Перейти к основному содержанию
xAI Grok — это очень мощная AI система диалога, которая может генерировать плавные и естественные ответы всего за несколько секунд, просто вводя подсказки. Grok выделяется своим уникальным юмористическим стилем и способностью получать информацию в реальном времени из сети, и в настоящее время он проявляет себя в нескольких инновационных областях, его влияние быстро растет. Независимо от того, идет ли речь о повседневных разговорах, креативном письме или техническом анализе и отладке кода, Grok может предоставить проницательную интеллектуальную помощь, открывая новые горизонты для поддержки решений и творчества пользователей. Этот документ в основном описывает процесс использования Grok Chat Completion API, с помощью которого мы можем легко использовать функции диалога официального Grok.

​
Процесс заявки

Чтобы использовать Grok Chat Completion API, сначала можно перейти на страницу Grok Chat Completion API и нажать кнопку «Acquire», чтобы получить необходимые для запроса учетные данные: Если вы еще не вошли в систему или не зарегистрированы, вас автоматически перенаправят на страницу входа, пригласив зарегистрироваться и войти в систему, после чего вы автоматически вернетесь на текущую страницу. При первой подаче заявки будет предоставлен бесплатный лимит, который позволяет бесплатно использовать этот API.

​
Основное использование

Далее вы можете заполнить соответствующие поля на интерфейсе, как показано на рисунке:

При первом использовании этого интерфейса нам необходимо заполнить как минимум три поля: одно из них — authorization, которое можно выбрать прямо из выпадающего списка. Другой параметр — это model, model — это категория модели, которую мы выбираем для использования с официального сайта Grok, здесь у нас в основном есть 8 моделей, подробности можно посмотреть в предоставленных моделях. Последний параметр — это messages, messages — это массив наших вопросов, который представляет собой массив, позволяющий одновременно загружать несколько вопросов, каждый из которых содержит role и content, где role обозначает роль задающего вопрос, мы предоставили три идентичности: user, assistant, system. Другой content — это конкретное содержание нашего вопроса. Также вы можете заметить, что справа есть соответствующий код вызова, который вы можете скопировать и запустить, или просто нажать кнопку «Try» для тестирования. Распространенные необязательные параметры:
  • max_tokens: ограничивает максимальное количество токенов в одном ответе.
  • temperature: генерирует случайность, от 0 до 2, чем больше значение, тем более разнообразным будет ответ.
  • n: сколько вариантов ответов генерировать за раз.

После вызова мы обнаруживаем, что возвращаемый результат выглядит следующим образом: 
{
  "id": "foaicmpl-13936918-cb99-49e1-b94c-bde98b482ed4",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839683,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Привет! Как дела? 😎 Готов погрузиться в то, о чем ты сегодня думаешь?"
      },
      "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
  }
}
Возвращаемый результат содержит несколько полей, описание которых приведено ниже:
  • id, ID задачи диалога, созданной для уникальной идентификации этой задачи.
  • model, выбранная модель с официального сайта Grok.
  • choices, информация о ответах Grok на заданные вопросы.
  • usage: статистическая информация о токенах для данного вопроса и ответа.
Где choices содержит информацию о ответах Grok, внутри которой choices — это конкретная информация о ответах Grok, как показано на рисунке.

Можно увидеть, что поле content внутри choices содержит конкретное содержание ответа Grok.

​
Потоковый ответ

Этот интерфейс также поддерживает потоковые ответы, что очень полезно для веб-интеграции, позволяя веб-странице реализовать эффект отображения по буквам. Если вы хотите получить потоковый ответ, вы можете изменить параметр stream в заголовке запроса на true. Изменение показано на рисунке, однако код вызова должен быть соответствующим образом изменен, чтобы поддерживать потоковые ответы.

После изменения stream на true, API будет возвращать соответствующие JSON данные построчно, и на уровне кода нам нужно внести соответствующие изменения, чтобы получить построчные результаты. Пример кода вызова на 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)
Вывод будет следующим: 
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": "Привет, "}, "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": "что"}, "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": "хорошо?"}, "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": " Реа"}, "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": "дy т"}, "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": "о ди"}, "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": "в и"}, "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": "нто "}, "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": "что"}, "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": "когда-либо"}, "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": "ты"}, "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": "пруд"}, "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": "ерин"}, "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": "г аб"}, "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": "вне "}, "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": "сегодня"}, "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}} 

data: [DONE]
Можно увидеть, что в ответе есть много data, а data внутри choices является последним ответом, который соответствует содержанию, представленному выше. choices - это новый ответ, который вы можете интегрировать в вашу систему. В то же время окончание потокового ответа определяется по содержимому data, если содержимое равно [DONE], это означает, что потоковый ответ завершен. Возвращаемый результат data состоит из нескольких полей, описание которых приведено ниже:
  • id, идентификатор задачи диалога, используемый для уникальной идентификации этой задачи.
  • model, выбранная модель с сайта Grok.
  • choices, информация о ответах, предоставленная Grok на заданные вопросы.
JavaScript также поддерживается, например, код потокового вызова для Node.js выглядит следующим образом: 
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));
Пример кода на 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())
Другие языки можно переписать самостоятельно, принцип остается тем же.

​
Многоуровневый диалог

Если вы хотите интегрировать функцию многоуровневого диалога, вам нужно загрузить несколько вопросов в поле messages, конкретные примеры нескольких вопросов показаны на изображении ниже:

Пример кода вызова на 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)
Загрузив несколько вопросов, вы можете легко реализовать многоуровневый диалог и получить следующий ответ: 
{
  "id": "foaicmpl-984ebc53-76b3-4d33-b0e8-0307ab4965af",
  "model": "grok-3",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1755839996,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Вы сказали: \"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
  }
}
Можно увидеть, что информация, содержащаяся в choices, соответствует основному использованию, это включает в себя конкретное содержание ответов Grok на несколько диалогов, что позволяет отвечать на соответствующие вопросы на основе нескольких диалогов.

​
Обработка ошибок

При вызове API, если возникнет ошибка, API вернет соответствующий код ошибки и информацию. Например:
  • 400 token_mismatched: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствия или недопустимых параметров.
  • 400 api_not_implemented: Неверный запрос, возможно, из-за отсутствия или недопустимых параметров.
  • 401 invalid_token: Неавторизован, недопустимый или отсутствующий токен авторизации.
  • 429 too_many_requests: Слишком много запросов, вы превысили лимит частоты.
  • 500 api_error: Внутренняя ошибка сервера, что-то пошло не так на сервере.

​
Пример ответа об ошибке

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

​
Заключение

С помощью этого документа вы узнали, как использовать OpenAI Chat Completion API для легкой реализации функции диалога официального OpenAI ChatGPT. Надеемся, что этот документ поможет вам лучше интегрировать и использовать этот API. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться в нашу техническую поддержку.