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Grok 4.5 ist xAIs Coding-Modell für agentische Software- und Engineering-Aufgaben, hinter einem OpenAI-kompatiblen Chat-Aufruf. Es nimmt bis zu 500.000 Token auf, antwortet mit bis zu 450.000, und der Reasoning-Aufwand reicht bis xhigh.

Eingabe $2Ausgabe $6je 1 Mio. TokenEingabe aus dem Cache $0.30Prompts ab 200K TokenEingabe $4Ausgabe $12

Playground

Anfrage senden

Schnellstart

Die Beispiele verwenden die öffentlichen Parameter des gewählten Endpunkts. Ersetzen Sie API-Schlüssel und Beispielmedien und senden Sie die Anfrage von Ihrem Server.

SDKs & Integrationen
POSThttps://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions

API-Authentifizierung

Bewahren Sie den API-Schlüssel serverseitig in der Umgebungsvariablen SPICY_API_KEY auf. Verwenden Sie Bearer-Authentifizierung und für JSON-Anfragen Content-Type: application/json.

Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "xai/grok-4.5/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

Erzeugt aus dem Eingabeschema dieses Modells – genau dem, gegen das die API jede Anfrage prüft.

Behalten Sie für jede logische Anfrage denselben Idempotency-Key. Senden Sie nach einem Verbindungsabbruch nicht automatisch mit einem neuen Key erneut, sondern bewahren Sie die request_id auf, um die angenommene Anfrage zu prüfen. Ein früherer Chat-Stream wird dabei nicht noch einmal ausgeliefert.

Eingabeparameter

Die Modellparameter stehen direkt im JSON-Request-Body auf derselben Ebene wie model. Dieser Endpunkt verwendet kein input-Objekt.

messagesarray<object>Erforderlich

Höchstens 256 Züge. Der Inhalt darf Text- und image_url-Teile in einer Nutzernachricht mischen; Datei- oder PDF-Teile gibt es an diesem Endpunkt nicht.

Standardwert
Nicht festgelegt
Einschränkungen
minItems:1
maxItems:256
response_formatobjectOptional

Verlangen Sie ein JSON-Objekt, wenn die Antwort vom nächsten Schritt eines Agenten geparst und nicht von einem Menschen gelesen wird.

Standardwert
Nicht festgelegt
tool_choicestring | objectOptional

auto, none, required – oder ein Objekt, das die aufzurufende Funktion benennt.

Standardwert
Nicht festgelegt
parallel_tool_callsbooleanOptional

true oder false, Standard true: Das Modell darf in einem Zug mehrere Tool-Aufrufe anfordern. Mit false kommt höchstens ein Aufruf pro Zug – für Schleifen, in denen jeder Aufruf vom vorherigen Ergebnis abhängt. Kein Einfluss auf den Preis.

Standardwert
true
toolsarray<object>Optional

Bis zu 128 Funktionsdefinitionen pro Anfrage. Bleibt ihre Reihenfolge zwischen den Schritten gleich, bleibt der Anfang eher cachefähig.

Standardwert
Nicht festgelegt
Einschränkungen
maxItems:128
top_pnumberOptional

0,01 bis 1. Ändern Sie entweder diesen Wert oder temperature, nicht beide.

Standardwert
1
Einschränkungen
minimum:0.01
maximum:1
temperaturenumberOptional

0 bis 2, Vorgabe 0,7. Nehmen Sie 0, wenn Sie zwei Patches oder zwei Läufe derselben Aufgabe vergleichen.

Standardwert
0.7
Einschränkungen
minimum:0
maximum:2
max_tokensintegerOptional

Begrenzt die sichtbare Antwort auf 450.000 Token; die Vorgabe von 4.096 schneidet lange Antworten stillschweigend ab. Reasoning-Token werden als Ausgabe berechnet, unterliegen dieser Grenze aber NICHT – an diesem Endpunkt gemessen: Denkaufwand high bei einer Grenze von 800 ergab 18.339 Ausgabe-Token. Senken Sie reasoning_effort, wenn Sie eine planbare Obergrenze brauchen.

Standardwert
4096
Einschränkungen
minimum:1
maximum:450000
reasoning_effortstringOptional

low, medium, high oder xhigh. high ist die Vorgabe; der Denkaufwand wird in Ausgabe-Token bezahlt, xhigh erhöht die Rechnung also auch bei kurzer Antwort.

Standardwert
"high"
Zulässige Werte
"low""medium""high""xhigh"

Ergebnis auslesen

Mit stream: false liefert die Anfrage die vollständige Chat-Antwort direkt zurück. Lesen Sie choices[].message; ein Auftrag muss dafür nicht abgefragt werden. Für Clients mit Unterstützung für Server-Sent Events können Sie stream auf true setzen.

Beispiel einer fertigen Antwort
{
  "id": "chatcmpl_example",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1788652800,
  "model": "xai/grok-4.5/chat",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is a concise summary of the release notes."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 32,
    "completion_tokens": 14,
    "total_tokens": 46
  }
}

Die Antwort dient als Strukturbeispiel. usage enthält Tokenzahlen; tatsächlicher Verbrauch und Kosten hängen von der Anfrage ab.

SDKs & Integrationen

Nutzen Sie SpicyAPI in Ihrer App, im Terminal, mit KI-Assistenten oder in visuellen Workflows. Wählen Sie die passende Anleitung.

In SillyTavern und Rollenspiel-Apps nutzen

In SillyTavern, RisuAI, Agnai oder jeder App mit OpenAI-kompatibler Einstellung fügen Sie die Basis-URL unten und Ihren API-Schlüssel ein und wählen xai/grok-4.5/chat als Modell. Aufrufe direkt aus dem Browser sind erlaubt, und Regler, die dieses Modell nicht kennt, werden ignoriert statt abgelehnt.

Base URL: https://api.spicyapi.ai/v1
Model: xai/grok-4.5/chat

In ComfyUI nutzen

Installieren Sie die SpicyAPI-Nodes über den ComfyUI Manager oder mit dem Befehl unten und wählen Sie im SpicyAPI Chat-Node xai/grok-4.5/chat, um dieses Modell in einem ComfyUI-Graphen zu nutzen.

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/spicyapi-ai/comfyui-spicyapi