Conversation et raisonnement

Cette page explique les usages des appels de conversation et des scénarios de raisonnement de la série Grok. Pour un aperçu de l’intégration, voir Aperçu de Grok.

État de disponibilité

Les modèles réellement en vente sont soumis à la place de marché des modèles.

Conversation de base

resp = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个犀利但友善的科技评论员"},
        {"role": "user", "content": "点评一下最近的 AI 行业动态"},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

• Les conversations à plusieurs tours sont identiques aux autres séries : les messages d’historique sont transmis avec messages, voir conversation à plusieurs tours ;
• Pour la sortie en streaming, ajoutez "stream": true, voir sortie en streaming。

Scénarios de raisonnement

Les modèles de niveau élevé de Grok sont particulièrement performants sur les problèmes de mathématiques, de logique et de code :

• Pour les tâches de raisonnement, il est recommandé de prévoir suffisamment de max_tokens, afin de laisser au modèle de la marge pour le raisonnement ;
• Si la sortie contient un champ de processus de réflexion (reasoning_content), distinguez-le du corps principal lors de l’affichage, la méthode de traitement est la même que pour la sortie des modèles de raisonnement ;
• Pour les tâches complexes, commencez par tester le flux sur des modèles gratuits/à bas coût, puis basculez vers Grok pour comparer les résultats.

Recommandations de choix

• Conversations au style réseaux sociaux, commentaires sur les sujets chauds : modèle principal Grok ;
• Longs textes sérieux et scénarios sensibles en matière de conformité : il est recommandé de comparer avec la série Claude avant de choisir la meilleure option ;
• Utilisez les options de configuration des noms de modèles pour basculer progressivement, et comparez la qualité des réponses au même sujet ainsi que les coûts.