用途
xai-models 是一份 xAI Grok 模型的选择与能力指南，适用场景包括：为任务挑选合适的 Grok 模型、比较不同模型的特性、以及优化调用成本。
主要能力
资料提供以下几类内容：
模型速查表，列出五款模型及其适用方向、输入/输出价格（每 100 万 token）与上下文：
- grok-4-1-fast：适合工具调用、智能体，输入 $0.20、输出 $0.50，上下文 2M
- grok-4：适合复杂推理，输入 $3.00、输出 $15.00，上下文 256K
- grok-3-fast：适合通用任务，输入 $0.20、输出 $0.50，上下文 131K
- grok-3-mini：适合轻量任务，输入 $0.30、输出 $0.50，上下文 131K
- grok-2-vision：适合图像分析，输入 $2.00、输出 $10.00，上下文 32K
模型选择决策树，按主要需求分支：工具调用/智能体工作流指向 grok-4-1-fast；复杂推理/分析指向 grok-4；通用聊天/简单任务指向 grok-3-fast；高并发/成本敏感指向 grok-3-mini；图像/视觉任务指向 grok-2-vision。
详细模型档案，逐一说明各模型的定位、特性与代码示例。grok-4-1-fast 被标为多数场景推荐，特性包括 200 万 token 上下文、针对工具调用优化、响应快、价效比好，并有 grok-4-1-fast-reasoning（最强智能）与 grok-4-1-fast-non-reasoning（即时响应）两个变体；grok-4 具备最高推理能力，上下文 256K；grok-3-fast 速度与质量平衡，上下文 131K；grok-3-mini 延迟最低、最经济，适合简单任务；grok-2-vision 用于图表、截图等图像分析，示例中通过 base64 编码图片传入。
成本优化策略：一是按需选型，例如过滤/分类用 mini、分析用 fast；二是利用缓存，缓存输入 token 比常规便宜 75%（资料示例：常规 $0.20/1M，缓存 $0.05/1M）；三是批量合并相似请求。
工具调用费用（每 1000 次）：X Search $5.00、Web Search $5.00、Code Execution $5.00、Document Search $2.50。
上下文窗口对比：grok-4-1-fast 2M（约 6000 页文本/约 50 小时音频）、grok-4 256K（约 800 页/约 6 小时）、grok-3-fast 131K（约 400 页/约 3 小时）、grok-2-vision 32K（约 100 页/约 1 小时）。
能力矩阵，以星级展示工具调用、推理、速度、成本、视觉、X 搜索六个维度在五款模型上的差异。
推荐配置，给出金融情感流水线（filter 用 grok-3-mini、analyze 用 grok-4-1-fast、deep 用 grok-4）、高并发处理（bulk 用 grok-3-mini、quality_check 用 grok-3-fast）、研究分析（search 用 grok-4-1-fast、analyze 用 grok-4、summarize 用 grok-3-fast）三套组合。
使用方式
资料给出基于 OpenAI 客户端的调用示例：设置 XAI_API_KEY 环境变量，base_url 指向 https://api.x.ai/v1，随后可调用 client.models.list() 列出可用模型，或通过 client.chat.completions.create() 指定 model 与 messages 发起请求。示例代码中还包括 max_tokens 参数。
相关资料技能：xai-auth（认证设置）、xai-agent-tools（工具调用）、xai-sentiment（情感分析）。
适用场景
需要根据任务类型、成本与上下文长度在 Grok 模型间做取舍的开发场景，例如智能体与工具调用、复杂推理与分析、通用对话、高并发低成本批处理、图像与图表分析，以及结合 X 搜索的情感分析等。
限制
资料未说明各模型的地域可用性、速率限制、账户要求或 API 版本约定；文中价格、上下文长度与能力星级均来自源文档，可能随时间变化。除示例中出现的 max_tokens 外，其余参数与完整错误处理暂未提供。