Grok Chat Completion API 신청 및 사용

xAI Grok는 매우 강력한 AI 대화 시스템으로, 입력한 프롬프트에 따라 몇 초 만에 유창하고 자연스러운 응답을 생성할 수 있습니다. Grok는 독특한 유머 스타일과 실시간 웹 정보 검색 능력으로 업계에서 독보적인 존재로 자리 잡고 있으며, 현재 Grok는 여러 혁신 분야에서 두각을 나타내고 있으며 그 영향력이 빠르게 확장되고 있습니다. 일상 대화, 창의적 글쓰기, 기술 분석, 코드 디버깅 등 Grok는 통찰력 있는 지능적 지원을 제공하여 사용자의 결정과 창작에 새로운 차원의 지원을 제공합니다. 이 문서는 Grok Chat Completion API 작업의 사용 프로세스를 주로 소개하며, 이를 통해 공식 Grok의 대화 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.

신청 프로세스

Grok Chat Completion API를 사용하려면 먼저 Ace Data Cloud 콘솔에서 API Token을 받아야 하며, 이를 백업으로 보관해야 합니다.

로그인 또는 등록이 되어 있지 않은 경우 자동으로 로그인 페이지로 리디렉션되어 등록 및 로그인을 요청하며, 완료 후 현재 페이지로 자동으로 돌아옵니다. 하나의 API Token으로 플랫폼의 모든 서비스를 호출할 수 있으며, 각 서비스에 대해 별도로 신청할 필요가 없습니다. 처음 신청 시 무료 할당량이 제공되어 무료로 체험할 수 있으며, 할당량이 부족할 경우 콘솔에서 일반 잔액을 충전할 수 있습니다.

📘 전체 문서: Grok Chat Completion API →

기본 사용

다음으로 인터페이스에 해당 내용을 입력할 수 있습니다. 아래 그림과 같이:

이 인터페이스를 처음 사용할 때는 최소한 세 가지 내용을 입력해야 합니다. 하나는 authorization으로, 드롭다운 목록에서 선택하면 됩니다. 다른 매개변수는 model로, model은 Grok 공식 모델 카테고리를 선택하는 것입니다. 여기에는 주로 8가지 모델이 있으며, 자세한 내용은 제공된 모델을 참조할 수 있습니다. 마지막 매개변수는 messages로, messages는 우리가 입력한 질문어 배열입니다. 이는 여러 질문어를 동시에 업로드할 수 있는 배열로, 각 질문어는 role과 content를 포함합니다. 여기서 role은 질문자의 역할을 나타내며, 우리는 user, assistant, system의 세 가지 신분을 제공합니다. 다른 content는 우리가 질문하는 구체적인 내용입니다. 또한 오른쪽에 해당 호출 코드 생성이 있으며, 코드를 복사하여 직접 실행할 수도 있고, “Try” 버튼을 클릭하여 테스트할 수도 있습니다. 자주 사용하는 선택적 매개변수:

max_tokens: 단일 응답의 최대 토큰 수를 제한합니다.
temperature: 생성의 무작위성으로, 0-2 사이의 값이며, 값이 클수록 더 분산됩니다.
n: 한 번에 생성할 후보 응답의 수입니다.

호출 후, 반환된 결과는 다음과 같습니다:

{
  "id": "foaicmpl-13936918-cb99-49e1-b94c-bde98b482ed4",
  "model": "grok-4",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839683,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Yo! What's up? 😎 Ready to dive into whatever you're pondering about today?"
      },
      "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
  }
}

반환된 결과는 여러 필드를 포함하며, 다음과 같이 설명됩니다:

id: 이번 대화 작업을 생성한 ID로, 이번 대화 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
model: 선택한 Grok 공식 모델입니다.
choices: Grok가 질문어에 대해 제공한 응답 정보입니다.
usage: 이번 질문과 답변에 대한 토큰 통계 정보입니다.

그중 choices는 Grok의 응답 정보를 포함하고 있으며, 그 안의 choices는 Grok의 구체적인 응답 정보를 포함하고 있습니다. 아래 그림과 같이 확인할 수 있습니다.

choices 안의 content 필드에는 Grok의 구체적인 응답 내용이 포함되어 있습니다.

스트리밍 응답

이 인터페이스는 스트리밍 응답도 지원하며, 이는 웹 페이지 통합에 매우 유용하여 웹 페이지에서 글자 단위로 표시하는 효과를 구현할 수 있습니다. 스트리밍 응답을 원할 경우 요청 헤더의 stream 매개변수를 true로 변경하면 됩니다. 아래 그림과 같이 수정하되, 호출 코드는 스트리밍 응답을 지원하도록 적절한 변경이 필요합니다.

stream을 true로 변경하면 API는 해당 JSON 데이터를 줄 단위로 반환하며, 코드 측면에서 우리는 줄 단위 결과를 얻기 위해 적절한 수정을 해야 합니다. Python 샘플 호출 코드:

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)

출력 효과는 다음과 같습니다:

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": "what"}, "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": "좋아?"}, "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": " 리얼"}, "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": "디 티"}, "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": "오 디"}, "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": "브 이"}, "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": "넌 "}, "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": "무엇"}, "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": "이든"}, "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": "너는"}, "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": "'리 "}, "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": "연"}, "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": "다."}, "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": "오늘 "}, "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": "어때?"}, "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}} 

데이터: [DONE]

응답 안에는 많은 data가 있으며, data 안의 choices는 최신의 답변 내용으로, 위에서 소개한 내용과 일치합니다. choices는 추가된 답변 내용이며, 결과에 따라 시스템에 연결할 수 있습니다. 또한 스트리밍 응답의 종료는 data의 내용을 기준으로 판단하며, 내용이 [DONE]이면 스트리밍 응답이 모두 종료되었음을 나타냅니다. 반환된 data 결과는 여러 필드를 포함하며, 아래와 같이 설명합니다:

id, 이번 대화 작업을 생성한 ID로, 이번 대화 작업을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다.
model, 선택한 Grok 공식 모델입니다.
choices, Grok가 질문에 대해 제공한 답변 정보입니다.

JavaScript도 지원되며, 예를 들어 Node.js의 스트리밍 호출 코드는 다음과 같습니다:

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));

Java 샘플 코드:

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())

다른 언어는 별도로 수정할 수 있으며, 원리는 모두 같습니다.

다중 대화

다중 대화 기능을 연결하려면 messages 필드에 여러 질문을 업로드해야 하며, 여러 질문의 구체적인 예시는 아래 그림과 같습니다:

Python 샘플 호출 코드:

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":"What model are you?"},{"role":"user","content":"What did I just say?"}]
}

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

여러 질문을 업로드하면 쉽게 다중 대화를 구현할 수 있으며, 다음과 같은 답변을 얻을 수 있습니다:

{
  "id": "foaicmpl-984ebc53-76b3-4d33-b0e8-0307ab4965af",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839996,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "You said, \"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
  }
}

choices에 포함된 정보는 기본 사용 내용과 일치하며, 이는 Grok가 여러 대화에 대해 응답한 구체적인 내용을 포함하고 있어 여러 대화 내용을 기반으로 해당 질문에 답변할 수 있습니다.

오류 처리

API를 호출할 때 오류가 발생하면 API는 해당 오류 코드와 정보를 반환합니다. 예를 들어:

400 token_mismatched: 잘못된 요청, 누락되거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다.
400 api_not_implemented: 잘못된 요청, 누락되거나 잘못된 매개변수 때문일 수 있습니다.
401 invalid_token: 권한 없음, 잘못되었거나 누락된 인증 토큰입니다.
429 too_many_requests: 너무 많은 요청, 비율 제한을 초과했습니다.
500 api_error: 내부 서버 오류, 서버에서 문제가 발생했습니다.

오류 응답 예시

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

결론

이 문서를 통해 OpenAI Chat Completion API를 사용하여 공식 OpenAI ChatGPT의 대화 기능을 쉽게 구현하는 방법을 이해하셨습니다. 이 문서가 API를 더 잘 연결하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 질문이 있으시면 언제든지 기술 지원 팀에 문의해 주십시오.

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Grok Chat Completion API 신청 및 사용

신청 프로세스

기본 사용

스트리밍 응답

다중 대화

오류 처리

오류 응답 예시

결론

​신청 프로세스

​기본 사용

​스트리밍 응답

​다중 대화

​오류 처리

​오류 응답 예시

​결론

신청 프로세스

기본 사용

스트리밍 응답

다중 대화

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오류 응답 예시

결론