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Grok 4.6

xAI — Grok 4.6

模型詳細資訊

Grok 4.6 是 xAI 的前端模型，專為編碼、代理任務和知識工作而打造。它以上一代的 Grok 為基礎，特別專注於長時間執行的客服人員和更具野心的互動工作。它提供 500K個內容視窗和可設定的推理工作 （低、中、高、高）。

功能和功能

Bedrock 功能

使用bedrock-runtime端點支援的功能

使用bedrock-mantle端點支援的功能

定價

所有價格都是每 100 萬個字符。顯示的定價適用於 Standard 方案。

Priority 和 Flex 方案支援：Grok 4.6 除了 Standard 之外，還支援 Priority 和 Flex 服務方案。優先順序的計費方式是標準每元費率的 1.75 倍 (75% 的溢價），彈性則是標準費率的 0.5 倍 (50% 的折扣）；請將這些乘數套用至上述的標準費率。如需每個服務方案的詳細資訊，請參閱服務方案。

程式設計存取

使用以下模型 IDs和端點 URLs以程式設計方式存取此模型。如需可用 APIs和端點的詳細資訊，請參閱支援的 APIs和支援的端點。

例如，如果 region 是 us-west-2 （奧勒岡），則 bedrock-mantle 端點 URL 將為 "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"。在 上bedrock-runtime，基本 URL 為「https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1」，請求必須命名地理跨區域推論 ID us.xai.grok-4.6或 global.xai.grok-4.6 作為模型。

服務層

Amazon Bedrock 提供多種服務層，以符合您的工作負載需求。Standard 提供pay-per-token存取 （設定"service_tier": "default"或省略 欄位）。優先順序為價格溢價提供更快、更優先的處理 （設定 "service_tier": "priority")。Flex 為彈性、non-time-sensitive的工作負載提供較低成本的存取 （設定 "service_tier": "flex")。如需詳細資訊，請參閱 服務方案。

區域可用性

區域可用性一目了然

Amazon Bedrock 提供三種推論選項：為嚴格合規，區域內將請求保留在單一區域內、在遵守資料駐留時跨區域 （例如美國、歐洲和亞太區域） 的地理跨區域路由，以及在沒有駐留限制的情況下在全球任何地方進行全球跨區域路由。如需詳細資訊，請參閱 依模型的區域可用性頁面。

可用性因端點而異。

使用bedrock-mantle端點的可用性

使用bedrock-runtime端點的可用性

配額和限制

AWS 您的帳戶具有預設配額來維持服務的效能，並確保適當使用 Amazon Bedrock。指派給帳戶的預設配額可能會根據區域因素、付款歷史記錄、詐騙使用量和/或配額增加請求的核准而更新。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 的配額 文件並參閱模型的限制。

範例程式碼

步驟 1 - AWS 帳戶：如果您已經有 AWS 帳戶，請略過此步驟。如果您是新手 AWS，請註冊 AWS 帳戶。

步驟 2 - API 金鑰：前往 Amazon Bedrock 主控台並產生長期 API 金鑰。

步驟 3 - 取得 SDK：若要使用此入門指南，您必須已安裝 Python。然後，根據您使用的 APIs相關軟體。

Responses API / Chat Completions API

pip install openai

Converse API

pip install boto3

步驟 4 - 設定環境變數：設定您的環境以使用 API 金鑰進行身分驗證。

bedrock-mantle

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"

bedrock-runtime

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/openai/v1"

步驟 5 - 執行您的第一個推論請求：將檔案儲存為 bedrock-first-request.py

Responses API (bedrock-mantle)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="xai.grok-4.6",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)

Responses API (bedrock-runtime)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="us.xai.grok-4.6",
    input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)

Chat Completions API (bedrock-mantle)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="xai.grok-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}
    ]
)
print(response)

Chat Completions API (bedrock-runtime)

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="us.xai.grok-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}
    ]
)
print(response)

Converse API (bedrock-runtime)

import boto3

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

response = client.converse(
    modelId="us.xai.grok-4.6",
    messages=[
        {"role": "user", "content": [{"text": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]}
    ]
)
print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"])

用量考量和限制