Endpoint-Abdeckung
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: response.
grok-4.3
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
curl https://runapi.ai/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "grok-4.3",
"input": "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.responses.create(
model="grok-4.3",
input="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.responses.create({
model: "grok-4.3",
input: "Prüfe diesen Rollout-Plan, identifiziere die drei riskantesten Annahmen und nenne für jede eine knappe Gegenmaßnahme."
});
5 Versionen verfügbar
| Anbieter | xAI |
| Modell-ID | grok-4.3 |
| Modalität | Text |
| Aufgabentypen | Synchronous |
| Abrechnungseinheit | 1K-Token |
| Katalogstatus | Eingestellt |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für grok-4.3.
Sende eine POST-Anfrage an /v1/responses mit der Modell-ID grok-4.3 und deinen Parametern.
Lies die fertige grok-4.3-Antwort direkt vom Endpoint.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: response.
Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.
Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.
Nutze LLMs für Chat und Reasoning.
Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.
Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.
Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.
Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.
Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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