【完整版】Grok 4.1全面官方解析：功能详解+API调用+在线使用入口

Grok 4.1 是 xAI 在 2025 年发布的重大版本升级，聚焦于 情感智能、创造力、对话协作和事实准确性。在一次为期两周（11 月 1–14 日）的“静默上线”中，xAI 将真实流量分配给 Grok 4.1，并通过盲对比实验发现，相比旧版本，用户 约 64.78% 更偏好其输出。 

在能力方面，Grok 4.1 有两个主要配置：Thinking（推理）版本 和 Non-reasoning（非推理）版本。Thinking 版本（代号 “quasarflux”）在 LMArena Text Arena 基准中赢得了 1483 Elo，名列第一；而非推理版本（代号 “tensor”）也取得了高分，为 1465 Elo。 

Grok-4.1在创意表达、情感理解、事实准确度和大上下文能力上都有明显提升。通过神马中转 API，你可以使用统一的 /v1/chat/completions 接口直接调用 Grok-4.1，仅需在请求参数中填写对应的 model 名称。接口遵循 OpenAI 风格，支持多轮消息、温度控制、流式输出、工具调用等能力，无论是代码集成还是应用部署都十分轻量易用。你可以在任意后端环境中以标准 JSON 请求快速接入，实现对话、知识问答、文本生成、推理等场景。

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Grok 4.1 详细介绍

发布背景与定位

• Grok 4.1 于 2025 年 11 月 17 日正式公布。 

• 它是 Grok-4 系列的升级版，主打 “创意、情感、协作交互能力”增强，同时保留之前版本在推理、可靠性上的强项。 

• 公司在 11 月1-14 日做了 “静默上线”（silent rollout），在真实流量中做了盲对比测试。 

• 相比于上一代，Grok 4.1 在用户偏好测试中被选中率约为 64.78%。

核心能力提升

• 在“通用能力”上，Grok 4.1 在 LMArena Text Arena 等排行榜中取得了领先地位。比如其 thinking 模式（代码名 quasarflux）Elo 值约 1483。 

• 情感智能方面，Grok 4.1 在 EQ-Bench3（情感理解、共情场景）中表现良好。 

• “减少幻觉”（hallucination）方面：Grok 4.1 在信息检索、事实查证任务中，报告称有显著的降低。 

• 模型可用于创意写作、协作对话、情感对话等更加“人性化”的交互场景。

模型变体与 API 发布情况

• 在 API 层面，xAI 文档中指出有两个主要变体：

  • grok-4-1-fast-reasoning（有推理能力）

  • grok-4-1-fast-non-reasoning（即时回复、无或少推理） 

• 上述 “Fast” 变体具备 2 M（200 万）token 的上下文窗口。 

• 在定价方面：输入 token 约每百万 $0.20，输出 token 每百万约 $0.50。 

• API 与之前版本兼容（例如支持 OpenAI／Anthropic 类 SDK 迁移）——xAI 在其 API 页面提到 “Our API is compatible with OpenAI and Anthropic’s SDKs” 。 

使用场景亮点

• 面向现实世界、长期交互、多轮对话、多工具调用（例如网页搜索、社交媒体搜索、代码执行等）场景。 

• 在创意／情感／协作交互中，Grok 4.1 被定位为更加“可说话”，“人格感”更强。 

• 对于信息检索类任务（例如用户问答、事实验证）其幻觉率有所下降。 

注意/限制事项

• 尽管报告了幻觉率下降，但仍建议在关键或高风险场景中做人工校验。

• 上下文窗口虽然大（2 M tokens），但使用时仍可能受限于 API、计费、延迟等因素。

• 不同变体（reasoning vs non-reasoning）在速度、延迟、精度之间有权衡：即时回复可能牺牲一些推理深度。

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Grok-4.1 API调用示例与可视化试用

使用神马中转 API 调用 Grok-4.1 的完整接入教程

神马中转 API 提供统一的 Chat Completions 入口，兼容 OpenAI 风格接口。

你只需更换 model 名称，即可调用 Grok-4.1 与其他所有大模型。

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API 基本信息

请求地址

POST https://api.whatai.cc/v1/chat/completions

请求头

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
Accept: application/json

核心参数说明

参数	类型	说明
model	string	⭐️ 模型名称，例如 grok-4.1
messages	array	对话消息（role: system/user/assistant）
temperature	float	随机度
top_p	float	采样概率
stream	bool	是否流式输出
stop	string/array	停止符
max_tokens	int	最大生成 token
presence_penalty	float	新话题惩罚
frequency_penalty	float	重复惩罚
tools	array	工具调用（可选）
response_format	object	输出格式

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Python 接入示例

import http.client
import json# 你的中转 API 域名，例如：https://api.whatai.cc
conn = http.client.HTTPSConnection("YOUR_PROXY_DOMAIN")payload = json.dumps({"model": "grok-4.1","messages": [{"role": "user", "content": "请用一句话介绍量子纠缠是什么？"}],"temperature": 0.7,"stream": False
})headers = {"Accept": "application/json","Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY","Content-Type": "application/json"
}conn.request("POST", "/v1/chat/completions", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()print(data.decode("utf-8"))

输出示例

{"id": "chatcmpl-xxxxx","object": "chat.completion","choices": [{"index": 0,"message": {"role": "assistant","content": "量子纠缠是一种粒子间保持同步状态的量子关系，无论距离多远变化都会即时关联。"}}]
}

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关于“所有模型都能通过此接口调用”

你只需更改 model 字段即可：

示例：

模型	写法
Grok-4.1	"model": "grok-4.1"
Claude 3.7 Sonnet（示例）	"model": "claude-3.7-sonnet"
OpenAI GPT-4.1	"model": "gpt-4.1"
DeepSeek R1	"model": "deepseek-r1"
Llama3 系列	"model": "llama3-70b"

只需要替换 model 名称，代码完全不变。

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可视化试用

（在“神马中转API首页-操练场”使用 Grok-4.1）

你也可以不用写代码，直接在网页使用同一套中转 API。

步骤：

1. 登录 神马中转 API 首页

2. 进入左侧菜单 「操练场」

3. 左侧选择模型：

   ✔ Grok-4.1

4. 在输入框中提问

   例如：

Grok 4.1能做什么？请举五个例子。

点击发送即可实时看到模型返回的结果。

 

✔ 后端同样通过 /v1/chat/completions 的中转 API 调用

✔ 你输入的全部对话都是真实走 API

✔ 与 Python 调用没有任何区别

这样你可以快速测试：

• 模型输出风格

• 生成质量

• 工具调用效果

• 流式与非流式

• 中转 API 的速度与稳定性