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xAI Grok est un système de dialogue AI très puissant, capable de générer des réponses fluides et naturelles en quelques secondes simplement en entrant un mot-clé. Grok se distingue dans l’industrie par son style humoristique unique et sa capacité à obtenir des informations en temps réel sur le web. Aujourd’hui, Grok a émergé dans plusieurs domaines innovants, et son influence s’étend rapidement. Que ce soit pour des conversations quotidiennes, de l’écriture créative, ou des analyses techniques et débogage de code, Grok peut fournir une assistance intelligente perspicace, apportant un nouveau soutien dimensionnel aux décisions et créations des utilisateurs. Ce document présente principalement le processus d’utilisation de l’API de Complétion de Chat Grok, qui nous permet d’utiliser facilement les fonctionnalités de dialogue de Grok.

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Processus de demande

Pour utiliser l’API de Complétion de Chat Grok, vous pouvez d’abord vous rendre sur la page API de Complétion de Chat Grok et cliquer sur le bouton « Acquire » pour obtenir les informations d’identification nécessaires à la demande : Si vous n’êtes pas encore connecté ou inscrit, vous serez automatiquement redirigé vers la page de connexion pour vous inviter à vous inscrire et à vous connecter. Après vous être connecté ou inscrit, vous serez automatiquement renvoyé à la page actuelle. Lors de la première demande, un quota gratuit sera offert, vous permettant d’utiliser cette API gratuitement.

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Utilisation de base

Ensuite, vous pouvez remplir le contenu correspondant sur l’interface, comme indiqué sur l’image :

Lors de la première utilisation de cette interface, nous devons remplir au moins trois éléments : le premier est authorization, que vous pouvez sélectionner directement dans la liste déroulante. L’autre paramètre est model, qui correspond à la catégorie de modèle que nous choisissons d’utiliser sur le site de Grok. Ici, nous avons principalement 8 types de modèles, dont les détails peuvent être consultés dans les modèles que nous fournissons. Le dernier paramètre est messages, qui est un tableau de nos questions. Il s’agit d’un tableau qui permet de télécharger plusieurs questions simultanément, chaque question contenant role et content, où role indique le rôle du questionneur. Nous avons trois identités disponibles : user, assistant, system. L’autre content est le contenu spécifique de notre question. Vous pouvez également remarquer qu’il y a un code d’appel correspondant généré à droite, que vous pouvez copier et exécuter directement, ou cliquer sur le bouton « Try » pour effectuer un test. Paramètres optionnels courants :
  • max_tokens : limite le nombre maximum de tokens pour une réponse unique.
  • temperature : génère de la variabilité, entre 0 et 2, une valeur plus élevée étant plus dispersée.
  • n : combien de réponses candidates générer en une seule fois.

Après l’appel, nous constatons que le résultat retourné est le suivant : 
{
  "id": "foaicmpl-13936918-cb99-49e1-b94c-bde98b482ed4",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839683,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Yo! Quoi de neuf? 😎 Prêt à plonger dans ce que tu te demandes aujourd'hui?"
      },
      "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
  }
}
Le résultat retourné contient plusieurs champs, décrits comme suit :
  • id, l’ID de la tâche de dialogue générée, utilisé pour identifier de manière unique cette tâche de dialogue.
  • model, le modèle choisi sur le site de Grok.
  • choices, les informations de réponse fournies par Grok pour la question posée.
  • usage : les informations statistiques sur les tokens pour cette question-réponse.
Parmi ces champs, choices contient les informations de réponse de Grok, et à l’intérieur de choices, vous pouvez voir les informations spécifiques de la réponse de Grok, comme illustré sur l’image.

On peut voir que le champ content à l’intérieur de choices contient le contenu spécifique de la réponse de Grok.

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Réponse en flux

Cette interface prend également en charge les réponses en flux, ce qui est très utile pour l’intégration web, permettant d’afficher les résultats caractère par caractère. Si vous souhaitez une réponse en flux, vous pouvez modifier le paramètre stream dans l’en-tête de la demande en le changeant en true. La modification est illustrée sur l’image, mais le code d’appel doit également être modifié pour prendre en charge la réponse en flux.

Après avoir modifié stream en true, l’API renverra les données JSON ligne par ligne, et au niveau du code, nous devons apporter les modifications nécessaires pour obtenir les résultats ligne par ligne. Exemple de code d’appel en Python : 
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":"Hello"}],
    "stream": True
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
L’effet de sortie est le suivant : 
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": "quoi"}, "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": "ood?"}, "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": "quoi"}, "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": "que"}, "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": " vous"}, "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": "'êtes "}, "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": "out "}, "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": "aujourd'hui"}, "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}} 

données: [FAIT]
On peut voir que la réponse contient de nombreuses données, et que les données contiennent les choix, qui sont le contenu de la réponse la plus récente, en accord avec le contenu présenté ci-dessus. Les choix sont le nouveau contenu de réponse, que vous pouvez intégrer dans votre système. De plus, la fin de la réponse en flux est déterminée par le contenu des données; si le contenu est [FAIT], cela signifie que la réponse en flux est entièrement terminée. Les résultats des données retournés contiennent plusieurs champs, décrits comme suit :
  • id, l’ID généré pour cette tâche de conversation, utilisé pour identifier de manière unique cette tâche de conversation.
  • modèle, le modèle choisi sur le site officiel de Grok.
  • choix, les informations de réponse fournies par Grok en réponse aux questions.
JavaScript est également pris en charge, par exemple, le code d’appel en flux de Node.js est comme suit : 
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":"Hello"}],
    "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));
Exemple de code Java : 
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
jsonObject.put("model", "grok-3");
jsonObject.put("messages", [{"role":"user","content":"Hello"}]);
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())
D’autres langages peuvent être réécrits séparément, le principe est le même.

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Dialogue multi-tours

Si vous souhaitez intégrer une fonctionnalité de dialogue multi-tours, vous devez télécharger plusieurs questions dans le champ messages, des exemples concrets de plusieurs questions sont montrés ci-dessous :

Exemple de code d’appel en Python : 
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":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Quel modèle êtes-vous ?"},{"role":"user","content":"Qu'est-ce que je viens de dire ?"}]
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
En téléchargeant plusieurs questions, vous pouvez facilement réaliser un dialogue multi-tours et obtenir la réponse suivante : 
{
  "id": "foaicmpl-984ebc53-76b3-4d33-b0e8-0307ab4965af",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839996,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Vous avez dit, \"Hello.\""
      },
      "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
  }
}
On peut voir que les informations contenues dans les choix sont cohérentes avec le contenu de base utilisé, cela inclut le contenu spécifique de la réponse de Grok à plusieurs dialogues, permettant ainsi de répondre aux questions correspondantes en fonction de plusieurs contenus de dialogue.

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Gestion des erreurs

Lors de l’appel de l’API, si une erreur se produit, l’API renverra le code d’erreur et les informations correspondantes. Par exemple :
  • 400 token_mismatched : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 400 api_not_implemented : Mauvaise requête, probablement en raison de paramètres manquants ou invalides.
  • 401 invalid_token : Non autorisé, jeton d’autorisation invalide ou manquant.
  • 429 too_many_requests : Trop de requêtes, vous avez dépassé la limite de taux.
  • 500 api_error : Erreur interne du serveur, quelque chose s’est mal passé sur le serveur.

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Exemple de réponse d’erreur

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "échec de la récupération"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

​
Conclusion

Grâce à ce document, vous avez compris comment utiliser l’API OpenAI Chat Completion pour réaliser facilement la fonctionnalité de dialogue officielle d’OpenAI ChatGPT. Nous espérons que ce document vous aidera à mieux intégrer et utiliser cette API. Si vous avez des questions, n’hésitez pas à contacter notre équipe de support technique.