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Grok 4 快速非推理

它的设计优先考虑速度和稳定性，以便高效处理大规模文本数据。

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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}")

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Grok 4 快速非推理

产品详情

Grok 4 快速非推理 是 xAI Grok 4 模型的一个专门变体，经过精心优化。 超高上下文容量 和 快速文本转文本任务它专门设计成不具备高级推理能力。它擅长高效处理长达数米的上下文。 2,000,000 个Tokens提供快速、确定性的输出，非常适合高吞吐量应用，在这些应用中，广泛的上下文保留至关重要。

技术规格

性能基准

上下文窗口： 2,000,000 个Tokens
最大输出： 可变，针对流媒体和快速响应进行了优化
训练方案： 针对速度和大上下文编码进行了优化，不侧重于推理
工具用途： 不支持（非代理）

绩效指标

Grok 4 快速非推理功能专门针对处理此类问题进行了优化。 超大的上下文窗口，最多可达 200 万个令牌这使得它能够处理大量文本而不失连贯性。虽然它不支持高级多步骤推理或工具集成，但在文本到文本生成任务中，它能够提供高效稳定的性能。 在长序列中保持上下文信息至关重要它的架构优先考虑速度和吞吐量，即使输入数据量非常大，也能实现快速响应。这使其成为以下应用的理想选择： 长文档摘要、丰富的对话历史记录和批量处理 无需复杂推理的场景。该模型的 确定性输出 进一步确保在重复请求中表现一致且可靠。

API定价

输入： 0–128k： 0.21美元；128k+：每百万个Tokens0.42美元
输出： 0–128k： 0.525美元；128k+：每百万个Tokens1.05美元
缓存输入： 每百万个Tokens0.05美元

✨ 主要功能

超长上下文窗口： 可处理多达 200 万个令牌，用于海量文档和多文档处理。
快速文本到文本生成： 针对低延迟、时间敏感型应用进行了优化。
确定性响应和非流式响应： 确保输出稳定一致。
可扩展，适用于 API 驱动型环境： 具备高效的缓存定价支持，可实现经济高效的部署。

💡 最佳使用场景

大规模文档摘要与分析 贯穿大量文本。
上下文丰富的文本补全 对于篇幅较长的输入，保持连贯性。
快速响应的对话式人工智能 处理大量的历史对话。
批量文本生成 在需要持续保留上下文的内容管道中。

代码示例

// 用于演示 Grok 4 Fast Non-Reasoning API 用法的代码示例占位符 // 示例：使用虚拟的 'xai_client' 库的 Python 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="请简洁地总结以下文档：", context=document_text, max_tokens=500 ) return response.text # 使用极长文档字符串的示例用法 # 对于生产环境，请从文件或数据库加载 long_doc_example = "这是一个极长的文档文本……（最多 200 万个标记）" summary = process_long_document(long_doc_example) print(summary)

与其他型号的比较

对比 Grok 4： Grok 4 Fast Non-Reasoning 牺牲了高级多步骤推理和工具集成功能，换取了大幅扩展的上下文容量和更快的吞吐量。它适用于推理并非关键，但上下文规模和速度至关重要的应用场景。

对比 GPT-4o： Grok 4 Fast Non-Reasoning 在最大上下文长度方面比 GPT-4o 高出近一个数量级，尽管它缺乏 GPT-4o 中可用的多模态和高级推理功能。

与 Grok 4 快速推理对比： Grok 4 Fast Non-Reasoning 提供了更优异的速度和更大的上下文窗口，但省略了 Grok 4 Fast Reasoning 等启用推理的变体中存在的复杂推理功能。

⚠️ 限制

缺乏多步骤推理 以及代理工具的使用。
纯文本模式不进行视觉或音频处理。
闭合重量模型 不具备本地离线推理能力。
流式决定论 可能因上下文大小而异。

❓ 常见问题解答

问：Grok 4 快速非推理功能主要针对什么进行了优化？

一个： 它针对超高上下文容量和快速文本到文本任务进行了优化，尤其适用于处理极长文档和对话历史记录而无需复杂推理的任务。

问：Grok 4 快速非推理可以处理多大的上下文窗口？

一个： 该模型旨在处理最大可达的超大上下文窗口 2,000,000 个Tokens因此，它非常适合处理大量文本。

问：Grok 4 Fast Non-Reasoning 是否支持高级推理或工具使用？

一个： 不，它特意省略了高级多步骤推理能力和智能体工具集成，以优先考虑速度、吞吐量和上下文规模。

问：哪些类型的应用最能从这种模型中受益？

一个： 大规模文档摘要、上下文丰富的文本补全、快速响应的对话式人工智能和批量文本生成等应用，在这些应用中，保留长序列的上下文至关重要，但不需要复杂的推理。

问：与其他大型应用场景的定价模式相比，它的定价如何？

一个： 对于超过 128k 个Tokens的情况，其输入定价为每百万个Tokens0.42美元产出定价是每百万个Tokens1.05美元提供高效的费率来处理海量数据。缓存输入更具成本效益。每百万个Tokens0.05美元。

API 操练场（Playground）

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