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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'x-ai/grok-4-fast-non-reasoning',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="x-ai/grok-4-fast-non-reasoning",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Grok 4 Fast Non-Reasoning ist eine spezialisierte Variante des Grok 4-Modells von xAI, die sorgfältig optimiert wurde für ultrahohe Kontextkapazität Und schnelle Text-zu-Text-AufgabenEs wurde speziell ohne fortgeschrittene Schlussfolgerungsfähigkeiten entwickelt. Es zeichnet sich durch die effiziente Verarbeitung extrem langer Kontexte bis zu aus. 2.000.000 Tokenund liefert schnelle, deterministische Ergebnisse, die ideal für Anwendungen mit hohem Durchsatz geeignet sind, bei denen eine umfassende Kontextbeibehaltung von größter Bedeutung ist.
Technische Spezifikation
Leistungsbenchmarks
- Kontextfenster: 2.000.000 Token
- Maximale Leistung: Variabel, optimiert für Streaming und schnelle Reaktion
- Trainingsprogramm: Optimiert für Geschwindigkeit und die Kodierung großer Kontexte, fokussiert auf nicht-logisches Denken
- Werkzeugverwendung: Nicht unterstützt (nicht agentenbasiert)
Leistungskennzahlen
Grok 4 Fast Non-Reasoning ist speziell für die Verarbeitung von schnellem, nicht rationalem Denken optimiert. extrem große Kontextfenster bis zu 2 Millionen TokenDadurch kann es große Textmengen verarbeiten, ohne an Kohärenz einzubüßen. Obwohl es keine fortgeschrittenen mehrstufigen Schlussfolgerungen oder Werkzeugintegrationen unterstützt, liefert es bei Text-zu-Text-Generierungsaufgaben eine hocheffiziente und stabile Leistung. Die Beibehaltung des Kontextes über lange Sequenzen hinweg ist von entscheidender Bedeutung.Seine Architektur priorisiert Geschwindigkeit und Durchsatz und ermöglicht so schnelle Reaktionszeiten selbst bei sehr großen Eingabedaten. Dadurch eignet es sich ideal für Anwendungen wie beispielsweise Zusammenfassung langer Dokumente, umfangreiche Gesprächsverläufe und Stapelverarbeitung wo keine komplexe Argumentation erforderlich ist. Das Modell deterministische Ausgabe gewährleistet zudem ein konsistentes und zuverlässiges Verhalten bei wiederholten Anfragen.
API-Preise
- Eingang: 0–128k: 0,21 $; 128k+: 0,42 US-Dollar pro 1 Million Token
- Ausgabe: 0–128k: 0,525 $; 128k+: 1,05 US-Dollar pro 1 Million Token
- Zwischengespeicherte Eingabe: 0,05 $ pro 1 Million Token
✨ Wichtigste Fähigkeiten
- Extrem lange Kontextfenster: Verarbeitet bis zu 2 Millionen Tokens für die Verarbeitung großer Dokumentenmengen und mehrerer Dokumente.
- Schnelle Text-zu-Text-Generierung: Optimiert für Anwendungen mit geringer Latenz und zeitkritischen Anforderungen.
- Deterministische und nicht-streamende Antworten: Gewährleistet eine stabile und gleichbleibende Leistung.
- Skalierbar für API-gesteuerte Umgebungen: Bietet effiziente Unterstützung für zwischengespeicherte Preisgestaltung für eine kostengünstige Bereitstellung.
💡 Optimale Anwendungsfälle
- Zusammenfassung und Analyse umfangreicher Dokumente in umfangreichen Texten.
- Kontextreiche Textvervollständigung bei längeren Eingaben die Kohärenz wahren.
- Schnelle Konversations-KI Bearbeitung umfangreicher historischer Dialoge.
- Stapeltextgenerierung in Content-Pipelines, die eine konsistente Kontextbeibehaltung erfordern.
Codebeispiel
// Platzhalter für ein Codebeispiel zur Veranschaulichung der Verwendung der Grok 4 Fast Non-Reasoning API // Beispiel: Python mit einer fiktiven 'xai_client'-Bibliothek import xai_client client = xai_client.XAIClient(api_key="YOUR_API_KEY") def process_long_document(document_text): response = client.grok_4_fast_non_reasoning.generate( model="x-ai/grok-4-fast-non-reasoning", prompt="Fassen Sie das folgende Dokument kurz zusammen:", context=document_text, max_tokens=500 ) return response.text # Beispielhafte Verwendung mit einem extrem langen Dokumentstring # Für den Produktivbetrieb aus Datei oder Datenbank laden long_doc_example = "Dies ist ein extrem langer Dokumenttext... (bis zu 2 Millionen Tokens)" summary = process_long_document(long_doc_example) print(summary) Vergleich mit anderen Modellen
vs. Grok 4: Grok 4 Fast Non-Reasoning tauscht fortschrittliches mehrstufiges Schließen und Tool-Integration gegen eine deutlich erweiterte Kontextkapazität und einen höheren Durchsatz. Es eignet sich für Anwendungen, bei denen das Schließen nicht kritisch ist, Kontextumfang und Geschwindigkeit jedoch unerlässlich sind.
vs. GPT-4o: Grok 4 Fast Non-Reasoning übertrifft GPT-4o in der maximalen Kontextlänge um fast eine Größenordnung, allerdings fehlen ihm die multimodalen und fortgeschrittenen Denkfunktionen, die GPT-4o bietet.
vs. Grok 4 Schnelles Denken: Grok 4 Fast Non-Reasoning bietet eine höhere Geschwindigkeit und ein größeres Kontextfenster, verzichtet aber auf die komplexen Schlussfolgerungsfähigkeiten, die in Varianten mit Schlussfolgerungsfunktion wie Grok 4 Fast Reasoning vorhanden sind.
⚠️ Einschränkungen
- Fehlt es an mehrstufigem Denken und die Verwendung von Agentenwerkzeugen.
- Nur-Text-Modus; keine Bild- oder Tonverarbeitung.
- Geschlossenes Gewichtsmodell ohne lokale Offline-Inferenzfähigkeiten.
- Streaming-Determinismus kann je nach Kontextgröße variieren.
❓ Häufig gestellte Fragen
F: Wofür ist Grok 4 Fast Non-Reasoning primär optimiert?
A: Es ist optimiert für eine extrem hohe Kontextkapazität und schnelle Text-zu-Text-Aufgaben, insbesondere solche, die die Verarbeitung extrem langer Dokumente und Gesprächsverläufe ohne komplexe Schlussfolgerungen erfordern.
F: Wie groß kann das Kontextfenster sein, das Grok 4 Fast Non-Reasoning verarbeiten kann?
A: Dieses Modell ist für die Verarbeitung eines außergewöhnlich großen Kontextfensters von bis zu 2.000.000 Tokenwodurch es sich für die Verarbeitung riesiger Textmengen eignet.
F: Unterstützt Grok 4 Fast Non-Reasoning fortgeschrittenes logisches Denken oder den Einsatz von Werkzeugen?
A: Nein, es verzichtet gezielt auf fortgeschrittene mehrstufige Schlussfolgerungsfähigkeiten und die Integration agentenbasierter Werkzeuge, um Geschwindigkeit, Durchsatz und Kontextskalierbarkeit zu priorisieren.
F: Welche Anwendungsarten profitieren am meisten von diesem Modell?
A: Anwendungen wie die Zusammenfassung umfangreicher Dokumente, die kontextreiche Textvervollständigung, die dialogbasierte KI mit schneller Reaktionsfähigkeit und die Stapelverarbeitung von Texten, bei denen die Beibehaltung des Kontextes über lange Sequenzen hinweg entscheidend ist und komplexe Schlussfolgerungen nicht erforderlich sind.
F: Wie verhält sich die Preisgestaltung im Vergleich zu anderen Modellen für große Kontexte?
A: Für Kontexte mit mehr als 128.000 Token beträgt die Input-Preisgestaltung 0,42 US-Dollar pro 1 Million Token und die Preisgestaltung der Ausgänge ist 1,05 US-Dollar pro 1 Million Tokenund bietet effiziente Tarife für die Verarbeitung großer Datenmengen. Zwischengespeicherte Eingaben sind noch kostengünstiger bei 0,05 $ pro 1 Million TokenDie
KI-Spielplatz
