xAI Grok 4

xai.grok-4モデルは、先行するGrok 3よりも優れたパフォーマンスを発揮し、データ抽出、コーディング、テキストの要約などのエンタープライズ・ユース・ケースに優れています。このモデルには、財務、医療、法律、科学に関する深い知識があります。

これらのリージョンで使用可能

米国東部(アッシュバーン) (オンデマンドのみ)
米国中西部(シカゴ) (オンデマンドのみ)
米国西部(フェニックス) (オンデマンドのみ)

重要

外部コール

xAI Grokモデルは、xAI用にプロビジョニングされたテナンシ内のOCIデータ・センターでホストされます。OCI生成AIサービスからアクセスできるxAI Grokモデルは、xAIによって管理されます。

このモデルへのアクセス

コンソール、APIおよびCLIを介してこのモデルにアクセスします:

主な機能

OCI生成AIのモデル名: xai.grok-4
オンデマンドで利用可能:コンソール・プレイグラウンドまたはAPIを使用して、このモデルにオンデマンドでアクセスできます。
マルチモーダル・サポート:テキストおよびイメージを入力し、テキスト出力を取得します。
ナレッジ:財務、医療、法律、科学に関する深い知識を持っています。
コンテキスト長: 128,000トークン(最大プロンプト+レスポンス長は、コンテキストを保持するための128,000トークン)。プレイグラウンドでは、レスポンスの長さは実行ごとに16,000トークンに制限されますが、コンテキストは128,000トークンのままです。
次のユースケースでのExcel:テキストの抽出、コーディングおよび要約
ファンクション・コール:はい(APIを使用)。
構造化出力:はい。
推論あり:はい。理由の問題により、最大出力トークンが増加します。モデル・パラメータを参照してください。
キャッシュされた入力トークン:はい
- トークン数: PromptTokensDetailsリファレンスAPIのcachedTokens属性を参照してください。
- 価格設定: 「価格設定」ページを参照してください。
重要なノート:キャッシュ入力機能は、プレイグラウンドとAPIの両方で使用できます。ただし、その情報はAPIを介してのみ取得できます。
ナレッジ・カットオフ: 2024年11月

制限

イメージ入力

コンソール: 1つ以上の.pngまたは.jpgイメージを5MB以下でアップロードします。
API: base64でエンコードされたバージョンのイメージを送信し、変換された各イメージが512を超え、1,792トークン未満であることを確認します。たとえば、512 x 512イメージは通常、約1,610トークンに変換されます。

オンデマンドモード

ノート

Grokモデルは、オンデマンド・モードでのみ使用できます。


モデル名	OCIモデル名	価格設定ページ製品名
xAI Grok 4	`xai.grok-4`	xAI – Grok 4 価格は次のとおりです。入力トークンの数出力トークンキャッシュされた入力トークン

生成AIの事前トレーニング済基本モデルには、オンデマンドと専用の2つのモードを介してアクセスできます。 オンデマンド・モードの主な機能は次のとおりです。

プレイグラウンドでモデルを使用する場合、またはAPIを介してモデルをコールする場合、推論コールごとに従量課金します。
生成AIの使用を開始するための障壁が低くなります。
実験、概念実証、モデル評価に最適です。
としてリストされていないリージョンの事前トレーニング済モデルで使用できます(専用AIクラスタのみ)。

リリース日


モデル	一般提供リリース日	オンデマンド処分日	専用モード除・売却日
`xai.grok-4`	2025-07-23	仮	このモデルは専用モードには使用できません。

重要

すべてのモデル・タイム・ラインおよびリタイア詳細のリストは、モデルのリタイアを参照してください。

モデル・パラメータ

モデル・レスポンスを変更するには、プレイグラウンドまたはAPIで次のパラメータの値を変更できます。

最大出力トークン: 各レスポンスに対してモデルで生成するトークンの上限数。トークンごとに4文字を推定します。チャット・モデルを要求するため、レスポンスはプロンプトに依存し、各レスポンスは必ずしも最大割当てトークンを使用するわけではありません。最大プロンプト+出力長は、実行ごとに128,000トークンです。

ヒント

困難な大きな入力の場合は、最大出力トークン・パラメータに高い値を設定します。「トラブルシューティング」を参照してください。
温度: 出力テキストの生成に使用されるランダム性のレベル。最小: 0、最大: 2

ヒント

温度の設定を0で開始し、出力を改良のためにプロンプトを再生成するときに温度を上げます高温は、幻覚や事実上誤った情報をもたらす可能性があります。
上位p: 次のトークンで考慮する上位トークンの累積確率を制御するサンプリング方法。確率にpに0から1までの小数を割り当てます。たとえば、上位75パーセントを考慮するには、0.75と入力します。すべてのトークンを考慮するには、pを1に設定します。

ノート

xai.grok-4モデルには推論がありますが、Grok 3 miniおよびGrok 3 mini fastモデルで使用されるreasoning_effortパラメータはサポートしていません。xai.grok-4モデルのAPIでreasoning_effortパラメータを指定すると、エラー・レスポンスが返されます。

トラブルシューティング

問題: Grok 4モデルが応答しません。

原因:プレイグラウンドの「最大出力トークン」パラメータまたはAPIのmax_tokensパラメータが低すぎる可能性があります。

処置:最大出力トークン・パラメータを増やしてください。

理由:推論と問題解決を必要とする困難な問題、および非常に高度な入力の場合、xai.grok-4モデルは多くのトークンを考慮して消費する傾向があるため、max_tokensパラメータが低すぎると、モデルでは割り当てられたトークンが使用され、最終的なレスポンスは返されません。

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