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モデル詳細

Grok Build 0.1

xAI 提供
従量課金

Grok Code Fast 1は、エージェント型コーディングに優れた、高速かつ経済的な推論モデルです。応答に推論の痕跡が表示されるため、開発者はGrok Codeを操作して高品質なワークフローを実現できます。

モデル仕様

モデル ID
grok-code-fast-1
コンテキスト長
256K
最大出力
10K
入出力モダリティ
リリース
2025-08

02

API エンドポイント

MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換

  • OpenAI-compatible /v1/chat/completions POST

03

料金

固定料金、単位: /1M Tokens

入力

$0.2000 /1M Tokens

生成

$1.5000 /1M Tokens

キャッシュ読み取り

$0.0200 /1M Tokens

05

選定サマリー

ワークロード適合性を素早く判断

このモデルは何に向いていますか?

テキスト生成モデル、入力:テキスト、出力:テキスト

grok-code-fast-1 はテキスト生成モデルです。仕様は、context window は 256,000 トークン、1 回の最大出力は 10,000 トークン。

使う前に何を確認すべきですか?

256,000 context、出力上限 10,000

grok-code-fast-1 の採用前に、標準入力は $0.20/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、2025-08-28 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。

なぜ MixRoute 経由で使うのですか?

grok-code-fast-1 は 256,000 トークンの context を同じ経路で提供

256,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で grok-code-fast-1 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID grok-code-fast-1 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。

07

機能と互換性

未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません

利用可能:

ツール呼び出し

grok-code-fast-1は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。

例 tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
利用可能:

構造化された出力

grok-code-fast-1は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。

例 response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
利用可能:

ストリーミング配信

grok-code-fast-1はストリーム応答をサポートしています。

例 stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
利用可能:

プロンプトのキャッシュ

grok-code-fast-1は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。

例 システムプロンプトとツール定義はリクエストの先頭に記述してください。プレフィックスが繰り返されると、キャッシュ読み取り料金が自動的に課金されます。
利用可能:

OpenAI SDK

MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgrok-code-fast-1を呼び出します。

例 base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。

08

トークンコスト見積もり

このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません

同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)

09

FAQ

Grok Build 0.1は使用量に応じて課金され、レコードには無料枠の割り当ては記載されていません。現在の公開レートは、入力$0.2000/1Mトークン、出力$1.5000/1Mトークンです。トライアルクレジットまたはプロモーション割り当てはモデルではなくアカウントに紐づいているため、無料枠を考慮して計画を立てる前にコンソールを確認してください。

単一エンドポイントで検証可能な判断

同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト

実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。