grok-code-fast-1 é da xAI modelo de codificação de agente focado na velocidade e com boa relação custo-benefício projetado para alimentar integrações IDE e agentes de codificação automatizados. Ele enfatiza baixa latência, comportamentos de agente (chamadas de ferramentas, rastreamentos de raciocínio passo a passo) e um perfil de custo compacto para fluxos de trabalho diários do desenvolvedor.

Principais recursos (em resumo)

• Alto rendimento / baixa latência: focado em saída de token muito rápida e conclusões rápidas para uso em IDE.
• Chamada de função e ferramentas de agente: suporta chamadas de função e orquestração de ferramentas externas (execução de testes, linters, busca de arquivos) para habilitar agentes de codificação multietapas.
• Grande janela de contexto: projetado para lidar com grandes bases de código e contextos de vários arquivos (os provedores listam 256 mil janelas de contexto em adaptadores de mercado).
• Raciocínio visível / rastros: as respostas podem incluir rastros de raciocínio passo a passo destinados a tornar as decisões do agente inspecionáveis ​​e depuráveis.

Detalhes técnicos

Arquitetura e treinamento: A xAI afirma que o grok-code-fast-1 foi construído do zero com uma nova arquitetura e um corpus de pré-treinamento rico em conteúdo de programação; o modelo recebeu curadoria pós-treinamento em conjuntos de dados de código/requisição de pull de alta qualidade e do mundo real. Este pipeline de engenharia tem como objetivo tornar o modelo fluxos de trabalho práticos dentro de agentes (IDE + uso de ferramentas).

Servindo e contexto: grok-code-fast-1 e os padrões de uso típicos pressupõem saídas de streaming, chamadas de função e injeção de contexto avançado (uploads/coleções de arquivos). Vários marketplaces de nuvem e adaptadores de plataforma já o listam com amplo suporte a contextos (256 mil contextos em alguns adaptadores).

Recursos de usabilidade: Visível traços de raciocínio (o modelo apresenta seu planejamento/uso de ferramentas), orientação de engenharia rápida e integrações de exemplo, além de integrações de parceiros de lançamento antecipado (por exemplo, GitHub Copilot, Cursor).

Desempenho de referência (em que ele pontua)

Verificado pelo SWE-Bench: xAI relata um 70.8% pontuação em seu domínio interno sobre o subconjunto SWE-Bench-Verified — um benchmark comumente usado para comparações de modelos de engenharia de software. Uma avaliação prática recente relatou um classificação humana média ≈ 7.6 em um conjunto de codificação misto — competitivo com alguns modelos de alto valor (por exemplo, Gemini 2.5 Pro), mas atrás de modelos multimodais/de "melhor raciocínio" maiores, como Claude Opus 4 e o Grok 4 da xAI, em tarefas de raciocínio de alta dificuldade. Os benchmarks também mostram a variação por tarefa: excelente para correções de bugs comuns e geração de código conciso, mais fraco em alguns problemas de nicho ou específicos de biblioteca (exemplo do Tailwind CSS).

Comparação:

• contra Grok 4: Grok-code-fast-1 troca alguma correção absoluta e raciocínio mais profundo por custo muito menor e rendimento mais rápido; O Grok 4 continua sendo a opção de maior capacidade.
• vs Claude Opus / classe GPT: Esses modelos geralmente levam a tarefas complexas, criativas ou de raciocínio difícil; o Grok-code-fast-1 compete bem em tarefas de desenvolvedor de rotina e alto volume, nas quais a latência e o custo são importantes.

Limitações e riscos

Limitações práticas observadas até o momento:

• Lacunas de domínio: quedas de desempenho em bibliotecas de nicho ou problemas com enquadramentos incomuns (exemplos incluem casos extremos do Tailwind CSS).
• Compensação de custo entre raciocínio e token: como o modelo pode emitir tokens de raciocínio interno, o raciocínio altamente agêntico/detalhado pode aumentar o comprimento (e o custo) da saída de inferência.
• Precisão / casos extremos: embora forte em tarefas de rotina, o Grok-code-fast-1 pode alucinar ou produzir código incorreto para novos algoritmos ou declarações de problemas adversários; pode ter desempenho inferior aos principais modelos focados em raciocínio em benchmarks algorítmicos exigentes.

Casos de uso típicos

• Assistência IDE e prototipagem rápida: conclusões rápidas, gravações incrementais de código e depuração interativa.
• Agentes automatizados / fluxos de trabalho de código: agentes que orquestram testes, executam comandos e editam arquivos (por exemplo, auxiliares de CI, revisores de bot).
• Tarefas diárias de engenharia: gerando esqueletos de código, refatorações, sugestões de triagem de bugs e andaimes de projetos de vários arquivos onde a baixa latência melhora materialmente o fluxo do desenvolvedor.

Como chamar a API grok-code-fast-1 do CometAPI

grok-code-fast-1 Preços da API no CometAPI, 20% de desconto sobre o preço oficial:

• Tokens de entrada: $0.16/ M tokens
• Tokens de saída: US$ 2.0/M tokens

Etapas Necessárias

• Faça o login no cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro
• Obtenha a chave de API da credencial de acesso da interface. Clique em "Adicionar Token" no token da API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.

Use o método

1. Selecione a opção "grok-code-fast-1” endpoint para enviar a solicitação de API e definir o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos da documentação da API do nosso site. Nosso site também oferece o teste Apifox para sua conveniência.
2. Substituir com sua chave CometAPI real da sua conta.
3. Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é a isso que o modelo responderá.
4. . Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.

A CometAPI fornece uma API REST totalmente compatível — para uma migração perfeita. Detalhes importantes para Doc API:

• URL base: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nomes de modelo: "grok-code-fast-1"
• Autenticação: Token portador via Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cabeçalho
• Tipo de conteúdo: application/json .

Integração de API e exemplos

Trecho em Python para um Conclusão do bate-papo chamada através do 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)

Veja também Grok 4