grok-kode-cepat-1 adalah xAI model pengkodean agen yang berfokus pada kecepatan dan hemat biaya dirancang untuk mendukung integrasi IDE dan agen pengkodean otomatis. Ini menekankan latensi rendah, perilaku agen (panggilan alat, jejak penalaran bertahap), dan profil biaya ringkas untuk alur kerja pengembang sehari-hari.

Fitur utama (sekilas)

Throughput tinggi / latensi rendah: berfokus pada keluaran token yang sangat cepat dan penyelesaian cepat untuk penggunaan IDE.
Pemanggilan fungsi agen dan perkakas: mendukung panggilan fungsi dan orkestrasi alat eksternal (menjalankan pengujian, linter, pengambilan file) untuk mengaktifkan agen pengkodean multi-langkah.
Jendela konteks besar: dirancang untuk menangani basis kode besar dan konteks multi-file (penyedia mencantumkan 256 ribu jendela konteks dalam adaptor pasar).
Alasan / jejak yang terlihat: Responsnya dapat mencakup jejak penalaran bertahap yang dimaksudkan untuk membuat keputusan agen dapat diperiksa dan di-debug.

Detail teknis

Arsitektur & pelatihan: xAI menyatakan bahwa grok-code-fast-1 dibangun dari awal dengan arsitektur baru dan korpus pra-pelatihan yang kaya akan konten pemrograman; model tersebut kemudian dikurasi pasca-pelatihan menggunakan dataset pull-request/kode berkualitas tinggi dari dunia nyata. Alur rekayasa ini ditargetkan untuk membuat model tersebut alur kerja agen internal yang praktis (IDE + penggunaan alat).

Penyajian & konteks: grok-code-fast-1 Pola penggunaan umum mengasumsikan keluaran streaming, pemanggilan fungsi, dan injeksi konteks kaya (unggahan/koleksi berkas). Beberapa pasar cloud dan adaptor platform sudah mencantumkannya dengan dukungan konteks besar (256 ribu konteks di beberapa adaptor).

Fitur kegunaan: Terlihat jejak penalaran (model tersebut memunculkan perencanaan/penggunaan alatnya), panduan rekayasa cepat dan contoh integrasi, serta integrasi mitra peluncuran awal (misalnya, GitHub Copilot, Cursor).

Kinerja acuan (nilai yang diperoleh)

SWE-Bench-Terverifikasi: xAI melaporkan 70.8% skor pada harness internal mereka pada subset SWE-Bench-Verified — sebuah tolok ukur yang umum digunakan untuk perbandingan model rekayasa perangkat lunak. Evaluasi langsung baru-baru ini melaporkan peringkat manusia rata-rata ≈ 7.6 pada rangkaian kode campuran — kompetitif dengan beberapa model bernilai tinggi (misalnya, Gemini 2.5 Pro) tetapi tertinggal dari model multimodal/"penalaran terbaik" yang lebih besar seperti Claude Opus 4 dan Grok 4 milik xAI sendiri pada tugas penalaran tingkat kesulitan tinggi. Tolok ukur juga menunjukkan varians per tugas: sangat baik untuk perbaikan bug umum dan pembuatan kode yang ringkas, lebih lemah pada beberapa masalah niche atau spesifik pustaka (contoh Tailwind CSS).

API Grok-code-fast-1

Perbandingan :

vs Grok 4: Grok-code-fast-1 memperdagangkan beberapa kebenaran absolut dan penalaran yang lebih dalam untuk biaya yang jauh lebih rendah dan throughput yang lebih cepat; Grok 4 tetap menjadi pilihan dengan kemampuan lebih tinggi.
vs Claude Opus / kelas GPT: Model-model tersebut sering kali mengarah pada tugas-tugas yang kompleks, kreatif, atau penalaran yang sulit; Grok-code-fast-1 bersaing dengan baik pada tugas-tugas pengembang rutin bervolume tinggi di mana latensi dan biaya menjadi hal yang penting.

Keterbatasan & risiko

Batasan praktis yang diamati sejauh ini:

Kesenjangan domain: penurunan kinerja pada pustaka khusus atau masalah yang dibingkai secara tidak biasa (contohnya termasuk kasus tepi Tailwind CSS).
Pertukaran biaya token-penalaran: karena model dapat memancarkan token penalaran internal, penalaran yang sangat agensik/bertele-tele dapat meningkatkan panjang keluaran inferensi (dan biaya).
Akurasi / kasus tepi: meskipun kuat pada tugas rutin, Grok-code-fast-1 dapat berhalusinasi atau menghasilkan kode yang salah untuk algoritma baru atau pernyataan masalah yang bersifat adversarial; hal itu mungkin berkinerja lebih buruk daripada model yang berfokus pada penalaran utama pada tolok ukur algoritmik yang menuntut.

Kasus penggunaan umum

Bantuan IDE & pembuatan prototipe cepat: penyelesaian cepat, penulisan kode tambahan, dan debugging interaktif.
Agen otomatis / alur kerja kode: agen yang mengatur pengujian, menjalankan perintah, dan mengedit berkas (misalnya, pembantu CI, peninjau bot).
Tugas teknik sehari-hari: menghasilkan kerangka kode, perbaikan faktor, saran pemilahan bug, dan perancah proyek multi-file yang latensi rendahnya secara material meningkatkan alur pengembang.

Cara memanggil API grok-code-fast-1 dari CometAPI

`grok-code-fast-1` Harga API di CometAPI, diskon 20% dari harga resmi:

Token Masukan: $0.16/M token
Token Keluaran: $2.0/M token

Langkah-langkah yang Diperlukan

Masuk ke cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu
Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

Gunakan Metode

Pilih "grok-code-fast-1” untuk mengirim permintaan API dan mengatur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan pengujian Apifox demi kenyamanan Anda.
Mengganti dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda.
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—inilah yang akan ditanggapi oleh model.
Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

CometAPI menyediakan REST API yang sepenuhnya kompatibel—untuk migrasi yang lancar. Detail penting untuk Dokumen API:

URL dasar: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Nama Model: "grok-code-fast-1"
Otentikasi: Token pembawa melalui Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY Header
Jenis konten: application/json .

Integrasi API & Contoh

Potongan kode Python untuk Penyelesaian Obrolan panggilan melalui 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)

Lihat Juga Grok 4