xAI Grok

Grok 系列走通用的兼容端点，不需要专用接口： Chat Completions、 Responses、 Messages 三条都能调。

这一页只讲经过 Amux 之后还剩什么——哪些参数原样透传、哪些被丢掉、 哪些能力只在特定端点上可达。上游的参数含义请查 xAI 官方文档，我们不复述。

模型#

图像既可以传 base64，也可以传 URL——传 URL 时由上游去抓取， 抓不到会返回 invalid_image。文件用 Responses 的 input_file + file_url。

参数支持#

四种状态：透传原样送到上游；丢弃在网关被摘掉，并在响应头 x-amux-dropped-params 里报出；忽略送上去了但上游不执行； 报错直接拒绝。

grok-build-0.1 仍然产出推理 token，只是不给你调档。

服务端工具#

⚠️ 只在 Responses 端点上可用。

在 Chat Completions 与 Messages 上传服务端工具不会报错，也不会生效—— 上游收下之后当没看见，模型用自己的知识作答。工作台的操练场同样用不了。

声明方式：

{
  "model": "grok-4.6",
  "input": "今天有什么 AI 新闻？",
  "tools": [{ "type": "web_search" }]
}

每个工具的可用性与资费口径以模型目录为准， GET /v1/models 的 pricing.tiers 里也能拿到。

⚠️ **次数由模型自己决定，一次请求可能调多次。**实测一句「搜一条 X 上的帖子」 触发了 4 次 x_search。usage.server_side_tool_usage_details 里能看到每种各调了几次。

另外一次检索会往上下文里灌几千个 token，这部分同样计入用量。

mcp 的用法：

{
  "model": "grok-4.6",
  "input": "用 deepwiki 查一下 facebook/react 是什么",
  "tools": [
    { "type": "mcp", "server_label": "deepwiki", "server_url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp" }
  ]
}

模型发起的每一次 MCP 调用会在 output[] 里留下一个 mcp_call 条目， 次数计在 usage.server_side_tool_usage_details.mcp_calls 上。

grok-build-0.1 不支持 Responses 端点，因此也用不了服务端工具。

用量字段#

**推理 token 不在 completion_tokens 里。**Chat Completions 的 completion_tokens 不含 reasoning_tokens，两者相加才是本次的输出量：

输出 = completion_tokens + completion_tokens_details.reasoning_tokens

Responses 端点的 output_tokens 已经包含推理，直接用即可。

**每次调用有固定的提示词开销。**Grok 自带一段系统提示词， grok-4.6 约 637 token、grok-4.5 约 495 token，通常大部分命中缓存。

**长上下文有分档。**单次请求的输入达到 200,000 token 时会切到高档， 四个模型的阈值都是 200K——注意 grok-build-0.1 的上下文上限只有 256K。 各档口径见模型目录。

暂不支持#

service_tier、collections_search / file_search 暂不开放。

deferred 与 search_parameters 上游已废弃或不再生效，传了不会有任何效果。