埃隆・马斯克的 grok 模型的 API 正式发布了。

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2024年底之前，你可以免费白嫖Grok Beta模型 ，这不给薅它等什么呢？

xAI官方为每位用户提供每月25美元的免费API额度。

今天就用比较最直观的方式，带你从下载、安装到配置，手把手教会你如何使用Grok Beta和Grok Vision Beta。

模型亮点

Grok- Beta模型亮点

  1. 超长上下文：支持128K tokens，让它在复杂任务处理时如虎添翼。

  2. 性能强劲：编程能力、数学计算和问题解决能力全面超越市面主流大模型。

Grok-vision-Beta模型亮点

  1. 超长上下文：作为多模态模型，能够将文本与图像两种模态的信息进行融合处理。

  2. 性能强劲：编多模态能力使其能够更好地适应各种实际应用场景，如智能驾驶中的路况识别与理解、医疗影像分析与诊断辅助、工业质检中的图像识别与报告生成等。

第一步：安装所需工具

调用Grok API，你需要安装三个工具：ollama、Docker和Openwebui。

下面是详细安装教程：

我下载的时候发现ollama下载比较慢，分享了我用的「ollama和Docker安装包」链接：https://pan.quark.cn/s/889510af50f0

1.ollama的安装

打开浏览器，访问ollam官方网站ahttps://ollama.com/ ，选择与你操作系统匹配的客户端版本（Windows或Mac）。

下载完成后，找到安装文件，双击安装并根据提示完成操作。

安装完成后右下角有一个小图标，其他不用管它，不需要任何设置。

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2.Docker的安装

访问Docker官网https://www.docker.com/ ，下载与你系统对应的版本，安装过程与ollama类似。

安装完成后，首次启动时需要注册账号，直接用邮箱注册即可，我使用的是谷歌邮箱。

这里需要重启电脑，再次打开Docker。

3.Openwebui的安装

前往OpenwebUI官方网站https://openwebui.com/ ，跳转到GitHub页面https://github.com/open-webui/open-webui 。

或者不用打开这里两个页面，直接复制下面的命令。

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Mac用户可通过终端（快捷键Ctrl+空格，搜索Terminal）执行命令，Windows用户可通过命令提示符（快捷键Win+R，输入cmd）完成操作。

我的M4 MAC MINI还没发货，5555 先用windows为例。

下载安装大约需要10-15分钟。

显示上面这个提示基本就是安装完成了。

安装完毕之后可以在Docker 中看到已经在运行的服务。

完成后即可打开http://localhost:3000/ OpenwebUI页面进行注册和登录。如果链接打不开可以重启电脑尝试一下。

点击开始使用，创建一个账号，然后登录即可。

第二步：配置Grok API

接下来，配置Grok的API密钥，让模型真正跑起来。

1.获取API密钥

访问Grok官网https://x.ai/api ，点击“Start building now立即构建”。

注册账号（支持x账号或Google账号直接登录）。

登录后会自动跳转到后台，可以看到，你已经拥有了25美元的免费额度。接下来点击生成API密钥，并复制保存。

在这里可以看到你的余额。

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2.配置Open API连接

回到OpenwebUI页面，进入“管理员设置”，选择“外部链接”。

替换默认域名为Grok服务器指定域名（ https://api.x.ai/v1 ） 。

将复制的API密钥粘贴到输入框中，关闭其他API连接选项，保存设置。

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第三步：体验Grok

至此，你已经完成了所有设置，接下来就可以体验Grok模型的强大功能。

  1. 使用Grok- Beta

  • 新建聊天框，选择Grok Beta模型。

  • 测试简单对话，比如“问下他是什么模型”。

2.使用Grok Vision

上传图片，让模型描述图像内容。例如上传一张赛博枪战的照片，Grok Vision可以精准描述它的场景、人物和元素，并帮我们写提示词。

个性化配置，让模型更懂你

通过调整Grok的系统提示词和参数，你可以自定义它的对话风格和行为：

System Prompt：为Grok定义角色，如“AI提示词大师”或“小红书爆文仿写”的提示词。不会写的可以让它帮你写好。

温度值：调整回答的严谨性（低温度值）或创造性（高温度值）。

P值和K值：控制输出的多样性和权重分布。

赶紧打开电脑，跟着教程操作，让Grok模型给你当你50美元的牛马吧！

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