grok-code-fast-1 это xAI's Модель агентного кодирования, ориентированная на скорость и экономичность Разработан для интеграции IDE и автоматизированного кодирования. Он подчёркивает низкой задержкой, агентное поведение (вызовы инструментов, пошаговые трассировки рассуждений) и компактный профиль затрат для повседневных рабочих процессов разработчика.

Основные характеристики (краткий обзор)

• Высокая пропускная способность / низкая задержка: ориентирован на очень быстрый вывод токенов и быстрое завершение для использования в IDE.
• Вызов функций агента и инструменты: поддерживает вызовы функций и оркестровку внешних инструментов (запуск тестов, линтеров, выборка файлов) для включения агентов многошагового кодирования.
• Большое контекстное окно: разработан для обработки больших кодовых баз и многофайловых контекстов (поставщики перечисляют 256 тыс. окон контекста в адаптерах Marketplace).
• Видимые рассуждения/следы: Ответы могут включать пошаговые трассировки рассуждений, позволяющие контролировать и отлаживать решения агента.

Технические детали

Архитектура и обучение: xAI сообщает, что grok-code-fast-1 был создан с нуля с новой архитектурой и предобученным корпусом, богатым программным контентом; затем модель прошла постобучение на высококачественных наборах данных запросов на включение кода и реальных данных. Этот инженерный конвейер предназначен для того, чтобы сделать модель практические внутренние рабочие процессы агентов (IDE + использование инструмента).

Подача и контекст: grok-code-fast-1 Типичные сценарии использования предполагают потоковую передачу данных, вызовы функций и внедрение расширенного контекста (загрузку/коллекции файлов). Несколько облачных торговых площадок и адаптеров платформ уже поддерживают большой объём контекста (256 тыс. контекстов в некоторых адаптерах).

Особенности удобства использования: Видимый следы рассуждений (модель отображает ее планирование/использование инструментов), руководство по оперативной разработке и примеры интеграции, а также ранние интеграции партнеров по запуску (например, GitHub Copilot, Cursor).

Производительность эталона (по каким показателям он оценивается)

Проверено SWE-Bench: xAI сообщает о 70.8%. Оценка их внутреннего инструментария по подмножеству SWE-Bench-Verified — бенчмарку, обычно используемому для сравнения моделей разработки программного обеспечения. Недавняя практическая оценка показала средний человеческий рейтинг ≈ 7.6 на смешанном наборе инструментов для кодирования — конкурентоспособен с некоторыми высокопроизводительными моделями (например, Gemini 2.5 Pro), но уступает более крупным мультимодальным/«лучшим рассуждающим» моделям, таким как Claude Opus 4 и Grok 4 от xAI, на задачах высокой сложности. Тесты также показывают различия в зависимости от задачи: отлично подходит для исправления распространённых ошибок и генерации краткого кода, слабее — для некоторых узкоспециализированных или специфичных для библиотеки задач (например, Tailwind CSS).

Сравнение :

• против Грока 4: Grok-code-fast-1 жертвует некоторой абсолютной правильностью и более глубоким обоснованием ради гораздо более низкая стоимость и более высокая производительность; Grok 4 остается вариантом с более высокими возможностями.
• против Клода Опуса / GPT-класс: Эти модели часто лидируют в сложных, творческих или трудных задачах на рассуждение; Grok-code-fast-1 хорошо справляется с выполнением объемных, рутинных задач разработчика, где важны задержка и стоимость.

Ограничения и риски

Практические ограничения, наблюдаемые на данный момент:

• Пробелы в доменах: падение производительности в узкоспециализированных библиотеках или необычно сформулированных проблемах (примерами служат пограничные случаи Tailwind CSS).
• Компромисс между стоимостью токена рассуждения: поскольку модель может выдавать внутренние токены рассуждений, высокоагентные/многословные рассуждения могут увеличить длину вывода (и стоимость).
• Точность/пограничные случаи: Grok-code-fast-1 может выполнять рутинные задачи, но при этом галлюцинировать или создавать неверный код для новых алгоритмов или состязательных формулировок проблем; он может уступать лучшим моделям, ориентированным на рассуждения, в требовательных алгоритмических тестах.

Типичные варианты использования

• Помощь IDE и быстрое прототипирование: быстрое завершение, постепенное написание кода и интерактивная отладка.
• Автоматизированные агенты/рабочие процессы кода: агенты, которые организуют тесты, запускают команды и редактируют файлы (например, помощники CI, рецензенты ботов).
• Ежедневные инженерные задачи: создание скелетонов кода, рефакторинг, предложения по сортировке ошибок и шаблоны многофайловых проектов, где низкая задержка существенно улучшает поток разработчиков.

Как вызвать API grok-code-fast-1 из CometAPI

grok-code-fast-1 Цены на API в CometAPI, скидка 20% от официальной цены:

• Входные токены: $0.16/ млн токенов
• Выходные токены: $2.0/ млн токенов

Необходимые шаги

• Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.
• Получите ключ API-интерфейса для доступа к учетным данным. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в персональном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Используйте метод

1. Выберите "grok-code-fast-1” конечная точка для отправки запроса API и установки тела запроса. Метод запроса и тело запроса получены из нашего веб-сайта API doc. Наш веб-сайт также предоставляет тест Apifox для вашего удобства.
2. Заменять с вашим реальным ключом CometAPI из вашей учетной записи.
3. Введите свой вопрос или запрос в поле «Контент» — на него ответит модель.
4. . Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.

CometAPI предоставляет полностью совместимый REST API для беспроблемной миграции. Ключевые детали API документ:

• Базовый URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Название модели:  grok-code-fast-1
• Аутентификация: Токен на предъявителя через Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY заголовок
• Тип содержимого: application/json .

Интеграция API и примеры

Фрагмент кода Python для ЧатЗавершение вызов через 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)

См. также Грок 4