> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.xhuoapi.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Grok Chat Completion API Заявка и использование > Grok 集成指南 - XHuoAPI 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](https://api.xhuoapi.ai/documents/faf08b59-36aa-4d26-b5d9-a18f113cc2be) и нажать кнопку «Acquire», чтобы получить необходимые для запроса учетные данные: ![](https://cdn.xhuoapi.ai/nyq0xz.png) 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: ```json theme={null} { "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: ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/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: ```json theme={null} 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: ```javascript theme={null} 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.xhuoapi.ai/v1/grok/chat/completions", options) .then(response => response.json()) .then(response => console.log(response)) .catch(err => console.error(err)); ``` Пример кода на Java: ```java theme={null} 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.xhuoapi.ai/v1/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: ```python theme={null} import requests url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/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: ```json theme={null} { "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.