grok-code-fast-1 ialah xAI model pengekodan agen yang berfokuskan kelajuan, kos cekap direka untuk memperkasakan integrasi IDE dan ejen pengekodan automatik. Ia menekankan kependaman rendah, tingkah laku agen (panggilan alat, jejak penaakulan berperingkat) dan profil kos padat untuk aliran kerja pembangun harian.

Ciri utama (sepintas lalu)

Daya pemprosesan tinggi / kependaman rendah: menumpukan pada output token yang sangat pantas dan penyiapan pantas untuk penggunaan IDE.
Panggilan & perkakas fungsi agen: menyokong panggilan fungsi dan orkestrasi alat luaran (jalankan ujian, linters, pengambilan fail) untuk mendayakan ejen pengekodan berbilang langkah.
Tetingkap konteks besar: direka untuk mengendalikan pangkalan kod yang besar dan konteks berbilang fail (penyedia menyenaraikan 256k tetingkap konteks dalam penyesuai pasaran).
Penaakulan / kesan yang boleh dilihat: respons boleh termasuk jejak penaakulan langkah demi langkah yang bertujuan untuk membuat keputusan ejen boleh diperiksa dan dinyahpepijat.

Maklumat teknikal

Seni bina & latihan: xAI berkata grok-code-fast-1 dibina dari awal dengan seni bina baharu dan korpus pra-latihan yang kaya dengan kandungan pengaturcaraan; model itu kemudian menerima susun atur selepas latihan pada set data permintaan tarik / kod dunia sebenar yang berkualiti tinggi. Saluran paip kejuruteraan ini disasarkan untuk membuat model aliran kerja agen dalam praktikal (IDE + penggunaan alat).

Hidangan & konteks: grok-code-fast-1 dan corak penggunaan biasa menganggap output penstriman, panggilan fungsi dan suntikan konteks kaya (muat naik/koleksi fail). Beberapa pasaran awan dan penyesuai platform sudah menyenaraikannya dengan sokongan konteks yang besar (konteks 256k dalam sesetengah penyesuai).

Ciri kebolehgunaan: Yang boleh dilihat jejak penaakulan (model memaparkan perancangan/penggunaan alatannya), panduan kejuruteraan segera dan penyepaduan contoh, dan penyepaduan rakan kongsi pelancaran awal (cth, GitHub Copilot, Cursor).

Prestasi penanda aras (maksudnya)

SWE-Bench-Disahkan: laporan xAI a 70.8% skor pada abah-abah dalaman mereka berbanding subset SWE-Bench-Verified — penanda aras yang biasa digunakan untuk perbandingan model kejuruteraan perisian. Penilaian tangan baru-baru ini melaporkan satu penilaian purata manusia ≈ 7.6 pada suite pengekodan bercampur — berdaya saing dengan beberapa model bernilai tinggi (cth, Gemini 2.5 Pro) tetapi mengekori model multimodal/“penaakulan terbaik” yang lebih besar seperti Claude Opus 4 dan Grok 4 xAI sendiri pada tugas penaakulan dengan kesukaran tinggi. Penanda aras juga menunjukkan variasi mengikut tugas: sangat baik untuk pembetulan pepijat biasa dan penjanaan kod ringkas, lebih lemah pada beberapa masalah khusus atau pustaka (contoh CSS Tailwind).

API Grok-code-fast-1

Perbandingan :

lwn Grok 4: Grok-code-fast-1 memperdagangkan beberapa ketepatan mutlak dan penaakulan yang lebih mendalam untuk kos yang jauh lebih rendah dan pemprosesan yang lebih cepat; Grok 4 kekal sebagai pilihan berkeupayaan lebih tinggi.
lwn Claude Opus / kelas GPT: Model tersebut selalunya membawa kepada tugasan penaakulan yang kompleks, kreatif atau sukar; Grok-code-fast-1 bersaing dengan baik dalam tugas pembangun rutin volum tinggi yang memerlukan kependaman dan kos.

Had & risiko

Batasan praktikal diperhatikan setakat ini:

Jurang domain: penurunan prestasi pada pustaka khusus atau masalah terbingkai luar biasa (contoh termasuk kes tepi Tailwind CSS).
Pertukaran kos token penaakulan: kerana model itu boleh mengeluarkan token penaakulan dalaman, penaakulan yang sangat ejenik/verbose boleh meningkatkan panjang output inferens (dan kos).
Ketepatan / kes tepi: walaupun kuat pada tugas rutin, Grok-code-fast-1 boleh berhalusinasi atau menghasilkan kod yang salah untuk algoritma baru atau pernyataan masalah lawan; ia mungkin berprestasi rendah model tertumpu penaakulan atas penanda aras algoritma yang menuntut.

Kes penggunaan biasa

Bantuan IDE & prototaip pantas: penyiapan pantas, penulisan kod tambahan dan penyahpepijatan interaktif.
Aliran kerja ejen / kod automatik: ejen yang mengatur ujian, menjalankan arahan dan mengedit fail (cth, pembantu CI, penyemak bot).
Tugas kejuruteraan harian: menjana rangka kod, refactor, cadangan triage pepijat dan perancah projek berbilang fail di mana kependaman rendah meningkatkan aliran pembangun secara material.

Bagaimana untuk memanggil API grok-code-fast-1 daripada CometAPI

`grok-code-fast-1` Harga API dalam CometAPI，diskaun 20% daripada harga rasmi:

Token Input: token $0.16/ M
Token Output: $2.0/M token

Langkah yang Diperlukan

Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar dahulu
Dapatkan kunci API kelayakan akses antara muka. Klik "Tambah Token" pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan serahkan.

Gunakan Kaedah

Pilih "grok-code-fast-1” titik akhir untuk menghantar permintaan API dan menetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API tapak web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda.
Gantikan dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda.
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan kandungan—inilah yang akan dijawab oleh model.
. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

CometAPI menyediakan REST API yang serasi sepenuhnya—untuk penghijrahan yang lancar. Butiran penting kepada Dokumen API:

URL asas: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
Nama Model: "grok-code-fast-1"
Pengesahan: Token pembawa melalui Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY header
Jenis kandungan: application/json .

Penyepaduan & Contoh API

Coretan Python untuk a ChatCompletion 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)

See Also Grok 4