und content enthält. Dabei steht role für die Rolle des Fragestellers, wir bieten drei Identitäten an: user, assistant, system. Das andere content ist der spezifische Inhalt unserer Frage. Gleichzeitig können Sie auf der rechten Seite den entsprechenden Code zur Aufrufgenerierung sehen, den Sie kopieren und direkt ausführen oder einfach auf die Schaltfläche „Try“ klicken können, um einen Test durchzuführen. Häufig verwendete optionale Parameter:

max_tokens: Begrenzung der maximalen Token-Anzahl pro Antwort.
temperature: Zufälligkeit der Generierung, zwischen 0-2, je höher der Wert, desto divergenter.
n: Anzahl der zu generierenden Antwortvorschläge.

Nach dem Aufruf stellen wir fest, dass das Rückgabeergebnis wie folgt aussieht:

{
  "id": "foaicmpl-13936918-cb99-49e1-b94c-bde98b482ed4",
  "model": "grok-4",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839683,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Yo! Was geht? 😎 Bereit, in das einzutauchen, worüber du heute nachdenkst?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 28,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "image_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "input_tokens": 0,
    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null
  }
}

Das Rückgabeergebnis enthält mehrere Felder, die wie folgt beschrieben werden:

id, die ID der generierten Dialogaufgabe, die zur eindeutigen Identifizierung dieser Dialogaufgabe dient.
model, das gewählte Grok-Modell.
choices, die Antwortinformationen von Grok auf die Fragen.
usage: Statistische Informationen zu den Tokens für diese Frage-Antwort-Interaktion.

Dabei enthält choices die Antwortinformationen von Grok, und die darin enthaltenen choices sind die spezifischen Informationen der Antwort von Grok, wie im Bild zu sehen.

Man kann sehen, dass das Feld content in choices den spezifischen Inhalt der Antwort von Grok enthält.

Stream-Antwort

Diese Schnittstelle unterstützt auch Stream-Antworten, was für die Integration in Webseiten sehr nützlich ist, da es ermöglicht, die Ausgabe zeilenweise anzuzeigen. Wenn Sie eine Stream-Antwort wünschen, können Sie den stream-Parameter im Header der Anfrage auf true ändern. Die Änderung ist wie im Bild gezeigt, jedoch muss der Aufrufcode entsprechend geändert werden, um die Stream-Antwort zu unterstützen.

Nachdem Sie stream auf true geändert haben, gibt die API die entsprechenden JSON-Daten zeilenweise zurück. Auf der Code-Ebene müssen wir entsprechende Änderungen vornehmen, um die zeilenweisen Ergebnisse zu erhalten. Python-Beispielaufrufcode:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/grok/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "grok-3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hallo"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Die Ausgabe sieht wie folgt aus:

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"role": "assistant"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "Yo, "}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "was"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data:
{"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "'s g"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "gut?"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " Rea"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "dy t"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "o di"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "ve i"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "nto "}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "was"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "auch"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": " du"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "'re "}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "pond"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "erin"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "g ab"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "aus "}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "heute"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {"content": "?"}, "logprobs": null, "finish_reason": null, "index": 0}], "usage": null} 

data: {"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": null, "choices": [{"delta": {}, "logprobs": null, "finish_reason": "stop", "index": 0}], "usage": {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "image_tokens": 0}, "completion_tokens_details": {"text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 0}, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "input_tokens_details": null}} 

data:
{"id": "foaicmpl-503ab14f-3f22-46ab-9f91-3fb44773be38", "object": "chat.completion.chunk", "created": 1755839790, "model": "grok-3", "system_fingerprint": "", "choices": [], "usage": {"prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 26, "prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0, "text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "image_tokens": 0}, "completion_tokens_details": {"text_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "reasoning_tokens": 0}, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "input_tokens_details": null}} 

daten: [FERTIG]

Es ist zu sehen, dass die Antwort viele daten enthält, wobei die choices in daten den neuesten Antwortinhalt darstellen, der mit dem oben beschriebenen Inhalt übereinstimmt. choices sind die neuen Antwortinhalte, die Sie entsprechend den Ergebnissen in Ihr System integrieren können. Das Ende der Streaming-Antwort wird anhand des Inhalts von daten bestimmt; wenn der Inhalt [FERTIG] ist, bedeutet dies, dass die Streaming-Antwort vollständig beendet ist. Die zurückgegebenen daten Ergebnisse bestehen aus mehreren Feldern, die wie folgt beschrieben werden:

id, die ID, die für die Generierung dieser Dialogaufgabe verwendet wird, um diese Dialogaufgabe eindeutig zu identifizieren.
model, das gewählte Grok-Modell von der offiziellen Website.
choices, die Antwortinformationen, die Grok auf die Fragen gibt.

JavaScript wird ebenfalls unterstützt, zum Beispiel sieht der Code für den Streaming-Aufruf in Node.js wie folgt aus:

const options = {
  method: "post",
  headers: {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "grok-3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hallo"}],
    "stream": true
  })
};

fetch("https://api.acedata.cloud/grok/chat/completions", options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));

Java Beispielcode:

JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "grok-3");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"Hallo"}]);
jsonObject.put("stream", true);
MediaType mediaType = "application/json; charset=utf-8".toMediaType();
RequestBody body = jsonObject.toString().toRequestBody(mediaType);
Request request = new Request.Builder()
  .url("https://api.acedata.cloud/grok/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("accept", "application/json")
  .addHeader("authorization", "Bearer {token}")
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.print(response.body!!.string())

Andere Sprachen können entsprechend umgeschrieben werden, das Prinzip ist dasselbe.

Mehrere Runden im Dialog

Wenn Sie die Funktion für mehrere Runden im Dialog integrieren möchten, müssen Sie mehrere Fragen im messages-Feld hochladen. Ein konkretes Beispiel für mehrere Fragen ist im folgenden Bild dargestellt:

Python Beispielaufrufcode:

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/grok/chat/completions"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "grok-3",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hallo"},{"role":"assistant","content":"Welches Modell bist du?"},{"role":"user","content":"Was habe ich gerade gesagt?"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

Durch das Hochladen mehrerer Fragen können Sie problemlos mehrere Runden im Dialog realisieren und erhalten folgende Antwort:

{
  "id": "foaicmpl-984ebc53-76b3-4d33-b0e8-0307ab4965af",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839996,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Du hast gesagt: \"Hallo.\""
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 27,
    "completion_tokens": 6,
    "total_tokens": 33,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "image_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0
    },
    "input_tokens": 0,
    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null
  }
}

Es ist zu sehen, dass die Informationen in choices mit den grundlegenden Inhalten übereinstimmen, die Grok für mehrere Dialoge zur Beantwortung spezifischer Fragen bereitstellt.

Fehlerbehandlung

Wenn beim Aufruf der API ein Fehler auftritt, gibt die API den entsprechenden Fehlercode und die Informationen zurück. Zum Beispiel:

400 token_mismatched: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
400 api_not_implemented: Ungültige Anfrage, möglicherweise aufgrund fehlender oder ungültiger Parameter.
401 invalid_token: Unbefugt, ungültiger oder fehlender Autorisierungstoken.
429 too_many_requests: Zu viele Anfragen, Sie haben das Rate-Limit überschritten.
500 api_error: Interner Serverfehler, etwas ist auf dem Server schiefgelaufen.

Beispiel für eine Fehlerantwort

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "Abruf fehlgeschlagen"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

Fazit

Durch dieses Dokument haben Sie gelernt, wie Sie die OpenAI Chat Completion API nutzen können, um die Dialogfunktionalität von OpenAI ChatGPT einfach zu implementieren. Wir hoffen, dass dieses Dokument Ihnen hilft, die API besser zu integrieren und zu nutzen. Bei Fragen wenden Sie sich bitte jederzeit an unser technisches Support-Team.

Erste Schritte

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Weitere Anleitungen

Grok Chat Completion API Antrag und Nutzung

Antragsprozess

Grundlegende Nutzung

Stream-Antwort

Mehrere Runden im Dialog

Fehlerbehandlung

Beispiel für eine Fehlerantwort

Fazit

​Antragsprozess

​Grundlegende Nutzung

​Stream-Antwort

​Mehrere Runden im Dialog

​Fehlerbehandlung

​Beispiel für eine Fehlerantwort

​Fazit

Antragsprozess

Grundlegende Nutzung

Stream-Antwort

Mehrere Runden im Dialog

Fehlerbehandlung

Beispiel für eine Fehlerantwort

Fazit