Ein API Key
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
It looks like you may prefer a different language. Switch anytime.
Nutze die Grok API über RunAPI mit einem Modell-Skill, einheitlicher Authentifizierung und Pay-as-you-go-Preisen.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/{model}:generateContent
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "grok-4.6",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Prüfe diesen Rollout-Plan, identifiziere die drei riskantesten Annahmen und nenne für jede eine knappe Gegenmaßnahme."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="grok-4.6",
messages=[{"role": "user", "content": "Prüfe diesen Rollout-Plan, identifiziere die drei riskantesten Annahmen und nenne für jede eine knappe Gegenmaßnahme."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "grok-4.6",
messages: [{ role: "user", content: "Prüfe diesen Rollout-Plan, identifiziere die drei riskantesten Annahmen und nenne für jede eine knappe Gegenmaßnahme." }]
});
Grok 4.5 ist xAIs Sprachmodell für Chat, Coding, Reasoning, Function Calling und strukturierte Ausgaben. Rufe es über die OpenAI-kompatiblen Schnittstellen von RunAPI mit der exakten Modell-ID grok-4.5 auf.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/chat/completions | OpenAI compatible |
POST /v1/responses | OpenAI Responses |
POST /v1/messages | Anthropic compatible |
POST /v1beta/models/{model}:generateContent | Gemini generateContent |
POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent | Gemini streamGenerateContent |
| Variante | Abrechnung | Preise | |
|---|---|---|---|
| grok-4.20-0309-non-reasoning | 1K tokens | Input $0.63-$1.26 / 1M tokens | Output $1.25-$2.50 / 1M tokens · Input $1.20-$2.40 / 1M tokens | Output $2.50-$5.00 / 1M tokens | Ansehen → |
| grok-4.3 | 1K tokens | Input $1.00-$2.00 / 1M tokens | Output $2.00-$4.00 / 1M tokens | Ansehen → |
| grok-4.5 | 1K tokens | Input $2.00-$4.00 / 1M tokens | Output $6.00-$12.00 / 1M tokens · Input $1.60-$3.20 / 1M tokens | Output $4.80-$9.60 / 1M tokens | Ansehen → |
| grok-4.6 | 1K tokens | Input $1.60-$3.20 / 1M tokens | Output $4.80-$9.60 / 1M tokens | Ansehen → |
| Endpoint | Auflösung | Dauer | Preis | |
|---|---|---|---|---|
| response | — | — | Input $0.63-$1.26 / 1M tokens | Output $1.25-$2.50 / 1M tokens | |
| message | — | — | Input $0.63-$1.26 / 1M tokens | Output $1.25-$2.50 / 1M tokens | |
| chat_completion | — | — | Input $1.20-$2.40 / 1M tokens | Output $2.50-$5.00 / 1M tokens |
Preise für grok-4.20-0309-non-reasoning angezeigt. Andere Varianten behalten ihre eigenen Endpoint-Preise.
Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.
Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.
Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.
Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.
Grok 4.5 ist ein xAI-Sprachmodell für Konversationen, Coding und agentische Workloads. Über RunAPI nutzt es denselben API-Key wie der übrige Modellkatalog, einschließlich Streaming und abschließender Nutzungsdaten.
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.
Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.
Nutze die exakte öffentliche Modell-ID grok-4.5 aus dem Quickstart.
Ja. Sende OpenAI-kompatible Funktionsdefinitionen in `tools` und lies den zurückgegebenen Funktionsnamen sowie die JSON-Argumente aus den Tool Calls der Nachricht aus.
Ja. Sende ein Antwortformat mit einem strikten JSON-Schema, wenn du eine maschinenlesbare Ausgabe in einer festgelegten Objektstruktur benötigst.
Aktiviere Streaming und fordere die abschließenden Nutzungsdaten an. Behandle die Antwort erst nach dem abschließenden Usage-Event und dem finalen Done-Marker als vollständig.
Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.
Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet