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xAI 是一家开发大型语言模型（LLMs）的人工智能公司。其旗舰模型 Grok 在实时 X（前身为 Twitter）数据上训练，旨在提供风趣、富有个性的回复，同时在技术任务上保持高性能。 本指南将帮助您开始使用 ChatXAI 聊天模型。有关所有 ChatXAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。

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概述

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集成详情

类包可序列化Python 支持下载量版本
ChatXAI@langchain/xai✅❌NPM - DownloadsNPM - Version

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模型功能

有关如何使用特定功能的指南，请参阅下表标题中的链接。
工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输令牌使用量对数概率
✅✅❌❌❌✅✅✅

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设置

要访问 ChatXAI 模型，您需要创建一个 xAI 帐户，获取 API 密钥，并安装 @langchain/xai 集成包。

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凭证

前往 xAI 网站 注册 xAI 并生成 API 密钥。完成此操作后，设置 XAI_API_KEY 环境变量： 
export XAI_API_KEY="your-api-key"
如果您想获得模型调用的自动跟踪，也可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥： 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain 的 ChatXAI 集成位于 @langchain/xai 包中： 
npm install @langchain/xai @langchain/core

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全： 
import { ChatXAI } from "@langchain/xai"

const llm = new ChatXAI({
    model: "grok-beta", // 默认
    temperature: 0,
    maxTokens: undefined,
    maxRetries: 2,
    // 其他参数...
})

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
    [
      "system",
      "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ],
    ["human", "I love programming."],
])
console.log(aiMsg)

AIMessage {
  "id": "71d7e3d8-30dd-472c-8038-b6b283dcee63",
  "content": "J'adore programmer.",
  "additional_kwargs": {},
  "response_metadata": {
    "tokenUsage": {
      "promptTokens": 30,
      "completionTokens": 6,
      "totalTokens": 36
    },
    "finish_reason": "stop",
    "usage": {
      "prompt_tokens": 30,
      "completion_tokens": 6,
      "total_tokens": 36
    },
    "system_fingerprint": "fp_3e3898d4ce"
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": [],
  "usage_metadata": {
    "output_tokens": 6,
    "input_tokens": 30,
    "total_tokens": 36,
    "input_token_details": {},
    "output_token_details": {}
  }
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore programmer.

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API 参考

有关所有 ChatXAI 功能和配置的详细文档，请访问 API 参考。
将这些文档通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。
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