xai-grok

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目的

このスキルを使用すると、迅速な AI 推論タスク向けの OpenAI 互換サービスである xAI Grok API を利用できます。api.x.ai/v1 を介して grok-3 や grok-3-mini などのモデルにアクセスでき、開発者はテキスト生成や推論などの高度な AI 機能を統合できます。

使用する場面

チャットボット、コード生成、データ分析など、自然言語処理を必要とするアプリケーションで迅速な AI 推論が必要な場合に、このスキルを使用してください。すでに OpenAI 互換ツールを使用していて、応答速度を重視する場合、特にライブカスタマーサポートや動的コンテンツの作成など、リアルタイム性が求められる場面では、他の API より xAI の特化モデルを選択してください。

主な機能

• チャット補完、埋め込み、モデルのストリーミング用に api.x.ai/v1 のエンドポイントへアクセスできます。
• 一般的な推論向けの「grok-3」や、軽量で高速なタスク向けの「grok-3-mini」などのモデルをサポートします。
• 温度（0.0-2.0）、最大トークン数（最大 4096）、停止シーケンスなどのパラメーターを含む JSON ペイロードでリクエストを処理します。
• 選択肢の配列や使用状況の統計など、OpenAI に似た形式の応答を提供します。
• Authorization ヘッダーに「Bearer $XAI_API_KEY」を指定して認証します。

使用パターン

このスキルを使用するには、環境変数に API キーを設定し（例：export XAI_API_KEY=your_key）、api.x.ai/v1 に HTTP リクエストを送信します。リクエストは、JSON 本文を含む POST 呼び出しとして構成します。チャットでやり取りする場合は、モデルと messages 配列を指定してください。コードのループには、必ずエラーチェックを含めてください。スクリプトで使用する場合は、レート制限に対する再試行処理を実装してください。非同期パターンでは、レスポンス ID を使った Webhook またはポーリングを使用します。

一般的なコマンド/API

• チャット補完用エンドポイント：POST https://api.x.ai/v1/chat/completions
  • 必須ヘッダー：Authorization: Bearer $XAI_API_KEY、Content-Type: application/json
  • 本文の例：{"model": "grok-3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]}
  • CLI コマンド：curl -X POST -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"grok-3","messages":[{"role":"user","content":"Summarize this text"}]}' https://api.x.ai/v1/chat/completions
• モデル情報用エンドポイント：GET https://api.x.ai/v1/models
  • クエリパラメーター：必須項目はありません。grok-3 や grok-3-mini など、利用可能なモデルを返します。
  • CLI コマンド：curl -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" https://api.x.ai/v1/models
• リクエストでよく使用するフラグ：「temperature": 0.7」を追加すると創造性を調整でき、「max_tokens": 150」を追加すると出力の長さを制限できます。
• 設定形式：設定を JSON ファイルに保存します。例：{"api_key": "$XAI_API_KEY", "default_model": "grok-3-mini"}。その後、コードで読み込みます。

統合に関する注意事項

実行前に、環境変数として $XAI_API_KEY を設定して統合します。Python では requests ライブラリを使用します：import os; api_key = os.environ.get('XAI_API_KEY')。Node.js では、ヘッダーを指定して fetch を使用します。キーをハードコードせず、安全な保管庫を使用してください。リクエストをプロキシ経由で送る場合は、HTTPS パススルーが有効になっていることを確認してください。まず簡単なスクリプトでテストし、X-RateLimit-Remaining のレスポンスヘッダーを確認してレート制限に対処してください。埋め込みでは、コードベース内で xAI モデルを OpenAI 形式に対応付けてください。

エラー処理

HTTP ステータスコードを確認してください。無効な API キーの場合は 401 が返されるため、正しい $XAI_API_KEY を指定して再試行してください。レート制限の場合は 429 が返されるため、指数バックオフを実装し、例として 5 秒待ってから再試行してください。「context_length_exceeded」などのメッセージが含まれる JSON エラーを解析し、それに応じて入力を短くしてください。コードでは、リクエストを try-except ブロックで囲みます：try: response = requests.post(url, headers=headers, json=data) except requests.exceptions.RequestException as e: log_error(e) and raise。モデル固有のエラーを防ぐため、送信前に入力を検証してください。たとえば、messages 配列が空でないことを確認します。

具体的な使用例

1. テキストの要約を生成する：コンテンツをすばやく要約するには、これを使用します。コードスニペット： import requests; os.environ['XAI_API_KEY'] = 'your_key'; response = requests.post('https://api.x.ai/v1/chat/completions', headers={'Authorization': 'Bearer ' + os.environ['XAI_API_KEY']], json={'model': 'grok-3-mini', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize AI ethics'}]}); print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
2. 推論タスクを実行する：問題解決のためにクエリを送信します。コードスニペット： import requests; response = requests.post('https://api.x.ai/v1/chat/completions', headers={'Authorization': 'Bearer $XAI_API_KEY'}, json={'model': 'grok-3', 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Solve: What is 15% of 200?'}], 'temperature': 0.2}); print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])

グラフの関係

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