Grok 4.5 API へのアクセス方法: Responses API、価格、EU での利用可能性、およびプロンプト キャッシュ設定

Grok 4.5 は、コーディング、エージェント、ナレッジ ワークのための xAI のモデルです。モデルの名前は grok-4.5 です。プロジェクトがすでに OpenAI SDK を使用している場合は、baseURL を https://api.x.ai/v1 に指定することで OpenAI SDK を呼び出すことができます。新しいプロジェクトの場合は、xAI SDK、OpenAI SDK の互換性を選択するか、REST API を直接リクエストできます。

この記事では API アクセスについてのみ説明します。 Grok Build、Cursor、Office プラグインでのモデルの可用性は、API コンソールのリージョン、アカウント、請求ステータスとまったく同じではありません。トラブルシューティングの際にはこれらを混同しないでください。

アクセスする前に3つのことを確認してください

始める前に以下が必要です。

1. xAI API コンソールで API キーを作成し、環境変数 XAI_API_KEY に保存します。
2. ターゲットアカウントが API コンソールを使用できることを確認します。公式ドキュメントの更新時点では、EU ユーザーはまだ API コンソールで Grok 4.5 を使用できません。Grok 4.5 は今月後半に利用可能になる予定です。
3. Responses API と Chat Completions のどちらを使用するかを明確にしてください。新しいアクセスでは、Responses API を使用することをお勧めします。 chat.completions に基づく既存のプロジェクトでは、まず既存のインターフェイスを保持してから、キャッシュ ルーティング設定を個別に追加できます。

API キーをフロントエンド JavaScript、クライアント アプリケーション、または Git リポジトリに書き込まないでください。ブラウザー、モバイル、およびデスクトップ クライアントは、最初に独自のバックエンドをリクエストし、次に xAI API を呼び出します。

Grok 4.5 の価格と機能の範囲

公式ドキュメントに記載されている基本的なテキストの価格は次のとおりです。

価格表は最終的な請求書ではありません。実際のコストは、入力長、出力長、推論強度、ツール呼び出し、キャッシュ ヒット、レート制限、チーム価格設定にも影響されます。まず少量のトラフィックを使用して入力、出力、およびキャッシュ トークンを記録し、次に推論強度を高めるか同時実行性を拡張するかを決定します。

OpenAI SDKを使用した通話応答API

プロジェクトに公式の openai Python SDK がインストールされている場合は、次のようにアクセスできます。重要なのは、base_url="https://api.x.ai/v1" を保持し、モデル名を grok-4.5 として記述することです。

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import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input="请审查这段 Python 函数，指出边界条件问题并给出修正版。",
)

print(response.output_text)

同等の HTTP リクエストは次のとおりです。

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curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "请审查这段 Python 函数，指出边界条件问题并给出修正版。"
  }'

リクエストがエラーを返した場合は、まず API キー、base_url、モデル名、アカウント リージョンを確認し、次にクォータまたは組織レベルのポリシーを確認します。モデルが利用できないからといって、キーをコード ファイルに書き換えて何度もテストしないでください。

prompt_cache_key を設定する理由

長い会話、コードベース分析、エージェント ループでは、システム プロンプトの単語、ツールの指示、および歴史的コンテキストが繰り返し送信されることがよくあります。 xAI のキャッシュはサーバーごとに維持されます。同じセッションに対するリクエストが確実に同じサーバーにルーティングされない場合、そのリクエストはキャッシュ コールド サーバーに転送され、完全な入力として請求される可能性があります。

レスポンス API では、prompt_cache_key をリクエスト本文フィールドとして渡す必要があります。同じ継続セッションの場合は、サーバーによって生成された UUID など、安定していて予測不可能で、機密のソース テキストが含まれていない識別子を使用します。

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import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input="继续根据刚才的约束补全测试用例。",
    extra_body={
        "prompt_cache_key": "7f26e7a8-1f8f-4c34-9f93-4e9e1d40d7a1"
    },
)

print(response.output_text)
print(response.usage.input_tokens_details.cached_tokens)

このキーの目的は、同じセッションをより安定して同じサーバーにルーティングできるようにし、それによってキャッシュが再利用される可能性を高めることです。すべてのリクエストを 1 つのセッションに強制することはなく、ユーザーに代わって独自のセッション状態を保存することもできません。分離する必要があるユーザー、プロジェクト、テナント、またはタスクは、異なるキーを使用する必要があります。

チャット完了は同じフィールドではありません

既存のプロジェクトでチャット コンプリートを引き続き使用する場合は、prompt_cache_key を直接コピーしないでください。このインターフェイスは、HTTP リクエスト ヘッダー x-grok-conv-id を使用します。

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_XAI_API_KEY",
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a careful code reviewer."},
        {"role": "user", "content": "Review this change and list regressions."},
    ],
    extra_headers={
        "x-grok-conv-id": "conv_abc123",
    },
)

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

両方のインターフェイスの目的は同じです。同じセッションが可能な限り同じサーバー キャッシュにアクセスできるようにすることです。フィールドの位置の違いは一般的なエラーの原因です。Responses API はリクエスト本文 prompt_cache_key を使用し、Chat Completions は x-grok-conv-id リクエスト ヘッダーを使用します。

キャッシュキーが無効にならないように設計する方法

キャッシュ キーは、同じ再利用可能なコンテキスト内のサーバー側のルーティング タグと考えることができます。推奨される戦略:

• 明示的なセッション内のユーザーによる連続したリクエストは同じキーを共有します。
• プロジェクト、モデル、システム プロンプト ワード バージョン、または権限範囲を変更するときに新しいキーを生成します。
• 電子メール、プロンプト テキスト、または顧客データを直接連結せずに、データベース ID、ランダムな UUID、またはハッシュ化された内部セッション ID を使用します。
• 完全なキーや完全なユーザー入力を記録するのではなく、キーとキャッシュ トークンの短い概要をアプリケーション ログに記録します。
• cached_tokens を観察し、実際のヒットを使用して設計が有効かどうかを判断します。

ラウンドごとに新しい UUID を生成したり、同じユーザーの無関係なタスクをすべて 1 つのキーに詰め込んだりすると、キャッシュ戦略の価値が損なわれます。前者は再利用を困難にし、後者はデバッグ、分離、コストの帰属を混乱させます。

EU および複数地域展開にどう対処するか

公式ドキュメントには、Grok 4.5 はまだ API コンソールで EU ユーザーに利用可能ではなく、今月後半にリリースされる予定であると記載されています。したがって、複数の地域のユーザーを対象とする製品には、起動チェックの一部として地域の可用性を含める必要があります。

1. バックエンドで呼び出しを作成する前に、アカウントとデプロイ リージョンがアクセスに適格であるかどうかを確認してください。
2. 不適格なリージョンに対しては、無限の再試行ではなく、機能が利用できないという明確なメッセージを返します。
3. サービス制限を回避するために、プロキシ、共有アカウント、または偽造された地域情報を使用しないでください。
4. 重要なプロセス用に承認された代替モデルまたは手動処理パスを準備し、稼働前に劣化動作をテストします。

EU が開放されているかどうか、特定の価格と制限は変更される可能性があります。運用環境に公開する前に、この記事のリリース時期だけでなく、API コンソール、モデルの詳細ページ、および最新の価格設定ページを標準として使用する必要があります。

よくあるアクセスの問題

401 または 403 を返します

XAI_API_KEY が実際に実行環境に挿入されているかどうか、リクエストが https://api.x.ai/v1 に送信されているかどうか、アカウントが API コンソールとリージョン アクセスに適格であるかどうかを確認することを優先します。エラー ログに Authorization ヘッダーを出力しません。

キャッシュトークンは常に0です

連続するリクエストが同じ prompt_cache_key を使用し、フィールドが応答 API リクエスト本文に配置されていることを確認します。チャット補完を使用している場合は、x-grok-conv-id ヘッダーを確認してください。キャッシュ ヒットはコンテキストとサーバー ルーティングにも影響され、ポリシーの失敗は 1 つの短いリクエストだけでは判断できません。

コストが予想よりも高かった

まず入力、出力、およびキャッシュ トークンを分割し、デフォルトで高い推論強度が使用されているかどうか、長いコンテキストが繰り返し送信されているかどうか、ツール呼び出しが多すぎるかどうかを確認してから、プロンプト ワード、セッション セグメンテーション、およびキャッシュ キーを調整します。合計請求額に基づいて推測しないでください。これはモデルの単価の問題です。

概要

Grok 4.5 への最短パスは、バックエンドに XAI_API_KEY を保存し、OpenAI SDK の base_url を https://api.x.ai/v1 にポイントし、grok-4.5 で応答 API を呼び出し、同じ連続セッションに対して安定した prompt_cache_key をセットアップすることです。既存のチャット完了プロジェクトの場合は、x-grok-conv-id を使用します。オンラインにする前に、EU の可用性、リアルタイムの価格、制限、キャッシュされたトークンを確認して、サンプル呼び出しを制御可能な運用ワークフローに変えます。

公式情報:

• https://docs.x.ai/developers/grok-4-5
• https://docs.x.ai/developers/advanced-api-usage/prompt-caching/maximizing-cache-hits
• https://x.ai/news/grok-4-5