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OpenClaw x Grok

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.

4 variants ab $1.00 / 1 Mio. Tokens Kommerzielle Nutzung unterstützt
API-Schlüssel abrufen Dokumentation für OpenClaw anzeigen

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt-Modelle

Verwende grok-4.20-0309-non-reasoning, wenn es zur Aufgabe passt: grok-4.20-0309-non-reasoning.

You have access to RunAPI chat models for Grok.

Available Grok models:
- grok-4.20-0309-non-reasoning: grok-4.20-0309-non-reasoning
  chat endpoints: /v1/responses, /v1/chat/completions, /v1/messages
- grok-4.5: Grok für Chat, Coding und agentische Tools mit geringerem Halluzinationsrisiko
  chat endpoints: /v1/chat/completions, /v1/responses
- grok-4.6: Grok über Chat Completions und Responses für xhigh-Reasoning, Bildverständnis, Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben
  chat endpoints: /v1/responses
- grok-4.7: Neuester Grok mit 500K-Kontext, xhigh-Reasoning, Bildverständnis und Funktionsaufrufen
  chat endpoints: /v1/responses

Use the model ID and chat endpoint that match the user's request.
Example request: Prüfe diesen Rollout-Plan, identifiziere die drei riskantesten Annahmen und nenne für jede eine knappe Gegenmaßnahme.
Verify the active model with: openclaw models status;openclaw models set runapi/<model-id>

Öffentliche Versionen und Endpunkte

Modell-ID Endpunkte Startpreis Katalog
grok-4.20-0309-non-reasoning
/v1/responses /v1/chat/completions /v1/messages
$1.00 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
grok-4.5
/v1/chat/completions /v1/responses
$1.60 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
grok-4.6
/v1/responses
$1.60 / 1 Mio. Tokens Modelldetails
grok-4.7
/v1/responses
$1.60 / 1 Mio. Tokens Modelldetails

Überprüfen

Frage den Status ab, bis die Task einen Endstatus erreicht

Wähle <model-id>, um Prüfkommandos zu erzeugen.

Konfiguration

Guide-Endpunkt: <endpoint>

Wähle <model-id>, um eine Anfrage mit dem öffentlichen Eingabevertrag des Endpunkts zu erzeugen.
So funktioniert es

In 3 Schritten loslegen

  1. Modell-ID auswählen

    Wähle eine öffentliche Katalog-Modell-ID und prüfe ihren Endpunkt und aktuellen Startpreis.

  2. RunAPI konfigurieren

    Füge die Provider-Konfiguration für diesen Agenten hinzu.

  3. Ergebnis überprüfen

    Führe die unten gezeigten Status- und Modellauswahlbefehle aus.

Was du mit OpenClaw + Grok bauen kannst

  • Coding und Reasoning mit Agenten

    Lass deinen Agenten Code planen, schreiben und prüfen oder mehrstufige Probleme mit dem Reasoning des Modells lösen.

  • Analyse und Extraktion langer Dokumente

    Fasse Berichte, Verträge oder Codebasen zusammen und extrahiere strukturierte Felder aus langen Dokumenten.

  • Workflows mit Tool-Aufrufen

    Verbinde das Modell mit Funktionen und APIs, damit dein Agent zwischen Antworten Daten abrufen und Aktionen ausführen kann.

Warum Grok über RunAPI + OpenClaw nutzen

  • 4 Varianten, ein API-Schlüssel

    Nutze eine RunAPI-Verbindung, um zwischen den verfügbaren Modellvarianten zu wählen, ohne deine Integration zu ändern.

  • Klare Nutzungspreise

    Sieh die aktuellen Katalogpreise vor jeder Anfrage ein, ohne Abonnement oder Mindestumsatz.

  • Direkte Antworten

    Synchrone Aufrufe liefern das Ergebnis in derselben Antwort, sodass dein Agent es sofort nutzen kann, ohne den Task-Status abzufragen.

Fragen zu OpenClaw + Grok

Welche Modell-ID sollte ich für Grok 4.5 verwenden?

Nutze die exakte öffentliche Modell-ID grok-4.5 aus dem Quickstart.

Kann Grok 4.5 Tools per Function Calling aufrufen?

Ja. Sende OpenAI-kompatible Funktionsdefinitionen in `tools` und lies den zurückgegebenen Funktionsnamen sowie die JSON-Argumente aus den Tool Calls der Nachricht aus.

Unterstützt Grok 4.5 strukturierte JSON-Ausgaben?

Ja. Sende ein Antwortformat mit einem strikten JSON-Schema, wenn du eine maschinenlesbare Ausgabe in einer festgelegten Objektstruktur benötigst.

Wie streame ich Antworten von Grok 4.5?

Aktiviere Streaming und fordere die abschließenden Nutzungsdaten an. Behandle die Antwort erst nach dem abschließenden Usage-Event und dem finalen Done-Marker als vollständig.

Welche Modell-ID soll ich verwenden?

Wähle eine öffentliche Modell-ID aus der Versionstabelle. Jede ID stellt die in ihrer Zeile gezeigten Endpunkte bereit.

Konfiguriert diese Anleitung ein Chatmodell?

Ja. Diese Modelllinie unterstützt ein clientseitiges LLM-Protokoll.

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