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# Grok 모델

> OpenAI Chat Completions 형식으로 Grok 텍스트 모델을 호출합니다

> 업데이트: 2026-06-06

# Grok 모델

```
POST /v1/chat/completions
```

Grok 텍스트 모델은 OpenAI Chat Completions 호환 형식으로 호출합니다. `base_url`을 Crazyrouter로 지정하고 `model`에 Grok 모델 ID를 입력하면 됩니다.

<Note>
  모델 가용성은 채널, 토큰 권한, pricing 페이지 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 정식 도입 전에 먼저 `GET /v1/models`를 호출해 현재 API Key로 대상 모델이 보이는지 확인하는 것을 권장합니다.
</Note>

## 자주 사용하는 모델

현재 자주 사용되는 Grok 텍스트 모델 표기는 다음과 같습니다.

| 모델                          | 설명                 |
| --------------------------- | ------------------ |
| `grok-4`                    | Grok 4 메인 모델       |
| `grok-4-fast`               | Grok 4 fast 변형     |
| `grok-4-fast-non-reasoning` | Grok 4 fast 비추론 변형 |
| `grok-4-fast-reasoning`     | Grok 4 fast 추론 변형  |
| `grok-4.1`                  | Grok 4.1           |
| `grok-4.1-fast`             | Grok 4.1 fast      |
| `grok-4.1-fast`             | Grok 4.1 thinking  |
| `grok-4.1-fast`             | Grok 4.2           |
| `grok-4-0709`               | Grok 4 날짜 버전       |

<Warning>
  이전의 `grok-4` / `grok-4.1` 시리즈는 여전히 과거 호출이나 호환 설정에서 참조될 수 있지만, 현재 공개된 pricing에는 주로 `grok-4*` 시리즈만 남아 있습니다. 새로 연동할 때는 `grok-4`, `grok-4.1`, `grok-4.1-fast` 또는 fast/reasoning 변형을 우선 선택하세요.
</Warning>

## 최소 요청

<CodeGroup>
  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.crazyrouter.com/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
    -d '{
      "model": "grok-4",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "Reply with one short sentence: what is Grok?"
        }
      ],
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 120
    }'
  ```

  ```python Python theme={null}
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key="YOUR_API_KEY",
      base_url="https://api.crazyrouter.com/v1",
  )

  response = client.chat.completions.create(
      model="grok-4",
      messages=[
          {"role": "user", "content": "Reply with one short sentence: what is Grok?"}
      ],
      temperature=0.7,
      max_tokens=120,
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: "YOUR_API_KEY",
    baseURL: "https://api.crazyrouter.com/v1",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "grok-4",
    messages: [
      { role: "user", content: "Reply with one short sentence: what is Grok?" },
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 120,
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```
</CodeGroup>

## 스트리밍 출력

`stream: true`를 설정하면 SSE 스트리밍 출력을 사용할 수 있습니다.

```bash theme={null}
curl https://api.crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-4-fast",
    "stream": true,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a concise API migration checklist."
      }
    ]
  }'
```

## 추론 변형

이름에 `reasoning` 또는 `thinking`이 포함된 Grok 모델은 요청 파라미터를 단순하게 유지하는 것을 권장합니다.

```json theme={null}
{
  "model": "grok-4-fast-reasoning",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Compare two implementation options and explain the tradeoffs."
    }
  ],
  "max_tokens": 800
}
```

<Note>
  업스트림 채널마다 추론 필드, 검색 필드 또는 실험적 파라미터에 대한 지원이 다를 수 있습니다. 여러 채널에서 안정적으로 연동하려면 표준 OpenAI Chat 필드인 `model`, `messages`, `temperature`, `top_p`, `max_tokens`, `stream`을 우선 사용하세요.
</Note>

## 관련 이미지 모델

Grok 이미지 생성은 Chat Completions를 사용하지 않습니다. 다음을 사용하세요.

```text theme={null}
POST /v1/images/generations
```

이미지 모델 파라미터는 [Grok 이미지 모델](/ko/images/grok)을 참고하세요.

관련 페이지:

* [모델 공식 가격 산정 방식](/ko/reference/official-pricing-methods)