Razonamiento de los modelos de Grok

Los modelos de Grok admiten un modo de "pensamiento" que les permite realizar un razonamiento paso a paso antes de proporcionar una respuesta final. Esto es útil para tareas que requieren lógica transparente, como pruebas matemáticas, depuración de código intrincado o planificación de agentes de varios pasos.

Orientación de Grok

  • El recuento de tokens de razonamiento se genera en el campo reasoning_tokens, separado del completion_tokens.
  • La respuesta no tiene el campo reasoning_content. Todos los textos de respuesta se generan en el campo content.
  • Los modelos de razonamiento de Grok no admiten reasoning_effort.

Ejemplo de solicitud:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/test-project/locations/global/endpoints/openapi/chat/completions -d '{
  "model": "xai/grok-4.1-fast-reasoning",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Who are you?"
  }],
}'

Respuesta de ejemplo:

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "I am Grok, an AI assistant built by xAI...",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1775523905,
  "id": "knTMaJC0EJfM5OMP7I3xkAk",
  "model": "xai/grok-4.1-fast-reasoning",
  "object":"chat.completion",
  "system_fingerprint":"fp_39c5j0a324",
  "usage":{
    "completion_tokens":50,
    "completion_tokens_details":{
      "accepted_prediction_tokens":0,
      "audio_tokens":0,
      "reasoning_tokens":124,
      "rejected_prediction_tokens":0
    },
    "cost_in_usd_ticks":0,
    "num_sources_used":0,
    "prompt_tokens":663,
    "prompt_tokens_details":{"audio_tokens":0,"cached_tokens":654,"image_tokens":0,"text_tokens":663},
    "total_tokens":837
  }
}

¿Qué sigue?