Grok Chat Completion API Solicitação e Uso

xAI Grok é um sistema de diálogo AI muito poderoso, que gera respostas fluentes e naturais em poucos segundos ao inserir uma palavra-chave. Grok se destaca na indústria com seu estilo humorístico único e capacidade de obter informações em tempo real da web, e hoje, Grok já se destacou em vários campos inovadores, sua influência está se expandindo rapidamente. Seja em conversas diárias, escrita criativa, ou análise técnica e depuração de código, Grok pode fornecer assistência inteligente perspicaz, trazendo um novo suporte para as decisões e criações dos usuários. Este documento apresenta principalmente o fluxo de uso da API Grok Chat Completion, que nos permite utilizar facilmente a funcionalidade de diálogo oficial do Grok.

Fluxo de Solicitação

Para usar a API Grok Chat Completion, primeiro acesse o Painel de Controle da Ace Data Cloud para obter seu Token API, que deve ser guardado para uso futuro.

Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e logar; após a conclusão, você será retornado automaticamente à página atual. Um Token API é suficiente para acessar todos os serviços da plataforma, não sendo necessário solicitar individualmente para cada serviço. A primeira solicitação oferece um crédito gratuito, permitindo uma experiência sem custo; quando o crédito estiver baixo, você pode recarregar o saldo geral no painel de controle.

📘 Documentação Completa: Grok Chat Completion API →

Uso Básico

Em seguida, você pode preencher o conteúdo correspondente na interface, como mostrado na imagem:

Na primeira vez que usar esta interface, precisamos preencher pelo menos três conteúdos: um é authorization, que pode ser selecionado diretamente na lista suspensa. O outro parâmetro é model, que é a categoria do modelo que escolhemos usar do site do Grok; aqui temos principalmente 8 tipos de modelos, e mais detalhes podem ser encontrados nos modelos que fornecemos. O último parâmetro é messages, que é um array de palavras-chave que inserimos, representando a possibilidade de enviar várias palavras-chave ao mesmo tempo, onde cada palavra-chave contém role e content, sendo que role representa o papel do questionador, e oferecemos três identidades: user, assistant, system. O outro content é o conteúdo específico da nossa pergunta. Você também pode notar que há um código de chamada correspondente gerado à direita, que você pode copiar e executar diretamente, ou pode clicar no botão “Try” para testar. Parâmetros opcionais comuns:

max_tokens: limita o número máximo de tokens na resposta única.
temperature: gera aleatoriedade, entre 0-2, quanto maior o valor, mais disperso.
n: quantas respostas candidatas gerar de uma só vez.

Após a chamada, descobrimos que o resultado retornado é o seguinte:

{
  "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
  }
}

O resultado retornado contém vários campos, descritos a seguir:

id, o ID da tarefa de diálogo gerada, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo.
model, o modelo escolhido do site do Grok.
choices, as informações de resposta que o Grok fornece para as palavras-chave.
usage: informações estatísticas sobre os tokens usados nesta pergunta e resposta.

Entre eles, choices contém as informações de resposta do Grok, onde choices é a informação específica da resposta do Grok, como mostrado na imagem.

Pode-se ver que o campo content dentro de choices contém o conteúdo específico da resposta do Grok.

Resposta em Fluxo

Esta interface também suporta resposta em fluxo, o que é muito útil para integração com páginas da web, permitindo que a página exiba o efeito de exibição letra por letra. Se você deseja retornar a resposta em fluxo, pode alterar o parâmetro stream no cabeçalho da solicitação para true. A modificação é mostrada na imagem, mas o código de chamada precisa ter as alterações correspondentes para suportar a resposta em fluxo.

Após alterar stream para true, a API retornará os dados JSON correspondentes linha por linha, e no nível do código, precisamos fazer as modificações necessárias para obter os resultados linha por linha. Exemplo de código de chamada em 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)

O efeito de saída é o seguinte:

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": "bom?"}, "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": "o 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": "quer 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": " você"}, "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": "fora "}, "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": "toda"}, "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": "y?"}, "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}} 

data: [DONE]

Pode-se ver que a resposta contém muitos data, e o data dentro de choices é o conteúdo da resposta mais recente, consistente com o conteúdo apresentado acima. choices é o novo conteúdo da resposta, que você pode integrar ao seu sistema. Ao mesmo tempo, o término da resposta em fluxo é determinado pelo conteúdo de data; se o conteúdo for [DONE], isso indica que a resposta em fluxo foi completamente encerrada. O resultado retornado de data contém vários campos, que são descritos a seguir:

id, o ID gerado para esta tarefa de diálogo, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de diálogo.
model, o modelo escolhido do site oficial do Grok.
choices, as informações de resposta fornecidas pelo Grok para a pergunta.

JavaScript também é suportado, por exemplo, o código de chamada em fluxo do Node.js é o seguinte:

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));

Exemplo de código em 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())

Outras linguagens podem ser reescritas de forma semelhante, o princípio é o mesmo.

Diálogo em várias rodadas

Se você deseja integrar a funcionalidade de diálogo em várias rodadas, precisa enviar múltiplas perguntas no campo messages, exemplos específicos de múltiplas perguntas são mostrados na imagem abaixo:

Exemplo de código de chamada em 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":"What model are you?"},{"role":"user","content":"What did I just say?"}]
}

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

Ao enviar múltiplas perguntas, você pode facilmente realizar diálogos em várias rodadas e obter a seguinte resposta:

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

Pode-se ver que as informações contidas em choices são consistentes com o conteúdo do uso básico, que inclui o conteúdo específico da resposta do Grok para múltiplos diálogos, permitindo que você responda às perguntas correspondentes com base em múltiplos conteúdos de diálogo.

Tratamento de erros

Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o código de erro e a mensagem correspondente. Por exemplo:

400 token_mismatched: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
400 api_not_implemented: Solicitação inválida, possivelmente devido a parâmetros ausentes ou inválidos.
401 invalid_token: Não autorizado, token de autorização inválido ou ausente.
429 too_many_requests: Muitas solicitações, você excedeu o limite de taxa.
500 api_error: Erro interno do servidor, algo deu errado no servidor.

Exemplo de resposta de erro

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

Conclusão

Através deste documento, você já entendeu como usar a API OpenAI Chat Completion para implementar facilmente a funcionalidade de diálogo do OpenAI ChatGPT. Esperamos que este documento ajude você a integrar e usar melhor essa API. Se tiver alguma dúvida, entre em contato com nossa equipe de suporte técnico.

Primeiros passos

Chat AI

Imagem AI

Vídeo AI

Áudio AI

Web e Dados

CAPTCHA

Identidade

Coding

Mais guias

Grok Chat Completion API Solicitação e Uso

Fluxo de Solicitação

Uso Básico

Resposta em Fluxo

Diálogo em várias rodadas

Tratamento de erros

Exemplo de resposta de erro

Conclusão

​Fluxo de Solicitação

​Uso Básico

​Resposta em Fluxo

​Diálogo em várias rodadas

​Tratamento de erros

​Exemplo de resposta de erro

​Conclusão

Fluxo de Solicitação

Uso Básico

Resposta em Fluxo

Diálogo em várias rodadas

Tratamento de erros

Exemplo de resposta de erro

Conclusão