curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "grok-4.7",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "プロンプトキャッシュとは何かを一文で説明してください。"
}
],
"reasoning_effort": "xhigh",
"max_tokens": 2048,
"prompt_cache_key": "grok-session-001"
}
'{
"id": "chatcmpl-20260812164515123456789AbCdEfGh",
"model": "grok-4.7",
"object": "chat.completion",
"created": 1786538000,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Prompt caching reuses previously processed prompt prefixes so repeated context is billed at a lower rate.",
"tool_calls": [
{}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 504,
"completion_tokens": 2,
"total_tokens": 526,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
}
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "Invalid request parameters",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "Insufficient quota",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "Internal server error",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "Service temporarily unavailable",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}Chat Completions API
Grok 全モデルインターフェース - Chat Completions 完全なパラメータ
- xAI Grok テキストモデル向けの OpenAI 互換 Chat Completions エンドポイント。モデルは
modelパラメータで選択（全指定値はmodelパラメータの対照表を参照） - コンテキストウィンドウ 500K トークン。プロンプトが 200K トークン以上になると、すべてのトークン種別が 2 倍の料金で課金されます
- プロンプトキャッシュは自動的に有効：キャッシュにヒットした入力トークンはより安いキャッシュ料金で課金されます
- 同期モードとストリーミング（SSE）モードに対応
- 通常の
functionツール呼び出しに対応。ウェブ検索や X 検索などのサーバーサイドツールには Responses API を推奨します。 - 画像入力に対応（jpg / png、1 枚あたり 20MiB まで）：
contentにコンテンツブロックの配列を渡し、image_urlブロックで公開 URL または base64 データ URL を指定します。Grok 4.5 / 4.6 / 4.7 のいずれも対応
POST
/
v1
/
chat
/
completions
curl --request POST \
--url https://direct.evolink.ai/v1/chat/completions \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "grok-4.7",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "プロンプトキャッシュとは何かを一文で説明してください。"
}
],
"reasoning_effort": "xhigh",
"max_tokens": 2048,
"prompt_cache_key": "grok-session-001"
}
'{
"id": "chatcmpl-20260812164515123456789AbCdEfGh",
"model": "grok-4.7",
"object": "chat.completion",
"created": 1786538000,
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Prompt caching reuses previously processed prompt prefixes so repeated context is billed at a lower rate.",
"tool_calls": [
{}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 504,
"completion_tokens": 2,
"total_tokens": 526,
"prompt_tokens_details": {
"cached_tokens": 0
}
}
}{
"error": {
"code": 400,
"message": "Invalid request parameters",
"type": "invalid_request_error"
}
}{
"error": {
"code": 401,
"message": "Invalid or expired token",
"type": "authentication_error"
}
}{
"error": {
"code": 402,
"message": "Insufficient quota",
"type": "insufficient_quota_error",
"fallback_suggestion": "https://evolink.ai/dashboard/credits"
}
}{
"error": {
"code": 429,
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"fallback_suggestion": "retry after 60 seconds"
}
}{
"error": {
"code": 500,
"message": "Internal server error",
"type": "internal_server_error",
"fallback_suggestion": "try again later"
}
}{
"error": {
"code": 503,
"message": "Service temporarily unavailable",
"type": "service_unavailable_error",
"fallback_suggestion": "retry after 30 seconds"
}
}BaseURL：デフォルトの BaseURL は
https://direct.evolink.ai で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。このページでは通常の
function 呼び出しを説明します。サーバーサイドツール（ウェブ検索、X 検索、コード実行、添付ファイル検索、コレクション検索）には、設定と課金を説明している Responses API を推奨します。Grok 4.7 の利用方法
model を grok-4.7 に設定し、既存の messages リクエスト形式をそのまま使います。コンテキストウィンドウは 500,000 トークン、知識のカットオフは 2026 年 5 月です。
トップレベルの reasoning_effort パラメータを使います。推論の深さ：low / medium / high（デフォルト）/ xhigh。推論は無効化できません。grok-4.7 と grok-4.6 は xhigh に対応し、grok-4.5 はこの値を受け付けますが high として扱います。推論トークンは出力トークンとして課金されます。
prompt_cache_key は同じプロンプト接頭辞を持つリクエストに安定したキャッシュルーティングのヒントを与えますが、ヒットは保証しません。実際のヒット数は usage.prompt_tokens_details.cached_tokens で確認してください。複数ターンで暗号化された推論を保持するには Responses API を使ってください。承認
##すべてのAPIにBearer Token認証が必要です##
APIキーの取得：
APIキー管理ページにアクセスしてAPIキーを取得してください
リクエストヘッダーに追加：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
ボディ
application/json
呼び出すモデル：
| モデル ID | 位置づけ |
|---|---|
grok-4.7 | xAI の推論・ツール呼び出しモデル。500K トークンのコンテキストウィンドウ。xhigh 対応。知識のカットオフ：2026-05 |
grok-4.6 | xAI の推論 + ツール呼び出しモデル、コンテキストウィンドウ 500K；xhigh 推論レベルに追加対応；知識のカットオフは 2026-02-01 |
grok-4.5 | xAI の推論 + ツール呼び出しモデル、コンテキストウィンドウ 500K；推論レベルは high まで（xhigh は受理されますが high に降格されます） |
利用可能なオプション:
grok-4.7, grok-4.6, grok-4.5 例:
"grok-4.7"
チャットメッセージのリスト。system、user、assistant のロールに対応します。content は文字列、または画像理解用のコンテンツブロック（text / image_url）の配列です。
Minimum array length:
1Show child attributes
Show child attributes
例:
[
{
"role": "system",
"content": "You are a concise assistant."
},
{
"role": "user",
"content": "Explain prompt caching in one sentence."
}
]
ストリーミングでレスポンスを返すかどうか（SSE、chat.completion.chunk イベント）。デフォルトは false。
例:
false
生成するトークンの最大数。
例:
1024
推論の深さ：low / medium / high（デフォルト）/ xhigh。推論は無効化できません。grok-4.7 と grok-4.6 は xhigh に対応し、grok-4.5 はこの値を受け付けますが high として扱います。推論トークンは出力トークンとして課金されます。
利用可能なオプション:
low, medium, high, xhigh サンプリング温度（0-2）。値を大きくすると出力がよりランダムになります。
例:
0.7
Nucleus サンプリングのパラメータ（0-1）。
例:
0.95
このページでは通常の OpenAI function ツール定義を説明します（クライアント側の関数呼び出しで、サーバーサイドツールの呼び出し料金はかかりません）。ウェブ検索や X 検索などの設定と使用量については Responses API を参照してください。
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関数の選択を制御します："auto" / "none" / "required"、または特定の関数を指定するオブジェクト。
利用可能なオプション:
auto, none, required 任意のキャッシュルーティングキー。同一会話や同じプロンプト接頭辞を共有するリクエストで安定した値を使うと、キャッシュヒットの可能性を高められます。ヒットは保証されず、キャッシュの課金規則も変わりません。実際のヒット数は usage 内の cached_tokens で確認してください。
例:
"grok-session-001"
レスポンス
チャット補完が正常に生成されました（JSON オブジェクト、または stream=true の場合は chat.completion.chunk イベントの SSE ストリーム）
チャット補完の一意の識別子
例:
"chatcmpl-20260812164515123456789AbCdEfGh"
実際に使用されたモデル名
例:
"grok-4.7"
レスポンスタイプ
利用可能なオプション:
chat.completion 例:
"chat.completion"
作成タイムスタンプ
例:
1786538000
チャット補完選択肢のリスト
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トークン使用統計。プロンプトが 200K トークン以上の場合、すべてのトークン種別（入力、キャッシュ入力、出力）が 2 倍で課金されます。
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