grok-code-fast-1 è xAI modello di codifica agentica incentrato sulla velocità e conveniente progettato per alimentare integrazioni IDE e agenti di codifica automatizzati. Sottolinea bassa latenza, comportamenti agentivi (chiamate di strumenti, tracce di ragionamento graduale) e un profilo dei costi compatto per i flussi di lavoro quotidiani degli sviluppatori.

Caratteristiche principali (a colpo d'occhio)

Elevata produttività/bassa latenza: focalizzato su un output di token molto veloce e completamenti rapidi per l'uso IDE.
Chiamata di funzioni agentive e strumenti: supporta chiamate di funzioni e orchestrazione di strumenti esterni (esecuzione di test, linter, recupero di file) per abilitare agenti di codifica multi-step.
Ampia finestra di contesto: progettato per gestire ampie basi di codice e contesti multi-file (i provider elencano finestre di contesto da 256k negli adattatori del marketplace).
Ragionamento visibile / tracce: le risposte possono includere tracce di ragionamento graduale volte a rendere le decisioni dell'agente ispezionabili e sottoponibili a debug.

Dettagli tecnici

Architettura e formazione: xAI afferma che grok-code-fast-1 è stato sviluppato da zero con una nuova architettura e un corpus di pre-addestramento ricco di contenuti di programmazione; il modello è stato poi sottoposto a una selezione post-addestramento su set di dati di pull request/codice reali di alta qualità. Questa pipeline di progettazione è mirata a rendere il modello pratico all'interno dei flussi di lavoro agentici (utilizzo di IDE + strumenti).

Servizio e contesto: grok-code-fast-1 e i modelli di utilizzo tipici presuppongono output in streaming, chiamate di funzione e iniezione di contesto avanzato (caricamenti/raccolte di file). Diversi marketplace cloud e adattatori di piattaforma lo elencano già con un ampio supporto di contesto (256k contesti in alcuni adattatori).

Caratteristiche di usabilità: Visibile tracce di ragionamento (il modello illustra l'utilizzo della pianificazione/degli strumenti), la guida di progettazione rapida e le integrazioni di esempio, nonché le integrazioni dei partner di lancio anticipato (ad esempio, GitHub Copilot, Cursor).

Prestazioni di riferimento (su quale punteggio si basa)

SWE-Bench-Verificato: xAI segnala un 70.8% punteggio sul loro cablaggio interno rispetto al sottoinsieme SWE-Bench-Verified, un benchmark comunemente utilizzato per i confronti dei modelli di ingegneria del software. Una recente valutazione pratica ha riportato un valutazione umana media ≈ 7.6 su una suite di codifica mista, competitiva con alcuni modelli di alto valore (ad esempio, Gemini 2.5 Pro), ma in ritardo rispetto a modelli multimodali/"best-reasoner" più grandi come Claude Opus 4 e Grok 4 di xAI su compiti di ragionamento ad alta difficoltà. I benchmark mostrano anche una varianza per compito: eccellente per la correzione di bug comuni e la generazione di codice conciso, più debole su alcuni problemi di nicchia o specifici della libreria (esempio Tailwind CSS).

API Grok-code-fast-1

Confronto:

contro Grok 4: Grok-code-fast-1 scambia una certa correttezza assoluta e un ragionamento più profondo per costi molto più bassi e produttività più rapida; Grok 4 rimane l'opzione con capacità più elevate.
vs Claude Opus / classe GPT: Questi modelli spesso sono indicati per compiti complessi, creativi o di ragionamento difficile; Grok-code-fast-1 compete bene per compiti di sviluppo di routine e ad alto volume, in cui la latenza e i costi sono importanti.

Limitazioni e rischi

Limitazioni pratiche osservate finora:

Lacune di dominio: cali di prestazioni su librerie di nicchia o problemi insoliti (ad esempio casi limite di Tailwind CSS).
Compromesso tra costi del token di ragionamento: poiché il modello può emettere token di ragionamento interno, un ragionamento altamente agentivo/prolisso può aumentare la lunghezza (e il costo) dell'output di inferenza.
Precisione / casi limite: pur essendo efficace nelle attività di routine, Grok-code-fast-1 può allucinazioni o produrre codice errato per nuovi algoritmi o dichiarazioni di problemi avversari; potrebbe avere prestazioni inferiori rispetto ai modelli incentrati sul ragionamento più avanzati su benchmark algoritmici impegnativi.

casi d'uso tipici

Assistenza IDE e prototipazione rapida: completamenti rapidi, scritture di codice incrementali e debug interattivo.
Agenti automatizzati/flussi di lavoro del codice: agenti che orchestrano i test, eseguono comandi e modificano i file (ad esempio, helper CI, revisori bot).
Attività ingegneristiche quotidiane: generazione di scheletri di codice, refactoring, suggerimenti per la selezione dei bug e impalcature di progetti multi-file in cui la bassa latenza migliora notevolmente il flusso degli sviluppatori.

Come chiamare l'API grok-code-fast-1 da CometAPI

`grok-code-fast-1` Prezzi API in CometAPI: sconto del 20% sul prezzo ufficiale:

Token di input: $0.16/M token
Token di output: $2.0/M di token

Passi richiesti

Accedere cometapi.comSe non sei ancora un nostro utente, registrati prima
Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell'interfaccia. Fai clic su "Aggiungi token" nel token API nell'area personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

Usa il metodo

Selezionare l'opzione "grok-code-fast-1"endpoint" per inviare la richiesta API e impostarne il corpo. Il metodo e il corpo della richiesta sono reperibili nella documentazione API del nostro sito web. Il nostro sito web fornisce anche il test Apifox per vostra comodità.
Sostituire con la tua chiave CometAPI effettiva dal tuo account.
Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo contenuto: il modello risponderà a questa domanda.
Elaborare la risposta API per ottenere la risposta generata.

CometAPI fornisce un'API REST completamente compatibile, per una migrazione senza interruzioni. Dettagli chiave per Documento API:

URL di base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Nomi dei modelli: "grok-code-fast-1"
Autenticazione: Token portatore tramite Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY testata
Tipo di contenuto: application/json .

Integrazione API ed esempi

Frammento di Python per un Completamento chat chiamata tramite 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)

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