grok-kod-hızlı-1 xAI'nin hız odaklı, maliyet açısından verimli aracı kodlama modeli IDE entegrasyonlarını ve otomatik kodlama aracılarını güçlendirmek için tasarlanmıştır. düşük gecikme süresi, etken davranışlar (araç çağrıları, adım adım akıl yürütme izleri) ve günlük geliştirici iş akışları için kompakt bir maliyet profili.
Temel özellikler (bir bakışta)
- Yüksek verim / düşük gecikme: IDE kullanımı için çok hızlı token çıktısı ve hızlı tamamlamalara odaklanılmıştır.
- Aracı fonksiyon çağırma ve araçları: Çok adımlı kodlama aracılarını etkinleştirmek için fonksiyon çağrılarını ve harici araç düzenlemesini (test çalıştırma, tüy alma, dosya getirme) destekler.
- Geniş bağlam penceresi: büyük kod tabanlarını ve çok dosyalı bağlamları (sağlayıcılar pazar yeri adaptörlerinde 256k bağlam pencereleri listeler) işlemek üzere tasarlanmıştır.
- Görünür akıl yürütme / izler: Yanıtlar, aracı kararlarının denetlenebilir ve hata ayıklanabilir olmasını amaçlayan adım adım akıl yürütme izlerini içerebilir.
Teknik detaylar
Mimarlık ve eğitim: xAI, grok-code-fast-1'in yeni bir mimari ve programlama içeriği açısından zengin bir ön eğitim yapısıyla sıfırdan oluşturulduğunu; modelin daha sonra yüksek kaliteli, gerçek dünya çekme isteği/kod veri kümeleri üzerinde eğitim sonrası düzenlemeden geçtiğini belirtiyor. Bu mühendislik hattı, modeli daha verimli hale getirmeyi hedefliyor. pratik iç ajan iş akışları (IDE + araç kullanımı).
Hizmet ve bağlam: grok-code-fast-1 ve tipik kullanım kalıpları, akış çıktılarını, fonksiyon çağrılarını ve zengin bağlam enjeksiyonunu (dosya yüklemeleri/koleksiyonları) varsayar. Birçok bulut pazar yeri ve platform bağdaştırıcısı bunu zaten geniş bağlam desteğiyle listeliyor (bazı bağdaştırıcılarda 256k bağlam).
Kullanılabilirlik özellikleri: Görünür akıl yürütme izleri (model planlama/araç kullanımını ortaya çıkarır), hızlı mühendislik rehberliği ve örnek entegrasyonları ve erken lansman ortak entegrasyonları (örneğin, GitHub Copilot, Cursor).
Performans kıyaslaması (puanı)
SWE-Tezgah-Doğrulandı: xAI bir rapor yayınladı 70.8% SWE-Bench-Verified alt kümesindeki dahili koşumlarındaki puanları, yazılım mühendisliği model karşılaştırmaları için yaygın olarak kullanılan bir ölçüttür. Yakın zamanda yapılan uygulamalı bir değerlendirme, ortalama insan puanı ≈ 7.6 Karma bir kodlama paketinde — bazı yüksek değerli modellerle (örneğin, Gemini 2.5 Pro) rekabet edebilir, ancak yüksek zorluktaki muhakeme görevlerinde Claude Opus 4 ve xAI'nin kendi Grok 4'ü gibi daha büyük çok modlu/"en iyi muhakeme" modellerinin gerisinde kalır. Ölçütler ayrıca göreve göre değişkenlik gösterir: yaygın hata düzeltmeleri ve özlü kod üretimi için mükemmel, bazı niş veya kütüphaneye özgü sorunlarda ise daha zayıftır (Tailwind CSS örneği).
Karşılaştırmak :
- Grok 4'e karşı: Grok-code-fast-1, mutlak doğruluk ve daha derin akıl yürütmeyi bir miktar değiştirir çok daha düşük maliyet ve daha hızlı verim; Grok 4 daha yüksek kabiliyetli bir seçenek olmaya devam ediyor.
- Claude Opus / GPT sınıfına karşı: Bu modeller genellikle karmaşık, yaratıcı veya zor muhakeme gerektiren görevlerde kullanılır; Grok-code-fast-1 ise gecikme ve maliyetin önemli olduğu yüksek hacimli, rutin geliştirici görevlerinde iyi rekabet eder.
Sınırlamalar ve riskler
Şu ana kadar gözlemlenen pratik sınırlamalar:
- Alan boşlukları: Niş kütüphanelerdeki performans düşüşleri veya alışılmadık şekilde çerçevelenmiş sorunlar (örnekler arasında Tailwind CSS uç durumları bulunur).
- Muhakeme-jeton maliyeti dengelenmesi: çünkü model, içsel muhakeme belirteçleri yayabildiğinden, oldukça etken/ayrıntılı muhakeme, çıkarım çıktısının uzunluğunu (ve maliyetini) artırabilir.
- Doğruluk / uç durumlar: rutin görevlerde güçlü olmasına rağmen, Grok-code-fast-1 gördüğünü sanmak veya yeni algoritmalar veya karşıt problem ifadeleri için yanlış kod üretebilir; zorlu algoritmik kıyaslamalarda en iyi akıl yürütme odaklı modellerden daha düşük performans gösterebilir.
Tipik kullanım durumları
- IDE yardımı ve hızlı prototipleme: hızlı tamamlamalar, artımlı kod yazmaları ve etkileşimli hata ayıklama.
- Otomatik aracılar / kod iş akışları: testleri düzenleyen, komutları çalıştıran ve dosyaları düzenleyen aracılar (örneğin, CI yardımcıları, bot inceleyicileri).
- Günlük mühendislik görevleri: Düşük gecikmenin geliştirici akışını önemli ölçüde iyileştirdiği kod iskeletleri, yeniden düzenlemeler, hata ayıklama önerileri ve çok dosyalı proje iskeletleri oluşturma.
CometAPI'den grok-code-fast-1 API'si nasıl çağrılır?
grok-code-fast-1 CometAPI'de API Fiyatlandırması, resmi fiyattan %20 indirim:
- Giriş Jetonları: $0.16/M jeton
- Çıktı Tokenları: 2.0$/M token
Gerekli Adımlar
- Giriş cometapi.com. Eğer henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kayıt olun
- Arayüzün erişim kimlik bilgisi API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API belirtecinde “Token Ekle”ye tıklayın, belirteç anahtarını edinin: sk-xxxxx ve gönderin.
Kullanım Yöntemi
- "Seçin
grok-code-fast-1” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API belgesinden elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar. - Yer değiştirmek Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
- Sorunuzu veya isteğinizi içerik alanına girin; model buna cevap verecektir.
- . Üretilen cevabı almak için API yanıtını işleyin.
CometAPI, sorunsuz geçiş için tamamen uyumlu bir REST API sağlar. Temel ayrıntılar API belgesi:
- Temel URL: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
- Model İsimleri: "
grok-code-fast-1" - Kimlik doğrulama: Taşıyıcı belirteç aracılığıyla
Authorization: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYbaşlık - İçerik türü:
application/json.
API Entegrasyonu ve Örnekler
Bir Python kod parçası Sohbet Tamamlama CometAPI üzerinden çağrı:
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)
Ayrıca bakınız Grok 4
