Grok 4.1 Fast

grok-4-1-fast

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Grok 4.1 Fast 是 xAI 最好的代理工具调用模型，在客户支持和深入研究等实际用例中表现出色。 2M上下文窗口。

上下文窗口2.0M

提供商Grok

创建时间2026/04/12

在线体验

定价

同一模型能力，多条服务通道；按延迟、稳定性与成本灵活选择。

价格单位：$ / 1M tokens

指定服务通道：在请求体加入 provider 字段，例如 "provider": { "channel": "direct" }。可选 direct / stable / economical；不传则使用默认通道。

直连通道

官方直连链路，适合需要原生体验与完整上下文的请求。

输入	输出	缓存命中
0.20/M	0.50/M	0.05/M

介绍

输入

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文本

Grok 4.1 Fast API：200 万 token 上下文的智能体工具调用模型

Grok 4.1 Fast 是 xAI 面向智能体工具调用优化的模型，在客户支持、深度研究这类真实业务场景中表现突出。它最大的特点是 200 万 token 的超长上下文窗口——在同价位区间里几乎没有对手。

这个组合很实用：超长上下文意味着整个知识库、完整工单历史或大批检索结果都可以直接塞进去，不需要复杂的分块和向量检索；而"Fast"的定位意味着这样做的成本和延迟都在可接受范围内。

海鲸AI 通过 OpenAI 兼容接口提供 Grok 4.1 Fast，支持工具调用、流式输出与多模态输入。

获取 API 密钥 · 模型 ID：grok-4-1-fast

为什么选择 Grok 4.1 Fast

200 万 token 上下文 —— 整个知识库或完整工单历史一次装下
xAI 最强的智能体工具调用模型 —— 针对工具编排场景专门优化
客服与深度研究的实战强项 —— 在这两类真实业务场景中表现突出
Fast 定位 —— 超长上下文的同时保持可接受的延迟与成本
支持图像输入 —— 截图、图表可直接作为上下文的一部分

核心能力

01 超长上下文（200 万 token）

200 万 token 让很多原本需要 RAG 管线的场景可以直接简化：把整个产品文档、完整对话历史、全部检索结果一次性放进上下文，让模型自己找相关内容。

完整知识库直接注入
长工单与会话历史全量保留
免去分块与向量检索的工程复杂度

02 智能体工具调用

Grok 4.1 Fast 是 xAI 面向工具调用优化的型号，在多工具编排、参数构造和结果处理上表现稳定，适合作为智能体框架的执行核心。

多工具并行调用
复杂参数构造与校验
工具结果的解析与后续决策

03 客户支持场景

在客服场景中，超长上下文加上稳定的工具调用是一个很强的组合：完整的用户历史 + 知识库 + 订单查询工具，可以直接支撑高质量的自动应答。

全量用户历史上下文
知识库检索与工单工具调用
多轮对话中的一致性

04 深度研究

在需要跨越大量资料的研究任务中，200 万 token 上下文让模型可以同时"看到"全部材料，减少信息在分块检索中丢失的风险。

大规模资料的跨文档推理
搜索结果的全量综合
长报告撰写

最佳使用场景

场景	说明
智能客服	全量用户历史 + 知识库 + 工具调用
深度研究	跨越大量资料的综合分析与报告撰写
知识库问答	直接注入完整文档，免去 RAG 管线
智能体执行层	多工具编排与参数构造
长会话产品	完整对话历史不需要压缩
大规模日志分析	一次性处理超长日志与追踪数据

Grok 4.1 Fast 与 Grok 4.5、Grok 4.20 的差异

能力	Grok 4.1 Fast	Grok 4.5	Grok 4.20
模型 ID	`grok-4-1-fast`	`grok-4.5`	`grok-4.20`
定位	智能体工具调用 + 超长上下文	前沿编码与知识工作	上一代旗舰
上下文窗口	200 万 token	50 万 token	200 万 token
最大输出	200 万 token	128K token	200 万 token
推理深度	中（速度优先）	高	高
最适合	客服、研究、工具编排	长会话编码、STEM	通用前沿任务

具体计费以页面上方的实时价格卡片为准。

如何使用 Grok 4.1 Fast API

1. 创建海鲸AI API 密钥 在控制台生成密钥并充值。

2. 善用超长上下文 如果你现在的架构里有一层为了绕开上下文限制而搭的 RAG 管线，先试试直接把全部内容塞进 Grok 4.1 Fast——很多时候效果更好且工程更简单。

3. 调用接口

curl -X POST https://api.haijingai.com/v1/chat/completions \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "grok-4-1-fast",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "以下是完整的产品知识库……"},
      {"role": "user", "content": "用户反馈订单一直显示待发货，应该怎么处理？"}
    ],
    "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "query_order", "parameters": {}}}],
    "stream": true
  }'

常见问题

200 万 token 上下文真的能用满吗？ 可以，但要注意成本随输入长度线性增长。实际做法通常是把最相关的大块内容全量注入，而不是把所有历史无差别塞进去。

和 Grok 4.5 怎么选？ 需要最强编码和推理能力选 Grok 4.5；需要超长上下文和高频工具调用、且对成本敏感选 Grok 4.1 Fast。

能替代 RAG 吗？ 在知识库规模适中（能装进 200 万 token）的场景下可以显著简化架构。知识库超大时仍然需要检索层，但可以把召回数量放宽很多。

支持哪些输入模态？ 文本和图像。工具调用、流式输出均可使用。

适合做智能体框架的核心吗？ 适合。它本身就是面向智能体工具调用优化的型号，多工具编排场景是它的主场。

延迟表现如何？ "Fast"定位意味着在同等上下文长度下延迟优于深度推理档位，但输入越长首 token 延迟越高，请合理控制注入量。

为什么选择海鲸AI 使用 Grok 4.1 Fast API

国内直连 —— 无需海外账户和自建代理
OpenAI 兼容 —— 现有代码改两行接入
多模型自由切换 —— 需要更强推理时随时切到 Grok 4.5 或其他厂商模型
统一账单与用量 —— 长上下文场景的花费一目了然

API

API 接入信息

Model ID在推理接口中指定模型

grok-4-1-fast

API Key推理接口的 Bearer Token（鉴权令牌）

前往 API Key 管理

Base URL兼容 OpenAI 协议 · /chat/completions

https://api.haijingai.com/v2/

provider 可选指定服务通道，不传则由系统选择默认通道

"provider": { "channel": "direct" }

grok-4-1-fast 接入示例

海鲸AI 兼容 OpenAI 接口协议，可直接使用 OpenAI SDK 或 HTTP 请求接入，默认开启流式输出。

cURLPythonNode.js

curl https://api.haijingai.com/v2/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -d '{
    "model": "grok-4-1-fast",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ],
    "provider": { "channel": "direct" },
    "stream": true
  }'
# provider 为可选字段，删除该行即使用默认通道

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.haijingai.com/v2",
    api_key="<API_KEY>",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="grok-4-1-fast",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
        {"role": "user", "content": "你好！"},
    ],
    stream=True,
    # 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
    extra_body={"provider": {"channel": "direct"}},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.haijingai.com/v2',
  apiKey: '<API_KEY>',
})

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'grok-4-1-fast',
  messages: [
    { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
    { role: 'user', content: '你好！' },
  ],
  stream: true,
  // 可选：指定服务通道，不传则使用默认通道
  // @ts-expect-error provider 为海鲸AI 扩展字段，不在 OpenAI SDK 类型定义内
  provider: { channel: 'direct' },
})

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '')
}