【Grok】获取Grok API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！（grok - 2- 1212）

这是 xAI 最具代表性的技术成果，基于优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、图像、视频）预训练，并采用多智能体协同建模技术——从架构层面强化推理过程中的自我反思能力，实现复杂任务的精准拆解与执行，同时通过动态安全对齐机制，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。2024 年 4 月发布的多模态升级版本，核心突破在于实现视觉信息与文本的深度融合，可通过分析

ZongXin.Zhou

529人浏览 · 2026-01-21 09:57:15

ZongXin.Zhou · 2026-01-21 09:57:15 发布

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Grok 的核心技术与产品

Grok 是埃隆·马斯克旗下 xAI 公司推出的核心大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）品牌，围绕这一技术推出了多款具有广泛影响力的产品与服务，涵盖文本生成、对话交互、多模态处理、智能搜索、企业级咨询等多个领域，其核心优势在于超强推理能力、超大上下文窗口、深度搜索集成、多智能体协同工作。

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1. Grok 大语言模型系列

这是 xAI 最具代表性的技术成果，基于优化的 Transformer 架构，通过大规模多模态数据（文本、代码、图像、视频）预训练，并采用多智能体协同建模技术——从架构层面强化推理过程中的自我反思能力，实现复杂任务的精准拆解与执行，同时通过动态安全对齐机制，降低有害信息生成概率，保障各类场景下的应用安全。依托全球最大的超算集群 Colossus 提供的算力支撑，模型在训练效率与性能表现上实现双重突破。

Grok 1.0 基础系列
2023 年 11 月发布，是 xAI 首款核心大语言模型，以 330 亿参数实现了接近 LLaMA 2（70B）的性能，仅消耗一半训练资源即展现出优异的文本理解与推理能力，在基础对话、信息总结、简单代码生成等场景中表现出色，奠定了 Grok 系列的技术基础。
Grok 1.5V 多模态系列
2024 年 4 月发布的多模态升级版本，核心突破在于实现视觉信息与文本的深度融合，可通过分析图像生成对应的 Python 代码，在 RealWorldQA 基准测试中超越同类模型。面向开发者与专业用户开放基础 API 服务，支持文档解析、图像内容提取、多模态对话等核心场景，响应速度较初代模型提升 30%，是 xAI 面向消费级与专业级中间市场的核心解决方案。
Grok 3 系列
2025 年 2 月发布的旗舰级模型，被 xAI 称为“地球上最聪明的 AI”，依托 20 万块英伟达 GPU 构建的超算集群训练而成，训练计算量达前代模型的 10 倍。在 AIME 2025 美国数学专业能力测试中取得 93 分高分，在逻辑一致性测试和 LiveCodeBench 代码测试中超越 o3-mini（high）等竞品。该模型支持深度搜索（DeepSearch）功能，可自主进行互联网深度研究并生成详细答案，擅长复杂任务规划、3D 动画代码生成、太空任务轨迹规划等超复杂任务，主要面向高端科研场景与企业级定制需求，初期仅向 X 平台 Premium Plus 订阅用户开放。

在这里插入图片描述

Grok 4 系列
2025 年 7 月发布的重大升级版本，包含 Grok 4 单代理版与 Grok 4 Heavy 多代理版两大版本，核心亮点是多代理协同能力，支持四个代理同时工作，上下文窗口最高支持 256k tokens。新增五种声音模式，反应速度较早期版本缩短一半，专门推出 Grok 4 Code 编程模型，强化代码生成与调试能力。首次实现成熟的多模态信息处理，在社交媒体内容分析、实时信息解读等场景中具备更强的时效性与文化敏感性，API 调用量在 OpenRouter 平台占比达 26.4%，远超谷歌等竞品。
Grok 3 Mini/Reasoning 轻量化系列
面向大众用户与轻量化场景的系列模型，包含 Grok 3 Mini 基础版与 Grok 3 Reasoning（Beta）推理增强版。核心优势是高效部署与低资源消耗，可集成于 Telegram 等社交平台，支持固定聊天界面、搜索栏直接提问、聊天内容总结、链接解析、贴纸创建等轻量功能。其中 Grok 3 Reasoning 版本强化了数学与科学问题的推理能力，广泛应用于用户日常咨询、企业客户服务、内容审核等轻量化场景，推动 AI 能力与社交生态深度融合。

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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。
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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。

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3、使用大模型 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大模型 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
等等100多种模型

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Claude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)