대화 및 추론
이 페이지에서는 Grok 시리즈의 대화 호출 및 추론 시나리오 사용법을 설명합니다. 연동 개요는 Grok 개요를 참조하세요.
기본 대화
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)- 멀티턴 대화는 다른 시리즈와 동일합니다: 이전 메시지를
messages에 포함하여 전달하며, 멀티턴 대화를 참조하세요; - 스트리밍 출력은
"stream": true를 추가하며, 스트리밍 출력을 참조하세요.
추론 시나리오
Grok 고급 모델은 수학, 논리 및 코딩 문제에서 뛰어난 성능을 발휘합니다:
- 추론 작업에는
max_tokens를 충분히 설정하여 모델이 추론할 공간을 확보하는 것을 권장합니다; - 출력에 사고 과정 필드(
reasoning_content)가 포함된 경우, 표시 시 본문과 구분하며, 처리 방식은 추론 모델 출력과 동일합니다; - 복잡한 작업은 먼저 무료/저가 모델에서 프로세스를 검증한 후, Grok으로 전환하여 효과를 비교하세요.
모델 선택 가이드
- 소셜 미디어 스타일 대화, 트렌드 코멘트: Grok 주력 등급;
- 진지한 장문 콘텐츠 및 컴플라이언스 민감 시나리오: Claude 시리즈와 비교 후 최적 모델 선택을 권장합니다;
- 모델명 설정 항목으로 그레이스케일 전환을 통해 동일 질문에 대한 응답 품질과 비용을 비교하세요.