【OpenAI】马斯克杀入 AI 编程！xAI 新模型 Grok Code Fast 1 发布 + API KET的使用教程！

当开发者通过 OpenAI API 调用模型服务时，需要在请求中携带这串 Key，OpenAI 服务器通过验证 Key 的有效性，来确认开发者的身份、判断其是否拥有调用权限，并统计 API 的使用量（用于计费）。简单来说，OpenAI Key 就像是开发者访问 OpenAI 模型能力的“钥匙”，没有 Key 则无法通过 API 使用 OpenAI 的技术服务。

ZongXin.Zhou

1080人浏览 · 2025-09-01 18:32:43

ZongXin.Zhou · 2025-09-01 18:32:43 发布

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马斯克杀入 AI 编程！xAI 新模型 Grok Code Fast 1 发布

马斯克杀入 AI 编程！xAI 新模型 Grok Code Fast 1 发布

AI 编程的赛道，又迎来一位重量级玩家 —— 马斯克的 xAI。最近，xAI 悄然发布了一款专为编码而生的新模型：Grok Code Fast 1。这款模型最初以代号 “Sonic” 在内部流传，如今正式亮相，便凭借其 256K 超长上下文、惊人的速度和极具竞争力的价格，迅速在开发者社区掀起波澜。更重要的是，它目前已在多个平台开放限时免费试用！这究竟是 xAI 的一次炫技，还是将改变我们编程方式的又一利器？下面将为你带来全方位的深度解析。

在这里插入图片描述

一、背景：不止是快，更是为 “AI 代理” 而生

Grok Code Fast 1 并非凭空出世。它是 xAI Grok 产品线中的一个垂直变体，与通用的 Grok-3 或 Grok-4 不同，它的目标非常明确：专注并优化代理式编码（Agentic Coding）任务。

什么是代理式编码？
简单来说，就是让 AI 不再仅仅是一个代码补全或问答工具，而是成为一个能够理解复杂任务、自主规划步骤、调用外部工具（如 API、数据库）、并最终交付完整解决方案的智能代理。为了实现这个目标，xAI 将 Grok Code Fast 1 的核心定位为 “快、准、省”：

快 (Fast)：为实时交互和高频任务设计，减少开发者等待时间。
准 (Accurate)：继承 Grok 系列的强大推理能力，并针对编码场景进行微调。
省 (Economical)：提供极具吸引力的定价，降低企业和个人开发者的使用门槛。

发布后，xAI 迅速将其推向主流生态，目前已集成到 OpenRouter、Poe、Vercel AI Gateway，甚至进入了 GitHub Copilot 的公共预览版。这种开放的姿态，无疑是 xAI 在 AI 代理时代抢占开发者心智的重要一步。

二、核心特性：是什么让它与众不同？

Grok Code Fast 1 的强大之处，在于其专为开发者痛点设计的一系列功能。

代理式编码支持 (Agentic Coding)
这是它的核心亮点。它能处理复杂的工作流，例如：“分析我们项目的用户反馈数据库，找出 TOP 3 的功能需求，并为这些需求生成初步的 API 设计和 Python 实现代码。” 在这个任务中，它需要分解问题、查询数据库（通过函数调用）、分析数据、最后再生成代码，这已经远远超出了传统代码生成器的范畴。
可见推理痕迹 (Visible Reasoning Traces)
这是开发者梦寐以求的功能！在给出最终答案前，Grok Code Fast 1 会展示它的“思考过程”。它就像给 AI 的大脑装上了一个“监视器”，让你能清楚地看到：它是如何理解你的问题的？它计划分几步来解决？每一步的推理依据是什么？这种透明度极大地提升了 AI 的可控性和可调试性。当结果不符合预期时，你可以根据推理痕迹快速定位问题，并优化你的提示词（Prompt）。
强大的可控性与工具使用 (Steerability & Function Calling)
模型提供了高度可调的行为机制。你可以通过 Prompt 精确控制其输出风格、代码规范和解决方案的侧重点。同时，它原生支持函数调用和外部工具集成，可以轻松连接你的 API、数据库或任何内部系统，构建强大的自动化工作流。
256K 超长上下文窗口
256,000 tokens 的上下文长度意味着：
- 可以轻松处理整个代码库，你可以把一个中小型项目的所有核心代码都喂给它，让它进行重构、添加新功能或修复深层 Bug；
- 能够理解复杂文档，无论是厚厚的 API 文档还是项目需求书，它都能完整消化，并在此基础上进行开发；
- 支持长链条推理，在复杂的调试过程中，它不会因为对话过长而“忘记”前面的关键信息。
结构化输出 (Structured Outputs)
模型可以稳定地以 JSON 等格式返回响应，这对于需要进行程序化解析和集成的应用场景至关重要，让 AI 的输出能无缝对接到你的开发工具链中。

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三、性能与技术规格：它到底有多能打？

尽管 xAI 未公布模型的具体参数规模，但从其表现来看，它无疑是基于百亿级参数的大模型，并在海量高质量代码和推理数据上进行了深度微调。

上下文长度：256,000 tokens。
知识截止日期：可能与 Grok 3 相似（2024 年 11 月）。
性能表现：根据第三方平台（如 Rival）的初步评测，Grok Code Fast 1 在编码生成、视觉数学推理和文档问答等基准测试中，表现优于或持平于 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4-Turbo，但在响应速度和成本上优势明显。
成本优势：xAI 官方声称，在企业级任务中，该模型结合其独特的缓存输入令牌机制，最高可将成本降低 20%-50%。

四、如何上手？API 访问指南

接入 Grok Code Fast 1 非常简单，具体方式如下：

官方 API：通过 xAI 官网申请 API 密钥，其接口与 OpenAI API 兼容，迁移成本极低。

什么是 OpenAI Key？

1. 定义与本质

OpenAI Key（又称 “OpenAI API Key”），是 OpenAI 为开发者提供的身份认证凭证，本质上是一串由字母、数字和特殊符号组成的唯一字符串（例如：sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）。

2. OpenAI Key 的核心作用

身份验证
OpenAI 通过 Key 识别开发者身份，确保只有注册并获得授权的用户才能调用 API，防止未授权访问与滥用。
权限控制
不同类型的 Key 对应不同的权限，例如：免费账号的 Key 有调用次数、模型类型限制（如无法调用 GPT-4）；付费账号的 Key 可解锁更多模型、更高调用额度，且支持自定义 API 参数（如上下文窗口长度、响应速度）。
用量统计与计费
OpenAI 根据 Key 的调用记录统计开发者使用 API 的次数（按 “token” 计费，token 是模型处理文本的基本单位，1 个 token 约等于 0.75 个英文单词或 2 个中文字符），并根据用量从开发者绑定的支付方式中扣费（免费账号通常有初始额度，如 5 美元，用完后需升级付费）。
资源管理
开发者可创建多个 Key，为不同的项目、应用分配独立的 Key，便于区分不同场景的 API 使用情况，也能在某个 Key 泄露时快速删除，避免影响其他项目。

3.OpenAI API Key的使用场景

自动化集成：将OpenAI的文本生成能力集成到现有应用、网站或服务中，实现流程自动化。
专属大模型应用：利用API Key创建个性化的AI应用，如智能客服、内容推荐系统等。
数据分析与处理：通过API调用进行自然语言处理，提升数据分析的智能化水平。

无论你身处哪个领域，掌握API Key的获取与使用，都能为你的项目增添无限可能。

通过“OpenAI官网”获取API Key（国外）

1、访问OpenAI官网

在浏览器中输入OpenAI官网的地址，进入官方网站主页。
https://www.openai.com

点击右上角的“Sign Up”进行注册，或选择“Login”登录已有账户。
完成相关的账户信息填写和验证，确保账户的安全性。

登录后，导航至“API Keys”部分，通常位于用户中心或设置页面中。

2、生成API Key

在API Keys页面，点击“Create new key”按钮。
按照提示完成API Key的创建过程，并将生成的Key妥善保存在安全的地方，避免泄露。🔒

生成API Key

3、使用 OpenAI API代码

现在你已经拥有了 API Key 并完成了充值，接下来是如何在你的项目中使用 GPT-4.0 API。以下是一个简单的 Python 示例，展示如何调用 API 生成文本：

import openai
import os

# 设置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# 调用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
    model="gpt-4.0-turbo",
    prompt="鲁迅与周树人的关系。",
    max_tokens=100
)

# 打印响应内容
print(response.choices[0].text.strip())

通过“能用AI”获取API Key（国内）

针对国内用户，由于部分海外服务访问限制，可以通过国内平台“能用AI”获取API Key。

1、访问能用AI工具

在浏览器中打开能用AI进入主页
https://ai.nengyongai.cn/register?aff=PEeJ

登录后，导航至API管理页面。
在这里插入图片描述

2、生成API Key

点击“添加令牌”按钮。
创建成功后，点击“查看KEY”按钮，获取你的API Key。

在这里插入图片描述

###/3、使用OpenAI API的实战教程

拥有了API Key后，接下来就是如何在你的项目中调用OpenAI API了。以下以Python为例，详细展示如何进行调用。

(1).可以调用的模型

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-1106
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-16K
gpt-4
gpt-4-1106-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-1106-vision-preview
gpt-4-turbo-2024-04-09
gpt-4o-2024-05-13
gpt-4-32K
claude-2
claude-3-opus-20240229
claude-3-sonnet-20240229

在这里插入图片描述

(2).Python示例代码（基础）

基本使用：直接调用，没有设置系统提示词的代码


from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="这里是能用AI的api_key",
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
    	# 把用户提示词传进来content
        {'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
    ],
    model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
    stream=True  # 一定要设置True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

在这里插入代码片

(3).Python示例代码（高阶）

进阶代码：根据用户反馈的问题，用GPT进行问题分类

from openai import OpenAI

# 创建OpenAI客户端
client = OpenAI(
    api_key="your_api_key",  # 你自己创建创建的Key
    base_url="https://ai.nengyongai.cn/v1"
)

def api(content):
    print()
    
    # 这里是系统提示词
    sysContent = f"请对下面的内容进行分类，并且描述出对应分类的理由。你只需要根据用户的内容输出下面几种类型：bug类型,用户体验问题，用户吐槽." \
                 f"输出格式:[类型]-[问题:{content}]-[分析的理由]"
    response = client.chat.completions.create(
        messages=[
            # 把系统提示词传进来sysContent
            {'role': 'system', 'content': sysContent},
            # 把用户提示词传进来content
            {'role': 'user', 'content': content},
        ],
        # 这是模型
        model='gpt-4',  # 上面写了可以调用的模型
        stream=True
    )

    for chunk in response:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    content = "这个页面不太好看"
    api(content)