Grok Code Fast 1 API: Nedir ve Nasıl Erişilir?

xAI duyurulduğunda Grok Kodu Hızlı 1 Ağustos 2025'in sonlarında, yapay zeka topluluğu net bir sinyal aldı: Grok artık yalnızca bir konuşma asistanı değil; geliştirici iş akışları için bir silaha dönüştürülüyor. Grok Code Fast 1 (kısaca: Hızlı Kod 1) özellikle kodlama görevleri için ayarlanmış, özel olarak oluşturulmuş, düşük gecikmeli, düşük maliyetli bir akıl yürütme modelidir ve ajan Kodlama iş akışları, yani modelin planlama yapabileceği, araçları çağırabileceği ve IDE'ler ve işlem hatları içinde otonom bir kodlama asistanı gibi davranabileceği iş akışlarıdır. Model, iş ortağı entegrasyonlarında (özellikle GitHub Copilot'ta isteğe bağlı bir önizleme olarak) ve CometAPI gibi bir dizi bulut ve üçüncü taraf sağlayıcı kataloğunda görünmeye başladı.

Grok Code Fast 1 nedir ve neden önemlidir?

xAI'ler grok-kod-hızlı-1 Geliştirici araçları ve otomatik iş akışları içinde aktif bir ortak olmayı hedefleyen, bilinçli olarak odaklanmış, düşük gecikmeli bir kodlama modeli olarak. Hız, aracı araç kullanımı (arama, işlev çağrıları, kod düzenlemeleri, testler) ve depolar arasında geniş bağlamlı akıl yürütme için optimize edilmiş, pratik bir "çift programcı" olarak konumlandırılan bu model, xAI'nin Grok ailesinde iki şeye öncelik veren uzman bir türdür: etkileşimli hız ve ekonomik token maliyetleri Kodlama iş akışları için. En geniş kapsamlı, çok modlu genelci olmak için rekabet etmek yerine, günlük geliştirici döngüsünü hedefler: kod okur, düzenlemeler önerir, araçları (linters/testler) çağırır ve hızla yineler.

Şimdi neden önemli:

Ekipler, IDE'ler ve CI'lar içinde giderek daha fazla anında geri bildirim bekliyor; her yardımcı yineleme için birkaç saniye beklemek akışı bozuyor. Grok Code Fast 1, bu sürtünmeyi azaltmak için özel olarak tasarlandı.
Bu destekler fonksiyon çağrısı, yapılandırılmış çıktılar ve görünür akıl yürütme izleri, çok adımlı görevlerin (arama → düzenleme → test etme → doğrulama) daha iyi otomasyonunu sağlar. Bu, onu aracı kodlama sistemleri ve düzenlenmiş geliştirici yardımcıları için doğal bir uyum haline getirir.

Burada "aracı"nın önemi nedir?

Aracı modeller "otomatik tamamlama"dan daha fazlasıdır. Şunları yapabilirler:

hangi harici aracın çağrılacağına karar verin (testleri çalıştırın, paket belgelerini alın),
bir görevi alt adımlara bölün ve bunları yürütün,
Yapılandırılmış JSON sonuçlarını döndürün veya git tarzı değişiklikleri programatik olarak yapın.

Grok Code Fast 1, akıl yürütme izlerini kasıtlı olarak açığa çıkarır (böylece geliştiriciler akış sırasında düşünce zincirini inceleyebilir) ve yerel araç çağrısını vurgular; bu iki özellik, güvenli ve yönlendirilebilir aracı kodlamayı destekler.

Performans ve Hız Grok Code Fast 1

Grok hızı nasıl ölçer?

Modelin markalamasında “hızlı” ifadesi birden fazla boyuta işaret ediyor:

çıkarım gecikmesi — Kod veya muhakeme izleri oluştururken token verimi ve yanıt süresi. Model, yalnızca uzun toplu işler yerine etkileşimli IDE döngülerine (otomatik tamamlama, kod önerileri, hızlı hata düzeltmeleri) uyum sağlaması için daha düşük gecikme süresi için optimize edilmiştir.
Maliyet etkinliği — belirteç fiyatlandırması ve model yapılandırması, rutin kodlama görevleri için kullanım başına maliyeti azaltmayı amaçlamaktadır; üçüncü taraf pazar yerleri, bunu daha büyük, daha genel modellere kıyasla daha düşük oranlarla listelemektedir.
Geliştirici üretkenliği — bir iş akışında algılanan “hız”: bir geliştiricinin istemden çalıştırılabilir koda ne kadar hızlı geçebildiği, modelin fonksiyonları çağırma ve yapılandırılmış, test edilebilir çıktılar döndürme becerisi dahil.

Gerçek dünya performans notları

Eylem / Model	Grok Code Fast 1 (Gözlemlendi)
Basit Satır Tamamlama	ani
Fonksiyon Üretimi (5-10 satır)	<1 saniye
Karmaşık Bileşen/Dosya Oluşturma (50+ satır)	2-5 saniye
Büyük bir işlevi yeniden düzenleme	5-10 saniye

Performans karşılaştırması

Hız: Testlerde saniyede 190 token'a ulaşıldı.
Fiyat Karşılaştırması: GPT-5 çıktısı 1 milyon token başına yaklaşık 18 dolara mal olurken, Grok Code Fast-1 yalnızca 1.50 dolardır.
Doğruluk: SWE-Bench-Verified kıyaslamasında %70.8 puan aldı.

Grok Code Fast 1 API: Nedir ve Nasıl Erişilir?

Hızı mümkün kılan tasarım seçimleri

Büyük bağlam penceresi (256k token): Modelin büyük kod tabanlarını veya uzun konuşma geçmişlerini kesintiye uğramadan almasını sağlayarak, tekrarlanan bağlam yüklemelerine olan ihtiyacı azaltır.
Önbelleğe uygun istem: Model ve platform, aracı adımlar arasında nadiren değişen önek belirteçlerini önbelleğe almak üzere optimize edilmiştir; bu da tekrarlanan hesaplamayı azaltır ve çok adımlı araç etkileşimleri için gecikmeyi iyileştirir.
Yerel araç çağırma protokolü: Grok'un API'si, özel XML veya kırılgan dize tabanlı "işlev çağrıları" yerine, modelin akıl yürütme sürecinde çağırabileceği yapılandırılmış işlev/araç tanımlarını (geri aktarılan özetler veya "düşünme izleri" ile) destekler. Bu, ayrıştırma işini en aza indirir ve modelin birden fazla aracı güvenilir bir şekilde birleştirmesine olanak tanır.

Grok Code Fast 1 hangi özellikleri sunuyor?

Aşağıda Grok Code Fast 1'i geliştirici odaklı entegrasyonlar için cazip kılan temel özellikler yer almaktadır.

Temel yetenekler

Aracı kodlama: araçları çağırmak (test çalıştırıcıları, linter'lar, paket aramaları, git işlemleri) ve çok adımlı iş akışları oluşturmak için yerleşik destek.
Akışta akıl yürütme izleri: Akış modunda kullanıldığında API, geliştiricilerin ve sistemlerin modelin planlamasını gözlemleyebilmesi ve müdahale edebilmesi için ara "akıl yürütme içeriği" ortaya çıkarır.
Yapılandırılmış çıktılar ve fonksiyon çağırma: Programatik tüketime uygun JSON veya yazılmış sonuçları döndürür (sadece serbest biçimli metin değil).
Çok büyük bağlam (256k token): tek oturumlu, dosyalar arası görevler için güçlü.
Hızlı Çıkarım: Yenilikçi hızlandırma teknolojisi ve istem önbelleği optimizasyonu, çıkarım hızını önemli ölçüde artırır. Yanıt hızı son derece hızlıdır ve kullanıcı bir istemi okumayı bitirene kadar genellikle düzinelerce araç çağrısı tamamlanır.
Aracı Programlama Optimizasyonu: Yaygın geliştirme araçları: grep, terminal işlemleri ve dosya düzenleme. Cursor, GitHub Copilot ve Cline gibi önemli IDE'lere sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir.
Programlama Dili Kapsamı: TypeScript, Python, Java, Rust, C++ ve Go gibi çeşitli dillerde mükemmel beceriler. Sıfırdan proje oluşturmaktan karmaşık kod tabanlarında sorun gidermeye ve ayrıntılı hata düzeltmeleri yapmaya kadar çok çeşitli geliştirme görevlerini yerine getirebilme.

Geliştirici ergonomisi

OpenAI uyumlu SDK yüzeyi: xAI'nin API'si popüler SDK'larla uyumluluğu vurguluyor ve geliştirici katılımını kısaltmak için geçiş rehberliği sağlıyor.
CometAPI ve BYOK desteği: üçüncü taraf sağlayıcılar gibi Kuyrukluyıldız API'si OpenAI uyumlu uç noktaları tercih eden ekipler için Grok Code Fast 1'i REST üzerinden kullanıma sunun. Bu, OpenAI benzeri API'ler bekleyen araç zincirlerine entegrasyonu kolaylaştırır.

Grok Code Fast 1 genel amaçlı LLM'lerden nasıl farklıdır?

Grok Code Fast 1, amiral gemisi bir konuşma modelinin genişliğinin bir kısmını, kod, geliştirici araçları ve hızlı araç döngüleri etrafında daha sıkı bir ayarlama karşılığında takas ediyor. Pratikte bu şu anlama geliyor:

Jeton üretimi ve araç çağrıları için daha hızlı gidiş-dönüş gecikmesi.
Daha net, eyleme odaklı çıktılar (yapılandırılmış yanıtlar, JSON/fonksiyon çağrısı meta verileri).
Yüksek hacimli kod etkileşimleri için ayarlanmış maliyet modeli (birçok ağ geçidi listesinde belirteç başına daha ucuz)

Grok Code Fast 1 ne kadar etkenseldir — “etkensel kodlama” pratikte ne anlama gelir?

"Aracı", modelin harici araç etkileşimleriyle çok adımlı görevleri planlayıp yürütebileceği anlamına gelir. Grok Code Fast 1 için aracı gücü şu biçimlerdedir:

İşlev çağrısı: Grok, harici fonksiyonlara çağrılar talep edebilir (örneğin, testleri çalıştırma, dosyaları getirme, linter'ları çağırma) ve takip kararları için döndürülen sonuçları dahil edebilir.
Görünür akıl yürütme izleri: Çıktılar, aracı davranışını hata ayıklamak veya yönlendirmek için inceleyebileceğiniz ve kullanabileceğiniz adım adım akıl yürütme içerebilir. Bu şeffaflık, bir kod tabanındaki değişiklikleri otomatikleştirirken yardımcı olur.
Kalıcı araç döngüleri: Grok, tek bir monolitik cevap beklemek yerine, kısa, tekrarlanan planlama→yürütme→doğrulama döngülerinde kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

Aracı davranıştan en çok yararlanan kullanım durumları

Otomatik kod onarımı: başarısız testleri bulun, düzenlemeler önerin, testleri çalıştırın, yineleyin.
Depo analizi: Binlerce dosyada kullanım kalıplarını arayın, özetler oluşturun veya tam dosyalara/satırlara atıflar içeren yeniden düzenlemeler önerin.
Destekli PR oluşturma: PR açıklamalarını oluşturun, farklı yamalar oluşturun ve testleri açıklayın; tüm bunları CI'da çalışabilen düzenlenmiş bir akış içinde yapın.

Geliştiriciler Grok Code Fast 1 API'sine nasıl erişebilir ve kullanabilir?

xAI, Grok modellerini genel API'si ve iş ortağı entegrasyonları aracılığıyla kullanıma sunar. Üç yaygın erişim modeli vardır:

Doğrudan xAI API — bir xAI hesabı oluşturun, konsolda bir API anahtarı oluşturun ve REST uç noktalarını çağırın. xAI belgeleri, REST tabanını şu şekilde gösterir: https://api.x.ai ve standart Bearer token kimlik doğrulamasını belirtin. Belgeler ve kılavuzlar, curl ve SDK örnekleri sunar ve birçok araç katmanı için OpenAI tarzı isteklerle uyumluluğu vurgular.
IDE/hizmet ortakları (önizleme entegrasyonları) — GitHub Copilot (kayıtlı genel önizleme) ve diğer ortaklar (Cursor, Cline vb.), Grok Code Fast 1'i VS Code ve benzeri araçlar içinde, bazen "kendi anahtarınızı getirin" akışları aracılığıyla etkinleştirerek lansman işbirlikçileri olarak duyuruldu. Copilot'u Pro veya kurumsal katmanlar için kullanıyorsanız, Grok Code Fast 1 kayıt seçeneğini arayın.
Üçüncü taraf ağ geçitleri (CometAPI, API toplayıcıları) — Satıcılar API çağrılarını sağlayıcılar arasında normalleştirir ve bazen farklı oran katmanları sunar (prototipleme veya çoklu sağlayıcı geri dönüşleri için yararlıdır). Kuyrukluyıldız API'si ve diğer kayıtlar model bağlamlarını, örnek fiyatlandırmayı ve örnek çağrıları listeler.

Aşağıda iki pratik kod örneği bulunmaktadır (Python yerel SDK akışı ve REST aracılığıyla) Kuyrukluyıldız API'si) Grok Code Fast 1'i gerçek bir uygulamada nasıl kullanabileceğinizi gösteren bir örnek.

Araçlarınızı tasarlayın: istekte fonksiyon/araç tanımlarını kaydedin, böylece model bunları çağırabilir; akış için yakalama reasoning_content modelin planını izlemek için.

Kullanım örneği kodu: Python (yerel xAI SDK, akış örnekleme aracı)

Bu örnek xAI'nin dokümantasyon kalıplarından uyarlanmıştır. Değiştir XAI_API_KEY Gerçek anahtarınızla araç tanımlarını ortamınıza göre ayarlayın. Akış, belirteçleri ve muhakeme izlerini gösterir.

# Save as grok_code_fast_example.py

import os
import asyncio
# Hypothetical xai_sdk per xAI docs

import xai_sdk

API_KEY = os.getenv("XAI_API_KEY")  # store your key securely

async def main():
    client = xai_sdk.Client(api_key=API_KEY)

    # Example: ask the model to add a unit test and fix failing code

    prompt = """
    Repo structure:
    /src/math_utils.py
    /tests/test_math_utils.py

    Task: run the tests, identify the first failing test case, and modify src/math_utils.py
    to fix the bug. Show the minimal code diff and run tests again.
    """

    # Start a streaming sample; we want to see reasoning traces

    async for chunk in client.sampler.sample(
        model="grok-code-fast-1",
        prompt=prompt,
        max_len=1024,
        stream=True,
        return_reasoning=True,   # stream reasoning_content when available

    ):
        # chunk may include tokens and reasoning traces

        if hasattr(chunk, "delta"):
            if getattr(chunk.delta, "reasoning_content", None):
                # model is exposing its internal planning steps

                print("", chunk.delta.reasoning_content, flush=True)
            if getattr(chunk.delta, "token_str", None):
                print(chunk.delta.token_str, end="", flush=True)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

notlar

The return_reasoning=True bayrak, belgelerin akıl yürütme izlerini akışa alma kılavuzunu temsil eder; bunları yakalayın ve görüntüleyin, böylece modelin planını denetleyebilirsiniz.
Gerçek bir aracı kurulumunda ayrıca araçları da kaydedersiniz (örneğin, run_tests, apply_patch) ve modelin bunları çağırmasını yetkilendirin. Model daha sonra bunları çağırmaya karar verebilir. run_tests() ve çıktıları bir yamayı bilgilendirmek için kullanın.

Kullanım örneği kodu: REST (CometAPI / OpenAI uyumlu)

Yığınınız OpenAI tarzı REST uç noktalarını bekliyorsa, Kuyrukluyıldız API'si İFŞA grok-code-fast-1 uyumlu bir model dizesi olarak. Aşağıdaki örnek şunu kullanır: openai-tarzı istemci modeli.

import os
import requests

CometAPI_KEY = os.getenv("CometAPI_API_KEY")
BASE = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {CometAPI_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "model": "grok-code-fast-1",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are Grok Code Fast 1, a fast coding assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a function in Python that merges two sorted lists into one sorted list."}
    ],
    "max_tokens": 300,
    "stream": False
}

resp = requests.post(BASE, json=payload, headers=headers)
resp.raise_for_status()
print(resp.json())

notlar

Kuyrukluyıldız API'si Yerel gRPC veya SDK erişimi ortamınızda sorunlu olduğunda bir köprü görevi görür; aynı 256k bağlamını destekler ve açığa çıkarır grok-code-fast-1Sağlayıcının müsaitliğini ve oran limitlerini kontrol edin.

Pratik entegrasyon kalıpları ve en iyi uygulamalar nelerdir?

IDE-ilk (çift programlama)

Grok Code Fast 1'i VS Code veya diğer IDE'lere tamamlama/yardımcı model olarak yerleştirin. Küçük, test edilebilir düzenlemeler isteyen kısa komutlar kullanın. Yardımcıyı sıkı bir döngüde tutun: yama oluşturun → testleri çalıştırın → başarısız test çıktısıyla yardımcıyı yeniden çalıştırın.

CI otomasyonu

Grok Code Fast 1'i, kararsız hataları sınıflandırmak, düzeltmeler önermek veya yeni eklenen kodlar için otomatik birim testleri oluşturmak için kullanın. Düşük gecikme süresi için fiyatlandırılıp tasarlandığı için, daha pahalı genel modellere kıyasla sık CI çalıştırmaları için uygundur.

Ajan orkestrasyonu

Modeli sağlam araç korumalarıyla birleştirin: Önerilen yamaları her zaman bir deneme ortamında yürütün, tüm test paketini çalıştırın ve önemsiz olmayan güvenlik veya tasarım değişiklikleri için insan incelemesi talep edin. Eylemleri denetlemek ve bunları yeniden üretilebilir hale getirmek için görünür akıl yürütme izlerini kullanın.

Hızlı mühendislik ipuçları

Modele tam dosyaları veya düzenlemeler için küçük, odaklanmış bir bağlam penceresi sağlayın.
Farklar veya JSON özetleri için yapılandırılmış çıktı şemalarını tercih edin; bunların otomatik olarak doğrulanması daha kolaydır.
Çok adımlı akışları çalıştırırken, aracı davranışını yeniden oynatabilmeniz veya hata ayıklayabilmeniz için modelin araç çağrılarını ve sonuçlarını kaydedin.

Somut kullanım örneği: Başarısız bir pytest testini otomatik olarak düzeltme

Aşağıda Grok Code Fast 1'i bir test-düzeltme döngüsüne nasıl entegre edebileceğinizi gösteren örnek bir Python iş akışı (basitleştirilmiş) bulunmaktadır.

# pseudo-code: agentic test-fix loop with grok-code-fast-1

# 1) collect failing test output
failing_test_output = run_pytest_and_capture("tests/test_math.py")

# 2) ask Grok to propose a patch and tests

prompt = f"""
Pyproject: repo root
Failing test output:
{failing_test_output}

Please:
1) Explain root cause briefly.
2) Provide a patch in unified diff format that should fix the issue.
3) Suggest a minimal new/updated unit test to prove the fix.
"""

resp = call_grok_model("grok-code-fast-1", prompt, show_reasoning=True)

# 3) parse structured patch from response (validate!)

patch = extract_patch_from_response(resp)
if is_patch_safe(patch):
    apply_patch(patch)
    test_result = run_pytest_and_capture("tests/test_math.py")
    report_back_to_grok(test_result)
else:
    alert_human_review(resp)

Bu döngü, geliştiricinin değişikliklerin uygulanması üzerinde kontrolü elinde tutarken aracı davranışın (öner → doğrula → çalıştır → yinele) nasıl uygulanabileceğini gösterir.

Başlamak

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Geliştiriciler erişebilir Grok Code Fast 1 API CometAPI aracılığıyla,en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Sonuç

Grok Code Fast 1, her iş için tek başına "en iyi" model olarak sunulmuyor. Bunun yerine, uzman — Hızın, geniş bir bağlam penceresinin ve yineleme başına düşük maliyetin en önemli olduğu, aracı ve araç açısından zengin kodlama iş akışları için tasarlanmıştır. Bu kombinasyon, onu birçok mühendislik ekibi için pratik bir günlük araç haline getirir: canlı editör deneyimleri için yeterince hızlı, yineleme için yeterince ucuz ve uygun sınırlarla güvenli bir şekilde entegre edilebilecek kadar şeffaf.