Modelos de la API de Groq frente a un modelo sin censura alojado

Groq y Grok no son lo mismo

Groq (con q) es una empresa que ejecuta modelos de lenguaje de pesos abiertos en su propio hardware de inferencia y vende acceso a través de GroqCloud. Grok (con k) es el nombre que xAI da a su chatbot y modelos. Dos productos, dos proveedores, una letra de diferencia, por eso las búsquedas los mezclan.

No lo somos. Nuestro servicio es un endpoint compatible con OpenAI independiente para un modelo de pesos abiertos ajustado para responder sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. No es la API oficial de xAI, Groq ni ningún otro proveedor, y no es un enrutador entre proveedores.

Cómo leer cualquier lista de modelos

La lista de modelos de un proveedor es una tabla de opciones, y cada fila oculta las mismas pocas preguntas. Hazlas en este orden.

• ¿Quién entrenó el modelo? Un host que sirve modelos de pesos abiertos de varios laboratorios te da muchas familias bajo una clave. Un laboratorio que sirve sus propios modelos te da una sola familia.
• ¿Cuál es la ventana de contexto? Esto determina cuánta historia, código o texto de documento cabe en una llamada.
• ¿Cuáles son las tasas de entrada y salida? Ambas importan, y la salida suele ser la mayor por token.
• ¿Cuáles son los límites de peticiones? Las peticiones por minuto y las peticiones simultáneas determinan si un trabajo por lotes tarda minutos u horas.
• ¿Qué permite la política de uso? Cada proveedor publica una. Léela antes de construir en torno a un modelo.

No copiamos el catálogo de Groq aquí porque cambia, y una lista desactualizada es peor que ninguna. Obténla en vivo desde su endpoint de modelos con tu propia clave y trata sus docs como la fuente de verdad.

Qué lista esta API

Nuestra lista es corta a propósito. GET /v1/models devuelve el único modelo que puedes llamar, con el ID uncensored.

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

Ese único modelo tiene una ventana de contexto de 100.000 tokens compartida por prompt y completación, admite streaming, llamadas a funciones y modo JSON, y acepta temperature, top_p, stop, seed y las penalizaciones. Es solo texto: sin imágenes, audio, embeddings ni ajuste fino.

Un modelo significa que no hay que decidir cuál llamar. También significa que no hay una variante pequeña más barata para tareas sencillas ni un especialista para código o visión. Si necesitas ese rango, un host multi-modelo es la mejor opción, y lo decimos claramente.

Qué significa un modelo en la práctica

Con un único modelo no hay nada que enrutar. No eliges entre un modelo pequeño y rápido y uno grande y lento, y no necesitas una tabla de respaldo en tu configuración. Cada petición va al mismo modelo, por lo que el comportamiento es fácil de predecir: si un prompt funciona hoy, debería seguir funcionando con la misma configuración. Puedes fijar seed y temperature para pruebas reproducibles.

La compensación es el control de costos mediante la elección del modelo. En un host con varios modelos, puedes enviar trabajos de clasificación sencillos a un modelo pequeño y ahorrar dinero. Aquí controlas el costo por la longitud del prompt y por max_tokens, a $0.15 por 1M de tokens de entrada y $0.50 por 1M de tokens de salida.

Errores de nomenclatura en código y búsqueda

Los nombres casi idénticos causan errores reales y también sesgan los resultados de búsqueda. Algunos a vigilar:

• Las claves no son intercambiables. Una clave emitida por un proveedor solo funciona en la URL base de ese proveedor. Enviarla a otro lugar devuelve un error de autorización y también filtra un secreto a un host que no debería verlo.
• Variables de entorno. Nómbralas según el proveedor, como GROQ_API_KEY y UNCENSORED_KEY, nunca un API_KEY genérico compartido entre proyectos.
• Los IDs de modelo difieren. Un nombre de modelo que funciona en un host es rechazado en otro. Pasa siempre el ID de la propia lista de modelos de ese host.
• Términos de búsqueda. Buscar la lista de modelos de un proveedor da resultados solo sobre ese proveedor. Añade el nombre de la empresa, porque una palabra con sonido similar atrae al proveedor equivocado.

Si una petición falla con un error 401 o de modelo no encontrado justo después de copiar un fragmento, comprueba la URL base, la clave y el nombre del modelo juntos. En casi todos los casos, uno de los tres pertenece a un proveedor diferente.

Comparación lado a lado

Pregunta	Groq	Grok (xAI)	Esta API
Qué es	Host de inferencia para modelos de pesos abiertos	Familia de modelos propia de xAI	Modelo de pesos abiertos alojado, un ID
Elección del modelo	Varios, según su catálogo	Varios, según los docs de xAI	Uno: uncensored
Cliente estilo OpenAI	Documentado como compatible	Documentado como compatible	Sí, cambia la URL base y la clave
Precios	Revisa sus precios actuales	Revisa sus precios actuales	$0,15 de entrada, $0,50 de salida por cada 1M
Contenido	Aplica la política del proveedor	Aplica la política del proveedor	Sin rechazos de contenido para uso adulto lícito

Elige la fila que más importe para tu proyecto. Si la amplitud de modelos es lo importante, mira un proveedor multi-modelo. Si importa el modelo de un proveedor específico, ve a ese proveedor. Si los rechazos son lo que bloquea tu producto, la última columna es la relevante.

Usar más de un proveedor en la misma aplicación

Como los tres hablan una API estilo chat-completions, puedes mantener un cliente pequeño por proveedor y enrutar por tarea. Este es el patrón con dos clientes, uno para este endpoint y otro para el host que elijas, con su base URL y clave tomadas del entorno.

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

Esto mantiene tu código independiente de cualquier proveedor. Cambiar un proveedor más tarde significa cambiar tres variables de entorno, no reescribir llamadas.

Una forma justa de probar cualquier modelo

Las listas de modelos te dicen qué existe. Solo tus propios prompts te dicen qué funciona. Una evaluación pequeña toma menos de una hora.

1. Recopila 30 prompts reales de tu producto, incluyendo algunos difíciles.
2. Ejecuta cada prompt contra cada candidato con la misma configuración.
3. Lee las respuestas lado a lado y puntúa cada una como aprobar, parcial o fallar.
4. Cuenta los rechazos por separado, ya que importan más que el estilo para algunos productos.
5. Registra los tokens usados y calcula el costo por cada 100 prompts.

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)

Apunta el mismo script a otro proveedor cambiando los tres valores y compara los dos archivos de resultados. Mide la latencia tú mismo en tu propia red en lugar de confiar en una figura publicada, porque depende de dónde ejecutes.

¿Cuál deberías elegir

Elige un proveedor multi-modelo cuando quieras probar varias familias de modelos y elegir el más barato que pase tu evaluación. Elige xAI cuando quieras específicamente Grok. Elige este endpoint cuando tu producto de texto está frenado por rechazos de material adulto lícito y un modelo es suficiente.

Sea cual sea tu elección, prueba con prompts reales antes de comprometerte. La página de clave de API otorga a las nuevas cuentas $0,50 de crédito de prueba válido por 7 días, sin necesidad de tarjeta. La documentación cubre endpoints y límites, la página de precios lista los niveles de recarga, y nuestra guía de Grok sin censura explica el contexto. Se aplica un límite estricto en todos los planes: no contenido sexual que involucre a menores de edad.

Un atajo para decidir

• Quieres comparar muchos modelos de pesos abiertos barato: usa un proveedor multi-modelo y ejecuta la evaluación de la sección anterior.
• Quieres el modelo insignia de un proveedor específico: ve a ese proveedor.
• Necesitas endpoints de imagen, audio o embedding: ninguna de las opciones solo de texto aquí servirá, así que elige un servicio que los ofrezca.
• Quieres un modelo de texto compatible con OpenAI que no rechace solicitudes adultas lícitas: comienza con la clave de prueba aquí.

Ninguna de estas opciones es permanente. Como el formato de petición es compartido, cambiar más tarde es cuestión de base URL, clave y nombre del modelo.

Más guías

• Costo de la API de Grok: precios por token y ejemplos prácticos
• Grock sin censura: La guía definitiva

Preguntas frecuentes

¿Es grock uncensored lo mismo que Grok? No. Grock uncensored es un modelo independiente de pesos abiertos. No es producido por xAI ni por ningún otro proveedor importante. Está ajustado para salida sin censura, pero se ejecuta en su propia arquitectura.

¿Puedo usar esta API para proyectos comerciales? Sí. Puedes usar la salida para cualquier propósito lícito. No hay restricciones sobre el uso comercial. El modelo no reclama la propiedad de tu texto generado.

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