Grok 4.6 API

Zgodny z OpenAI endpoint czatu dla Grok 4.6 od xAI, w którym zrzut ekranu i pytanie o niego trafiają do tej samej tury.

Grok 4.6 pochodzi od xAI i odpowiada pod POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions na nazwę modelu xai/grok-4.6. Żądanie ma znajomy kształt: tablica messages z najwyżej 256 uporządkowanymi turami, limit wyjścia, dwa pokrętła próbkowania, lista narzędzi, format odpowiedzi oraz reasoning_effort, czyli to, jak długo model pracuje, zanim zacznie pisać. Okno mieści 500 000 tokenów, a pojedyncza odpowiedź może zabrać 450 000 z nich, więc większa część budżetu leży po stronie odpowiedzi, a nie po stronie promptu. Treść przyjmuje części text i image_url; na tym endpoincie nie ma części z plikiem ani z PDF-em, a modalność to tekst i obrazy na wejściu, tekst na wyjściu.

Obraz i zdanie o nim w jednej turze

Treść może być zwykłym łańcuchem znaków albo tablicą części, a część obrazowa niesie url i podpowiedź detail o wartości auto, low albo high. Zrzut i pytanie o niego docierają razem, więc model czyta piksele, a nie twój opis pikseli — i na tym polega cała różnica, gdy odpowiedź wisi na źle podpisanej osi, na urwanym przy krawędzi stosie wywołań albo na układzie, który psuje się tylko przy jednej szerokości. Treść obrazów liczy się wewnątrz okna 500 000 tokenów, a nie obok niego, więc kilka dużych zrzutów i długa historia rozmowy biją się o ten sam budżet.

Prawie cały budżet może pójść w odpowiedź

Pojedyncza odpowiedź sięga 450 000 tokenów, co jest nietypowym kształtem dla modelu czatowego: większość okna da się wydać na pisanie, a nie na czytanie. max_tokens nadal domyślnie wynosi 4 096, więc o długą generację prosisz świadomie i nie wpadasz w nią przypadkiem, a ucięcie na wartości domyślnej przychodzi bez ostrzeżenia. reasoning_effort przyjmuje wartości low, medium, high albo xhigh i domyślnie wynosi high; za wysiłek rozumowania płaci się tokenami wyjścia, więc zjada naraz twój limit i twój rachunek.

Na drodze nie stoi nic naszego

Między tobą a tym modelem nie stawiamy własnego klasyfikatora treści. To, czego model odmawia napisać, jest jego własnym zachowaniem, a nie warstwą wstawioną tutaj, a to, co wysyłasz, nie jest po drodze prześwietlane, oceniane ani przepisywane. Prawa do wysyłanego materiału zostają przy tobie i to ty odpowiadasz za to, jak zostanie użyta odpowiedź.

Daj zrzut do obejrzenia, zamiast go opisywać

Wyślij zrzut z detail high obok pytania w jednej wiadomości użytkownika, a model pracuje na pikselach: na błędnym podpisie osi, na zniknionym wierszu, na kadrze urwanym przy krawędzi. Dwa zrzuty w odstępie godziny w tej samej turze pozwalają zapytać, która liczba się ruszyła, zamiast pytać o streszczenie wystukane ręcznie.

Napisz rzecz długości książki w jednym wywołaniu

Podnieś max_tokens w stronę 450 000, a przewodnik migracyjny, długi raport albo cały zestaw testów wraca jedną odpowiedzią zamiast łańcuchem kontynuacji, z których każda gubi kawałek wątku. Z stream: true tekst dociera, kiedy jeszcze powstaje.

Utrzymaj czytelną pętlę narzędziową

Zadeklaruj do 128 definicji funkcji, zestaw je z tool_choice i oddawaj każdy wynik w następnej turze jako wiadomość o roli tool. Ustal reasoning_effort na całą pętlę, a między iteracjami zmienia się tylko rozmowa — i właśnie to sprawia, że ślad warto czytać, kiedy pętla schodzi na manowce.

Oddaj odpowiedź kodowi, a nie człowiekowi

Poproś o obiekt JSON przez response_format i zejdź z temperature do 0, a odpowiedź wróci jako struktura, którą twój parser bierze wprost. Dołóż do tego część obrazową i masz ekstrakcję prosto z paragonu, wykresu albo zrzutu formularza, bez kroku przepisywania po drodze.

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-4.6/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'

Uwierzytelnianie, pełny schemat, odpytywanie i obsługę błędów opisuje dokumentacja API.