Grok Chat Completion API Solicitação e Uso

xAI Grok é um sistema de diálogo AI muito poderoso, que gera respostas fluentes e naturais em apenas alguns 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 usar facilmente a funcionalidade de diálogo oficial do Grok.

Fluxo de Solicitação

Para usar a API Grok Chat Completion, primeiro você pode acessar a página Grok Chat Completion API e clicar no botão “Adquirir” para obter as credenciais necessárias para a solicitação:

Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e fazer login. Após o registro e login, você será redirecionado de volta para a página atual. Na primeira solicitação, haverá um crédito gratuito disponível, permitindo o uso gratuito dessa API.

Uso Básico

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

Na primeira vez que usar essa 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 no site do Grok; aqui temos principalmente 8 tipos de modelos, e você pode ver os detalhes dos 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 “Tentar” 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 vez.

Após a chamada, encontramos o resultado retornado como segue:

{
  "id": "foaicmpl-13936918-cb99-49e1-b94c-bde98b482ed4",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839683,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Yo! E aí? 😎 Pronto para mergulhar no que você está pensando hoje?"
      },
      "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 essa tarefa de diálogo.
model, o modelo escolhido do site do Grok.
choices, as informações de resposta fornecidas pelo Grok 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

Essa 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. Além disso, 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 da tarefa de diálogo gerada, 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 em relação à 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 vários termos de pergunta no campo messages, exemplos específicos de vários termos de pergunta 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 vários termos de pergunta, 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 no conteúdo de vários diálogos.

Tratamento de erros

Ao chamar a API, se ocorrer um erro, a API retornará o código de erro e a mensagem correspondentes. 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 possa ajudá-lo 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

Proxy

Avançado

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