Groq-API-Modelle vs. ein gehostetes unzensiertes Modell

Groq und Grok sind nicht dasselbe

Groq (mit q) ist ein Unternehmen, das Open-Weight-Sprachmodelle auf eigener Inference-Hardware betreibt und den Zugriff über GroqCloud verkauft. Grok (mit k) ist der Name, den xAI für seinen Chatbot und seine Modelle verwendet. Zwei Produkte, zwei Anbieter, ein Buchstabe Unterschied, weshalb Suchanfragen sie verwechseln.

Wir sind keines von beiden. Unser Dienst ist ein unabhängiger OpenAI-kompatibler Endpunkt für ein Open-Weight-Modell, das darauf abgestimmt ist, ohne Inhaltsablehnungen für legale Erwachsenennutzung zu antworten. Es ist nicht die offizielle API von xAI, Groq oder einem anderen Anbieter und kein Router über Anbieter hinweg.

So liest du jede Modellliste

Die Modellliste eines Anbieters ist eine Tabelle mit Auswahlmöglichkeiten, und jede Zeile verbirgt dieselben wenigen Fragen. Stelle sie in dieser Reihenfolge.

• Wer hat das Modell trainiert? Ein Host, der Open-Weight-Modelle mehrerer Labore bedient, bietet dir viele Familien unter einem Schlüssel. Ein Labor, das seine eigenen Modelle bedient, bietet dir eine Familie.
• Wie groß ist das Kontextfenster? Dies legt fest, wie viel Verlauf, Code oder Dokumenttext in einen Aufruf passen.
• Wie sind die Input- und Output-Preise? Beides ist wichtig, und die Output-Preise pro Token sind meist höher.
• Wie hoch sind die Ratenlimits? Anfragen pro Minute und parallele Anfragen entscheiden, ob ein Batch-Job Minuten oder Stunden dauert.
• Was erlaubt die Nutzungsrichtlinie? Jeder Anbieter veröffentlicht eine. Lies sie, bevor du um ein Modell herumbaust.

Wir kopieren den Groq-Katalog nicht hierher, weil er sich ändert, und eine veraltete Liste ist schlechter als keine. Rufe ihn live über ihren Models-Endpunkt mit deinem eigenen Schlüssel ab und betrachte ihre Dokumentation als verbindliche Quelle.

Was diese API auflistet

Unsere Liste ist bewusst kurz. GET /v1/models gibt das eine Modell zurück, das du aufrufen kannst, mit der ID uncensored.

Copycurl https://api.grockapi.com/v1/models   -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

Dieses einzelne Modell hat ein 100.000-Token-Kontextfenster, das Prompt und Vervollständigung teilt, unterstützt Streaming, Function Calling und JSON-Modus und akzeptiert temperature, top_p, stop, seed und die Strafen. Es ist nur Text: keine Bilder, Audio, Embeddings oder Fine-Tuning.

Ein Modell bedeutet keine Entscheidung darüber, welches aufgerufen werden soll. Es bedeutet auch keine günstige kleine Variante für einfache Aufgaben und keinen Spezialisten für Code oder Vision. Wenn du diese Bandbreite benötigst, ist ein Multi-Model-Host die bessere Wahl, und das sagen wir offen.

Was ein Modell in der Praxis bedeutet

Mit einem einzelnen Modell gibt es nichts zu routen. Du wählst nicht zwischen einem kleinen schnellen Modell und einem großen langsamen, und du benötigst keine Fallback-Tabelle in deiner Konfiguration. Jede Anfrage geht an dasselbe Modell, daher ist das Verhalten leicht nachzuvollziehen: Wenn ein Prompt heute funktioniert, sollte er unter denselben Einstellungen weiterhin funktionieren. Du kannst seed und temperature für wiederholbare Tests fixieren.

Der Kompromiss ist die Kostenkontrolle durch Modellauswahl. Auf einem Multi-Model-Host kannst du einfache Klassifizierungsaufgaben an ein kleines Modell senden und Geld sparen. Hier steuerst du die Kosten durch Prompt-Länge und max_tokens, zu $0,15 pro 1M Input-Token und $0,50 pro 1M Output-Token.

Namensfallen im Code und in der Suche

Die fast identischen Namen verursachen echte Fehler und verzerren auch Suchergebnisse. Ein paar, auf die du achten solltest:

• Schlüssel sind nicht austauschbar. Ein Schlüssel, der von einem Anbieter ausgestellt wurde, funktioniert nur an der Basis-URL dieses Anbieters. Das Senden an eine andere Stelle führt zu einem Autorisierungsfehler und es wird außerdem ein Geheimnis an einen Host geleakt, der kein Recht hat, es zu sehen.
• Umgebungsvariablen. Benenne sie nach dem Anbieter, z. B. GROQ_API_KEY und UNCENSORED_KEY, niemals eine generische API_KEY, die über Projekte hinweg geteilt wird.
• Modell-IDs unterscheiden sich. Ein Modellname, der an einem Host funktioniert, wird an einem anderen abgelehnt. Übergebe immer die ID aus der eigenen Modellliste dieses Hosts.
• Suchbegriffe. Die Suche nach der Modellliste eines Anbieters liefert nur Ergebnisse zu diesem Anbieter. Füge den Firmennamen hinzu, da ein ähnlich klingendes Wort den falschen Anbieter anzieht.

Wenn eine Anfrage direkt nach dem Kopieren eines Snippets mit einem 401-Fehler oder einem Modell-nicht-gefunden-Fehler fehlschlägt, überprüfe Base URL, Schlüssel und Modellnamen zusammen. In fast jedem Fall gehört einer der drei zu einem anderen Anbieter.

Vergleich nebeneinander

Frage	Groq	Grok (xAI)	Diese API
Beschreibung	Inference-Host für Open-Weight-Modelle	Eigene Modellsuite von xAI	Gehostetes Open-Weight-Modell, eine ID
Modellauswahl	Mehrere, laut ihrem Katalog	Mehrere, laut xAI-Dokumentation	Eines: uncensored
Client im OpenAI-Stil	Als kompatibel dokumentiert	Als kompatibel dokumentiert	Ja, ändere die Basis-URL und den Schlüssel
Preise	Prüfe ihre aktuellen Preise	Prüfe ihre aktuellen Preise	$0,15 Input, $0,50 Output pro 1M
Inhaltsrichtlinie	Provider-Richtlinie gilt	Provider-Richtlinie gilt	Keine Inhaltsablehnungen für die rechtmäßige Nutzung durch Erwachsene

Wähle die Zeile, die für dein Projekt am wichtigsten ist. Wenn die Vielfalt der Modelle zählt, schau dir einen Multi-Modell-Anbieter an. Wenn das Modell eines bestimmten Herstellers zählt, gehe zu diesem Anbieter. Wenn Ablehnungen dein Produkt blockieren, ist die letzte Spalte die relevante.

Mehr als einen Anbieter in derselben App verwenden

Da alle drei eine chat-completions-ähnliche API sprechen, kannst du einen kleinen Client pro Anbieter behalten und nach Aufgabe routen. Hier ist das Muster mit zwei Clients, einer für diesen Endpunkt und einer für den von dir gewählten Anbieter, mit dessen Base URL und Schlüssel aus der Umgebung.

Copyimport os
from openai import OpenAI

adult_fiction = OpenAI(base_url="https://api.grockapi.com/v1",
                       api_key=os.environ["UNCENSORED_KEY"])
general = OpenAI(base_url=os.environ["OTHER_BASE_URL"],
                 api_key=os.environ["OTHER_KEY"])

def ask(task, prompt):
    if task == "fiction":
        client, model = adult_fiction, "uncensored"
    else:
        client, model = general, os.environ["OTHER_MODEL"]
    r = client.chat.completions.create(
        model=model, messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
    return r.choices[0].message.content

Dies hält deinen Code unabhängig von einem einzelnen Anbieter. Das spätere Wechseln eines Anbieters bedeutet, drei Umgebungsvariablen zu ändern, nicht aber Aufrufe umzuschreiben.

Eine faire Methode zum Testen jedes Modells

Modelllisten sagen dir, was existiert. Nur deine eigenen Prompts sagen dir, was funktioniert. Eine kleine Auswertung dauert weniger als eine Stunde.

1. Sammle 30 echte Prompts aus deinem Produkt, einschließlich einiger weniger schwieriger.
2. Führe jeden Prompt gegen jeden Kandidaten mit denselben Einstellungen aus.
3. Lies die Antworten nebeneinander durch und bewerte jede als bestanden, teilweise oder fehlgeschlagen.
4. Zähle Ablehnungen separat, da sie für einige Produkte wichtiger sind als der Stil.
5. Token-Verbrauch aufzeichnen und Kosten pro 100 Prompts berechnen.

Copyimport json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.grockapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
prompts = json.load(open("prompts.json"))   # a list of strings

results = []
for p in prompts:
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=[{"role": "user", "content": p}],
        temperature=0.7,
    )
    results.append({"prompt": p,
                    "answer": r.choices[0].message.content,
                    "in": r.usage.prompt_tokens,
                    "out": r.usage.completion_tokens})

json.dump(results, open("uncensored_results.json", "w"), indent=1)

Richte dasselbe Skript auf einen anderen Anbieter aus, indem du die drei Werte änderst, und vergleiche die beiden Ergebnisdateien. Miss die Latenz selbst in deinem eigenen Netzwerk, anstatt einer veröffentlichten Zahl zu vertrauen, da sie davon abhängt, wo du ausführst.

Was solltest du wählen

Wähle einen Multi-Modell-Host, wenn du mehrere Modellfamilien testen und die günstigste auswählen möchtest, die deine Evaluation besteht. Wähle xAI, wenn du spezifisch Grok möchtest. Wähle diesen Endpunkt, wenn dein Textprodukt durch Ablehnungen bei rechtmäßigen Erwachseneninhalten zurückgehalten wird und ein Modell ausreicht.

Egal was du wählst, teste mit echten Prompts, bevor du dich entscheidest. Die API-Schlüssel-Seite gibt neuen Konten $0,50 Testguthaben, das 7 Tage gültig ist, keine Karte erforderlich. Die Dokumentation behandelt Endpunkte und Limits, die Preisseite listet Aufladungsstufen auf, und unser unzensierter Grok-Leitfaden erklärt den Hintergrund. Ein hartes Limit gilt auf jedem Plan: keine sexuellen Inhalte mit Minderjährigen.

Eine Entscheidungshilfe

• Du möchtest viele Open-Weight-Modelle günstig vergleichen: Nutze einen Multi-Modell-Anbieter und führe die Auswertung aus dem vorherigen Abschnitt durch.
• Du möchtest das Flaggschiff-Modell eines bestimmten Herstellers: Gehe zu diesem Anbieter.
• Du brauchst Bild-, Audio- oder Embedding-Endpunkte: Keine der textbasierten Optionen hier reicht aus, also wähle einen Dienst, der sie anbietet.
• Du möchtest ein OpenAI-kompatibles Textmodell, das rechtmäßige Erwachsenenanfragen nicht ablehnt: Starte mit dem Trial-Schlüssel hier.

Keine dieser Entscheidungen ist dauerhaft. Da das Anfrageformat geteilt ist, ist das spätere Wechseln eine Frage von Base URL, Schlüssel und Modellname.

Weitere Anleitungen

• Grok API Kosten: Token-Preise und durchgerechnete Beispiele
• Grock unzensiert: Der definitive Leitfaden

Häufig gestellte Fragen

Ist grock unzensiert dasselbe wie Grok? Nein. Grock uncensored ist ein unabhängiges Open-Weight-Modell. Es wird nicht von xAI oder einem anderen großen Anbieter hergestellt. Es ist für unzensierte Ausgaben optimiert, läuft aber auf einer eigenen Architektur.

Kann ich diese API für kommerzielle Projekte verwenden? Ja. Du kannst die Ausgabe für jeden rechtmäßigen Zweck verwenden. Es gibt keine Einschränkungen für die kommerzielle Nutzung. Das Modell beansprucht nicht das Eigentum an deinem generierten Text.

Wie lade ich mein Guthaben auf? Gehe zum Dashboard. Wähle Krypto-Zahlung. Wähle USDT auf TRC20 oder USDC auf Base. Sende den gewünschten Betrag zwischen $20 und $500. Das Guthaben wird sofort gutgeschrieben. Bonusguthaben werden automatisch basierend auf dem Betrag gutgeschrieben.

Was passiert, wenn ich einen Fehler mache? Guthaben wird nicht erstattet. Es verfällt nie. Wenn du doppelt belastet wurdest, nutze die Support-Seite, um das Problem zu lösen. Das Support-Team wird die Transaktion überprüfen.