grok-code-fast-1 es de xAI modelo de codificación agentica rentable y centrado en la velocidad Diseñado para potenciar las integraciones IDE y los agentes de codificación automatizados. Enfatiza baja latencia, comportamientos agénticos (llamadas de herramientas, seguimiento de razonamiento paso a paso) y un perfil de costos compacto para los flujos de trabajo diarios de los desarrolladores.

Características principales (de un vistazo)

• Alto rendimiento/baja latencia: centrado en la salida de tokens muy rápida y en finalizaciones rápidas para el uso de IDE.
• Llamadas a funciones y herramientas de Agentic: Admite llamadas de función y orquestación de herramientas externas (ejecución de pruebas, linters, obtención de archivos) para habilitar agentes de codificación de múltiples pasos.
• Ventana de contexto grande: Diseñado para manejar bases de código grandes y contextos de múltiples archivos (los proveedores enumeran ventanas de contexto de 256k en los adaptadores del mercado).
• Razonamiento visible/rastros: Las respuestas pueden incluir rastros de razonamiento paso a paso destinados a hacer que las decisiones del agente sean inspeccionables y depurables.

Detalles técnicos

Arquitectura y formación: xAI afirma que grok-code-fast-1 se creó desde cero con una nueva arquitectura y un corpus de preentrenamiento rico en contenido de programación. Posteriormente, el modelo recibió una revisión posterior al entrenamiento con conjuntos de datos de código y solicitudes de extracción de alta calidad del mundo real. Este proceso de ingeniería está diseñado para desarrollar el modelo. flujos de trabajo prácticos dentro de la agencia (IDE + uso de herramientas).

Presentación y contexto: grok-code-fast-1 Los patrones de uso típicos suponen salidas de streaming, llamadas a funciones e inyección de contexto enriquecido (carga/recopilación de archivos). Varios mercados en la nube y adaptadores de plataforma ya lo incluyen con compatibilidad con contextos de gran tamaño (256 000 contextos en algunos adaptadores).

Características de usabilidad: Visible rastros de razonamiento (el modelo muestra su uso de herramientas/planificación), orientación de ingeniería rápida e integraciones de ejemplo, e integraciones de socios de lanzamiento temprano (por ejemplo, GitHub Copilot, Cursor).

Rendimiento de referencia (en qué puntos se basa)

Verificado por SWE-Bench: xAI informa un 70.8% Puntuación en su arnés interno sobre el subconjunto SWE-Bench-Verified, un punto de referencia comúnmente utilizado para comparaciones de modelos de ingeniería de software. Una evaluación práctica reciente informó una calificación humana promedio ≈ 7.6 En una suite de codificación mixta, es competitiva con algunos modelos de alto valor (p. ej., Gemini 2.5 Pro), pero se queda atrás de modelos multimodales/de razonamiento óptimo más amplios, como Claude Opus 4 y Grok 4, de xAI, en tareas de razonamiento de alta dificultad. Los puntos de referencia también muestran variabilidad según la tarea: excelente para la corrección de errores comunes y la generación de código conciso, pero más deficiente en algunos problemas específicos de nicho o de bibliotecas (ejemplo de Tailwind CSS).

Comparación :

• contra Grok 4: Grok-code-fast-1 intercambia cierta corrección absoluta y un razonamiento más profundo por un costo mucho menor y un rendimiento más rápidoGrok 4 sigue siendo la opción de mayor capacidad.
• vs Claude Opus / clase GPT: Estos modelos a menudo conducen a tareas complejas, creativas o de razonamiento difícil; Grok-code-fast-1 compite bien en tareas de desarrollador rutinarias y de gran volumen donde la latencia y el costo importan.

Limitaciones y riesgos

Limitaciones prácticas observadas hasta el momento:

• Brechas de dominio: caídas de rendimiento en bibliotecas de nicho o problemas inusualmente planteados (los ejemplos incluyen casos extremos de Tailwind CSS).
• Intercambio de costos entre tokens de razonamiento: Debido a que el modelo puede emitir tokens de razonamiento internos, un razonamiento altamente agente/verboso puede aumentar la longitud (y el costo) de la salida de la inferencia.
• Precisión / casos extremos: Aunque es fuerte en tareas rutinarias, Grok-code-fast-1 puede alucinar o producir código incorrecto para algoritmos nuevos o planteamientos de problemas conflictivos; puede tener un rendimiento inferior al de los mejores modelos centrados en el razonamiento en parámetros algorítmicos exigentes.

Casos de uso típicos

• Asistencia IDE y creación rápida de prototipos: finalizaciones rápidas, escrituras de código incrementales y depuración interactiva.
• Agentes automatizados/flujos de trabajo de código: agentes que orquestan pruebas, ejecutan comandos y editan archivos (por ejemplo, ayudantes de CI, revisores de bots).
• Tareas diarias de ingeniería: generando esqueletos de código, refactorizaciones, sugerencias de clasificación de errores y andamiaje de proyectos de múltiples archivos donde la baja latencia mejora materialmente el flujo del desarrollador.

Cómo llamar a la API grok-code-fast-1 desde CometAPI

grok-code-fast-1 Precios de API en CometAPI: 20 % de descuento sobre el precio oficial.

• Tokens de entrada: $0.16/M tokens
• Tokens de salida: $2.0/M tokens

Pasos requeridos

• Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
• Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.

Método de uso

1. Seleccione la opción "grok-code-fast-1Punto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad.
2. Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
4. . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración fluida. Detalles clave para Documento API:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nombres de modelos: "grok-code-fast-1"
• Autenticación: Token portador a través de Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY encabezamiento
• Tipo de contenido: application/json .

Integración de API y ejemplos

Fragmento de Python para un Finalización de chat Llamada a través de CometAPI:

pythonimport openai

openai.api_key = "YOUR_CometAPI_API_KEY"
openai.api_base = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

messages = [
    {"role": "system",  "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user",    "content": "Summarize grok-code-fast-1's main features."}
]

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="grok-code-fast-1",
    messages=messages,
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices.message)

Vea también Grok 4