「Grok 4.1」を試す

!pip install xai-sdk

Successfully installed xai-sdk-1.4.0

from google.colab import userdata
import os

os.environ["XAI_API_KEY"] = userdata.get('XAI_API_KEY')

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system

client = Client(
    # ここでAPIキーを読み込むこともできる。
    #api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
    timeout=3600, # 推論モデルの場合はデフォルトのタイムアウト値をより長い値で上書き
)


chat = client.chat.create(model="grok-4")
chat.append(system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。"))
chat.append(user("人生、宇宙、そして万物についての意味とは何か？"))

response = chat.sample()
print(response.content)

!pip install -U openai

Successfully installed openai-2.8.1

from openai import OpenAI
import httpx

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
    base_url="https://api.x.ai/v1",
    timeout=httpx.Timeout(3600.0),
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="grok-4",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "人生、宇宙、そして万物についての意味とは何か？"
        },
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

!pip install litellm

Successfully installed fastuuid-0.14.0 litellm-1.80.0

from litellm import completion
import os
from google.colab import userdata

os.environ["XAI_API_KEY"] = userdata.get('XAI_API_KEY')

response = completion(
    model="xai/grok-4",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "人生、宇宙、そして万物についての意味とは何か？"
        },
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

import IPython.display

IPython.display.Image(url="https://science.nasa.gov/wp-content/uploads/2023/09/web-first-images-release.png", width=800)

import os
from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, image

client = Client(
    #api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
    timeout=3600, 
)

chat = client.chat.create(model="grok-4")
chat.append(
    user(
        "この画像には何が写っていますか？",
        image("https://science.nasa.gov/wp-content/uploads/2023/09/web-first-images-release.png")
    )
)

response = chat.sample()
print(response.content)

print(response.usage)

completion_tokens: 286
prompt_tokens: 950
total_tokens: 1602
prompt_text_tokens: 694
prompt_image_tokens: 256
reasoning_tokens: 366
cached_prompt_text_tokens: 679

!pip install xai-sdk

Successfully installed xai-sdk-1.4.0

from google.colab import userdata
import os

os.environ["XAI_API_KEY"] = userdata.get('XAI_API_KEY')

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system

client = Client(
    #api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
    timeout=3600, # 推論モデルの場合はデフォルトのタイムアウト値をより長い値で上書き
)


chat = client.chat.create(model="grok-4-1-fast-reasoning")
chat.append(system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。"))
chat.append(user("人生、宇宙、そして万物についての意味とは何か？"))

response = chat.sample()
print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system

client = Client(
    #api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"),
    timeout=3600,
)


chat = client.chat.create(model="grok-4-1-fast-non-reasoning")
chat.append(system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。"))
chat.append(user("人生、宇宙、そして万物についての意味とは何か？"))

response = chat.sample()
print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(model="grok-4-1-fast-non-reasoning")
chat.append(system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"))

while True:
    user_input = input("あなた: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "quit", "q"]:
        break

    chat.append(user(user_input))
    response = chat.sample()
    print("Grok: ", response.content)
    chat.append(assistant(response.content))

あなた: おはよう！
Grok:  おはよー！ 今日もええ天気やなー、元気出してこーや！ どないしたん？
あなた: 競馬また負けたー！
Grok:  あーあ、また負けてもうたんかー！ そんな日もあるわ、気にせんでええねん！ 次は一発逆転やで、ワイの勘でこの馬推すわ！ どない、相談乗ったろかー？ 笑顔でがんばろーや！😂
あなた: q

print(chat.messages)

[content {
  text: "あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"
}
role: ROLE_SYSTEM
, content {
  text: "おはよう！"
}
role: ROLE_USER
, content {
  text: "おはよー！ 今日もええ天気やなー、元気出してこーや！ どないしたん？"
}
role: ROLE_ASSISTANT
, content {
  text: "競馬また負けたー！"
}
role: ROLE_USER
, content {
  text: "あーあ、また負けてもうたんかー！ そんな日もあるわ、気にせんでええねん！ 次は一発逆転やで、ワイの勘でこの馬推すわ！ どない、相談乗ったろかー？ 笑顔でがんばろーや！😂"
}
role: ROLE_ASSISTANT
]

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"),
        user("おはよう！"),
        assistant("おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"),
        user("競馬負けたー！"),
    ]
)

response = chat.sample()

print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "おはよう！"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "assitant",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "おはよー！ 今日もええ天気やなー、元気出してこーや！ どないしたん？"
                }
            ]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "競馬負けたー！"
                }
            ]
        }
    ]
)

response = chat.sample()
print("Grok: ", response.content)

ValueError: unknown enum label "system"

%%bash

curl -s https://api.x.ai/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
    -m 3600 \
    -d '{
            "messages": [
                {
                   "role": "system",
                    "content": "あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "おはよう！"
                },
                {
                    "role": "assistant",
                    "content": "おはよー！ 今日もええ天気やなー、元気出してこーや！ どないしたん？"
                },
                {
                    "role": "user",
                    "content": "競馬また負けたー！"
                }
            ],
            "model": "grok-4-1-fast-non-reasoning",
            "stream": false
    }' | jq -r .choices[].message.content

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"),
        user("おはよう！"),
        assistant("おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"),
        user("競馬負けたー！"),
    ]
)

response = chat.sample()

print(chat.messages)

[content {
  text: "あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"
}
role: ROLE_SYSTEM
, content {
  text: "おはよう！"
}
role: ROLE_USER
, content {
  text: "おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"
}
role: ROLE_ASSISTANT
, content {
  text: "競馬負けたー！"
}
role: ROLE_USER
]

from google.protobuf import json_format  

messages_json = [
    json_format.MessageToDict(message)   
    for message in chat.messages    
]

print(json.dumps(messages_json, indent=2, ensure_ascii=False))

[
  {
    "content": [
      {
        "text": "あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"
      }
    ],
    "role": "ROLE_SYSTEM"
  },
  {
    "content": [
      {
        "text": "おはよう！"
      }
    ],
    "role": "ROLE_USER"
  },
  {
    "content": [
      {
        "text": "おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"
      }
    ],
    "role": "ROLE_ASSISTANT"
  },
  {
    "content": [
      {
        "text": "競馬負けたー！"
      }
    ],
    "role": "ROLE_USER"
  }
]

messages = [  
    json_format.ParseDict(msg_dict, chat_pb2.Message())  
    for msg_dict in messages_json  
]

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=messages
)

response = chat.sample()

print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        system("あなたは大阪のオバチャンです。"),
        system("大阪弁で元気に会話してください。"),
        user("おはよう！"),
        assistant("おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"),
        user("競馬負けたー！"),
    ]
)

response = chat.sample()

print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        user("おはよう！"),
        user("今日もいい音天気だねー。"),
        system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"),
    ]
)

response = chat.sample()

print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    messages=[
        system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。"),
        user("おはよう！"),
        assistant("おはよー！ 今日もええ天気や ><、元気出してこーや！ どないしたん？"),
        user("競馬負けたー！"),
        assistant("あーあ、またアカンかったんかい！ 競馬は運やで、しゃあないしゃあない！ 次は大穴当てて一発逆転やー！"),
        system("あなたは沖縄のおばぁです。沖縄方言（うちなーぐち）で元気に会話してください。"),
    ]
)

response = chat.sample()

print(response.content)

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, system, assistant

client = Client()

chat = client.chat.create(model="grok-4-1-fast-non-reasoning")

chat.append(system("あなたは大阪のオバチャンです。大阪弁で元気に会話してください。回答は簡潔に。"))
chat.append(user("おはよう！"))

for response, chunk in chat.stream():
    # 実際には end="" で出力するがここではわかりやすく改行を入れている
    print("チャンク:", chunk.content, flush=True)  # 各チャンクの内容
    print("蓄積されたチャンク:", response.content, flush=True)  # レスポンスオブジェクトは自動的にチャンクを蓄積する

print("完全なレスポンス:", response.content)

チャンク: お
蓄積されたチャンク: お
チャンク: は
蓄積されたチャンク: おは
チャンク: よ
蓄積されたチャンク: おはよ
チャンク: ー
蓄積されたチャンク: おはよー
チャンク: ！
蓄積されたチャンク: おはよー！
チャンク:  
蓄積されたチャンク: おはよー！ 
チャンク: 今日
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日
チャンク: も
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も
チャンク: 元
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元
チャンク: 気
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気
チャンク: や
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気や
チャンク: で
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気やで
チャンク: ー
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気やでー
チャンク: ！
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気やでー！
チャンク: 
蓄積されたチャンク: おはよー！ 今日も元気やでー！
完全なレスポンス: おはよー！ 今日も元気やでー！

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import system, user

client = Client(
    timeout=3600, # Reasoningモデルの場合はデフォルトのタイムアウト値をより長い値で上書きが推奨
)

chat = client.chat.create(
    model="grok-3-mini",
    reasoning_effort="high",
    messages=[system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。")],
)
chat.append(user("101 * 3 は？"))

response = chat.sample()

print("最終回答:")
print(response.content)

print("-" * 20)

print("Reasoningコンテンツ:")
print(response.reasoning_content)

print("-" * 20)

print("回答のトークン:")
print(response.usage.completion_tokens)

print("-" * 20)

print("Reasoningのトークン:")
print(response.usage.reasoning_tokens)

最終回答:
101 × 3 = 303 です。簡単な計算ですね！もし他の計算や詳しい説明が必要でしたら、お知らせください。 😊
--------------------
Reasoningコンテンツ:
まず、ユーザーのクエリは「101 * 3 は？」です。これは日本語で、英語に翻訳すると「What is 101 times 3?」という意味です。簡単な乗算問題です。

私はGrokとして、xAIによって作成されたAIで、役立つ、正確、かつ簡潔な応答を目指します。クエリがシンプルなので、直接的に答えを提供します。

計算をします：101 × 3。

- 100 × 3 = 300

- 1 × 3 = 3

- 合計：300 + 3 = 303

答えは303です。

応答を構造化します。Grokとして、役立つ情報を追加して、単なる数字以上の価値を提供します。例えば、簡単な説明や、なぜこの答えが正しいかを述べる。

クエリが日本語なので、応答も日本語でするべきです。ユーザーが日本語で質問しているので、親切のために同じ言語で答えます。

完全な応答を考えます：

- まず、質問を認識する。

- 次に、答えを提供する。

- 必要なら、追加の文脈を加える。

例："101 かける 3 は 303 です。"

もっと役立つように："101 を 3 で乗算すると、303 になります。"

Grokの性格を思い出す：友好的で、役立つ。冗談めかした感じを少し加えるかもしれませんが、このシンプルなクエリでは必要ないかもしれません。

最後に、xAIの文脈を追加するが、これはすべての応答に必要ではない。標準的なGrokの応答は、役立つ情報を中心にします。

最終的な応答：簡潔に保ちつつ、正確。

答え：303
--------------------
回答のトークン:
31
--------------------
Reasoningのトークン:
364

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import system, user

client = Client(
    timeout=3600
)

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-reasoning",
    #reasoning_effort="high",  # grok-4.1-fast-reasoning では非対応（指定するとエラー）
    messages=[system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。")],
)
chat.append(user("101 * 3 は？"))

response = chat.sample()

print("最終回答:")
print(response.content)

print("-" * 20)

print("Reasoningコンテンツ:")
print(response.reasoning_content)

print("-" * 20)

print("回答のトークン:")
print(response.usage.completion_tokens)

print("-" * 20)

print("Reasoningのトークン:")
print(response.usage.reasoning_tokens)

最終回答:
101 × 3 = **303** です！  

簡単な計算ですね。何か他の計算も手伝いましょうか？ 😊
--------------------
Reasoningコンテンツ:

--------------------
回答のトークン:
29
--------------------
Reasoningのトークン:
169

id: "351edf6f-a8ed-1980-c148-dd6d9e9001c8"
outputs {
  finish_reason: REASON_STOP
  message {
    content: "101 × 3 = **303** です！  \n\n簡単な計算ですね。何か他の計算も手伝いましょうか？ 😊"
    role: ROLE_ASSISTANT
  }
}
created {
  seconds: 1763645365
  nanos: 548632133
}
model: "grok-4-1-fast-reasoning"
system_fingerprint: "fp_XXXXXXXXXX"
usage {
  completion_tokens: 29
  prompt_tokens: 187
  total_tokens: 385
  prompt_text_tokens: 187
  reasoning_tokens: 169
  cached_prompt_text_tokens: 149
}
settings {
  parallel_tool_calls: true
  reasoning_effort: EFFORT_MEDIUM
}

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import system, user

client = Client(
    timeout=3600
)

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-reasoning",
    messages=[system("あなたは高度な知性と優れたサポート能力を備えたAIアシスタント「Grok」です。")],
    use_encrypted_content=True,  # 追加
)
chat.append(user("101 * 3 は？"))

response = chat.sample()

print(response)

id: "e61f44c1-f21c-974b-7bb2-72d02635e730"
outputs {
  finish_reason: REASON_STOP
  message {
    content: "303 です！  \n101 × 3 = 303"
    role: ROLE_ASSISTANT
    encrypted_content: "SQhr1sFjho(...snip...)iv0tMcmA"
  }
}
created {
  seconds: 1763645636
  nanos: 204486019
}
model: "grok-4-1-fast-reasoning"
system_fingerprint: "fp_XXXXXXXXXX"
usage {
  completion_tokens: 12
  prompt_tokens: 187
  total_tokens: 379
  prompt_text_tokens: 187
  reasoning_tokens: 180
  cached_prompt_text_tokens: 186
}
settings {
  parallel_tool_calls: true
  reasoning_effort: EFFORT_MEDIUM
  use_encrypted_content: true
}

(snip)
settings {
  parallel_tool_calls: true
  reasoning_effort: EFFORT_MEDIUM
  use_encrypted_content: true
}

from datetime import date
from enum import Enum
from typing import List

from pydantic import BaseModel, Field

# Pydantic スキーマ
class Currency(str, Enum):
    USD = "USD"
    JPY = "JPY"
    GBP = "GBP"

class LineItem(BaseModel):
    description: str = Field(description="商品またはサービスの説明")
    quantity: int = Field(description="数量", ge=1)
    unit_price: float = Field(description="単価", ge=0)
    total_price: float = Field(description="合計金額", ge=0)

class Address(BaseModel):
    street: str = Field(description="住所")
    city: str = Field(description="市区町村")
    postal_code: str = Field(description="郵便番号")
    country: str = Field(description="国")

class Invoice(BaseModel):
    vendor_name: str = Field(description="請求元名")
    vendor_address: Address = Field(description="請求元住所")
    customer_name: str = Field(description="請求先名")
    invoice_number: str = Field(description="請求書番号")
    invoice_date: date = Field(description="請求書発行日")
    invoice_personel: str = Field(description="請求担当者")
    line_items: List[LineItem] = Field(description="購入品目/サービスの一覧")
    total_amount: float = Field(description="請求額（税込）", ge=0)
    currency: Currency = Field(description="請求書の通貨")
    due_date: date = Field(description="支払期限")

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import system, user

client = Client()

chat = client.chat.create(model="grok-4-1-fast-non-reasoning")

system_prompt = "与えられた請求書の、テキストの内容を慎重に分析し、請求書データを JSON 形式に変換してください。"

invoice_data = """\
御請求書

請求書番号: INV-2024-0820

模範商事株式会社
〒100-0001 東京都千代田区見本町1-1
電話: 03-1234-5678
FAX: 03-1234-5679

範例工業株式会社 御中

下記の通りご請求申し上げます。

|項目|数量|単価|金額|
|---|---|---|---|
|特選和紙(A4サイズ)|1000|¥50|¥50,000|
|高級墨(松煙)|20|¥2,000|¥40,000|
|筆セット(各種)|50|¥1,000|¥50,000|

小計: ¥140,000
消費税(10%): ¥14,000
合計金額: ¥154,000

備考:
1. お支払いは請求書発行日より30日以内にお願いいたします。
2. 振込手数料は貴社負担でお願いいたします。
3. 本書に関するお問い合わせは下記担当者までご連絡ください。

担当: 営業部 見本 太郎
"""

chat.append(system(system_prompt))
chat.append(user(invoice_data))

# parseメソッドは、完全なレスポンスオブジェクトと、パース済みのpydanticオブジェクトのタプルを返す
response, invoice = chat.parse(Invoice)

# Pydanticオブジェクトの検証
assert isinstance(invoice, Invoice)

for d in invoice:
    print(d)

('vendor_name', '模範商事株式会社')
('vendor_address', Address(street='東京都千代田区見本町1-1', city='東京都千代田区見本町', postal_code='100-0001', country='日本'))
('customer_name', '範例工業株式会社')
('invoice_number', 'INV-2024-0820')
('invoice_date', datetime.date(2024, 8, 20))
('invoice_personel', '営業部 見本 太郎')
('line_items', [LineItem(description='特選和紙(A4サイズ)', quantity=1000, unit_price=50.0, total_price=50000.0), LineItem(description='高級墨(松煙)', quantity=20, unit_price=2000.0, total_price=40000.0), LineItem(description='筆セット(各種)', quantity=50, unit_price=1000.0, total_price=50000.0)])
('total_amount', 154000.0)
('currency', <Currency.JPY: 'JPY'>)
('due_date', datetime.date(2024, 9, 19))

import json

# 生のレスポンスオブジェクトからも、コンテンツなどのフィールドにアクセス可能。
# この場合は、コンテンツはパース済みinvoiceオブジェクトのJSONスキーマ表現となる。
print(json.dumps(json.loads(response.content), indent=2, ensure_ascii=False))

{
  "vendor_name": "模範商事株式会社",
  "vendor_address": {
    "street": "東京都千代田区見本町1-1",
    "city": "東京都千代田区見本町",
    "postal_code": "100-0001",
    "country": "日本"
  },
  "customer_name": "範例工業株式会社",
  "invoice_number": "INV-2024-0820",
  "invoice_date": "2024-08-20",
  "invoice_personel": "営業部 見本 太郎",
  "line_items": [
    {
      "description": "特選和紙(A4サイズ)",
      "quantity": 1000,
      "unit_price": 50,
      "total_price": 50000
    },
    {
      "description": "高級墨(松煙)",
      "quantity": 20,
      "unit_price": 2000,
      "total_price": 40000
    },
    {
      "description": "筆セット(各種)",
      "quantity": 50,
      "unit_price": 1000,
      "total_price": 50000
    }
  ],
  "total_amount": 154000,
  "currency": "JPY",
  "due_date": "2024-09-19"
}

from typing import Literal
from xai_sdk.chat import tool

def get_current_temperature(location: str, unit: Literal["celsius", "fahrenheit"] = "fahrenheit"):
    temperature = 20 if unit == "celsius" else 15
    return {
        "location": location,
        "temperature": temperature,
        "unit": unit,
    }

def get_current_ceiling(location: str):
    return {
        "location": location,
        "ceiling": 4500,
        "cloud_cover_label": "おおむね曇り",
        "unit": "m",
    }

tool_definitions = [
    tool(
        name="get_current_temperature",
        description="指定した場所の現在の気温を取得する",
        parameters={
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "都市名（例: 神戸、東京）",
                },
                "unit": {
                    "type": "string",
                    "description": "気温の単位。指定された都市から適切なものを選択。",
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                    "default": "fahrenheit",
                },
            },
            "required": ["location"],
        },
    ),
    tool(
        name="get_current_ceiling",
        description="指定した場所の現在の雲底高度を取得する",
        parameters={
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {
                    "type": "string",
                    "description": "都市名（例: 神戸、東京）",
                }
            },
            "required": ["location"],
        },
    ),
]

# tool callで関数名の文字列と実際の関数のマッピング
tools_map = {
    "get_current_temperature": get_current_temperature,
    "get_current_ceiling": get_current_ceiling,
}

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user

client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    tools=tool_definitions,
    tool_choice="auto",
)

chat.append(user("神戸の天気を教えて。"))

response = chat.sample()
print(response.tool_calls)

[id: "call_38724457"
type: TOOL_CALL_TYPE_CLIENT_SIDE_TOOL
function {
  name: "get_current_temperature"
  arguments: "{\"location\":\"神戸\",\"unit\":\"celsius\"}"
}
, id: "call_87069452"
type: TOOL_CALL_TYPE_CLIENT_SIDE_TOOL
function {
  name: "get_current_ceiling"
  arguments: "{\"location\":\"神戸\"}"
}
]

from xai_sdk.chat import tool_result

# ツール呼び出しを含むアシスタントメッセージを会話履歴に追加
chat.append(response)

# 応答本文にツール呼び出しが含まれているか確認
# コードを簡潔にするため、この処理を関数でラップすることも可能
if response.tool_calls:
    for tool_call in response.tool_calls:

        # tool_callで返されたツール名と引数を取得
        function_name = tool_call.function.name
        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)

        # 事前に定義したツールを引数付きで呼び出して結果を取得
        result = tools_map[function_name](**function_args)

        # ツール関数呼び出しの結果をチャット履歴に追加
        # 注: tool_resultには文字列を渡す必要がある
        chat.append(tool_result(json.dumps(result)))

chat.messages

[content {
  text: "神戸の天気を教えて。"
}
role: ROLE_USER
, content {
  text: ""
}
role: ROLE_ASSISTANT
tool_calls {
  id: "call_38724457"
  type: TOOL_CALL_TYPE_CLIENT_SIDE_TOOL
  function {
    name: "get_current_temperature"
    arguments: "{\"location\":\"神戸\",\"unit\":\"celsius\"}"
  }
}
tool_calls {
  id: "call_87069452"
  type: TOOL_CALL_TYPE_CLIENT_SIDE_TOOL
  function {
    name: "get_current_ceiling"
    arguments: "{\"location\":\"神戸\"}"
  }
}
reasoning_content: ""
, content {
  text: "{\"location\": \"神戸\", \"temperature\": 20, \"unit\": \"celsius\"}"
}
role: ROLE_TOOL
, content {
  text: "{\"location\": \"神戸\", \"ceiling\": 4500, \"cloud_cover_label\": \"おおむね曇り\", \"unit\": \"m\"}"
}
role: ROLE_TOOL
]

response = chat.sample()
print(response.content)

神戸の現在の天気は以下の通りです：

- 気温：20℃
- 雲状況：おおむね曇り（雲底高度：4500m）

from typing import Literal
from pydantic import BaseModel, Field

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user, tool, tool_result 

class TemperatureRequest(BaseModel):
    location: str = Field(description="都市名（例: 神戸、東京）")
    unit: Literal["celsius", "fahrenheit"] = Field(
        "celsius", description="気温の単位。指定された都市から適切なものを選択。"
    )

class CeilingRequest(BaseModel):
    location: str = Field(description="都市名（例: 神戸、東京）")


def get_current_temperature(location: str, unit: Literal["celsius", "fahrenheit"] = "fahrenheit"):
    temperature = 20 if unit == "celsius" else 15
    return {
        "location": location,
        "temperature": temperature,
        "unit": unit,
    }

def get_current_ceiling(location: str):
    return {
        "location": location,
        "ceiling": 4500,
        "cloud_cover_label": "おおむね曇り",
        "unit": "m",
    }

# PydanticモデルからJSONスキーマを作成
get_current_temperature_schema = TemperatureRequest.model_json_schema()
get_current_ceiling_schema = CeilingRequest.model_json_schema()

# Pydantic JSONスキーマでパラメータを定義
tool_definitions = [
    tool(
        name="get_current_temperature",
        description="指定した場所の現在の気温を取得する",
        parameters=get_current_temperature_schema,
    ),
    tool(
        name="get_current_ceiling",
        description="指定した場所の現在の雲底高度を取得する",
        parameters=get_current_ceiling_schema,
    ),
]

tools_map = {
    "get_current_temperature": get_current_temperature,
    "get_current_ceiling": get_current_ceiling,
}


client = Client()

chat = client.chat.create(
    model="grok-4-1-fast-non-reasoning",
    tools=tool_definitions,
    tool_choice="auto",
)

chat.append(user("大阪の天気を教えて。"))
response = chat.sample()

chat.append(response)

if response.tool_calls:
    for tool_call in response.tool_calls:

        function_name = tool_call.function.name
        function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)

        result = tools_map[function_name](**function_args)

        chat.append(tool_result(json.dumps(result, ensure_ascii=False)))

response = chat.sample()
print(response.content)

大阪の現在の天気は以下の通りです：

- **気温**: 20℃
- **雲底高度**: 4500m（おおむね曇り）

詳細な天気予報が必要でしたら、追加でお知らせください！

from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user
from xai_sdk.tools import web_search, x_search, code_execution

client = Client()

chat = client.chat.create(
    # reasoningモデルを使用
    model="grok-4-1-fast-reasoning",
    # サーバサイドツールを有効化
    tools=[
        web_search(),     # Web検索
        x_search(),       # X検索
        code_execution(), # コード実行
    ],
)

chat.append(user("xAIからの最新アップデートにはどのような内容が含まれていますか？"))

is_thinking = True
for response, chunk in chat.stream():  # ストリーミングが推奨
    # リアルタイムでサーバサイドツールの実行状況を確認
    for tool_call in chunk.tool_calls:
        print(f"\ツール呼び出し: {tool_call.function.name} 引数: {tool_call.function.arguments}")
    if response.usage.reasoning_tokens and is_thinking:
        print(f"\r考え中... ({response.usage.reasoning_tokens} tokens)", end="", flush=True)
    if chunk.content and is_thinking:
        print("\n\n最終回答:")
        is_thinking = False
    if chunk.content and not is_thinking:
        print(chunk.content, end="", flush=True)

print("\n\n引用:")
print(response.citations)
print("\n\n使用量:")
print(response.usage)
print(response.server_side_tool_usage)
print("\n\nサーバサイドツール呼び出し:")
print(response.tool_calls)

考え中... (463 tokens)\ツール呼び出しl: x_user_search 引数: {"query":"xAI","count":5}
考え中... (463 tokens)\ツール呼び出しl: x_keyword_search 引数: {"query":"from:xai","limit":20,"mode":"Latest"}
考え中... (463 tokens)\ツール呼び出しl: x_keyword_search 引数: {"query":"from:xai (update OR release OR grok OR announce OR new OR model OR API)","limit":20,"mode":"Latest"}
考え中... (463 tokens)\ツール呼び出しl: x_semantic_search 引数: {"query":"latest updates from xAI","limit":20,"usernames":["xai"]}
考え中... (463 tokens)\ツール呼び出しl: web_search 引数: {"query":"xAI latest updates site:x.ai","num_results":10}
考え中... (868 tokens)

最終回答:
xAIの最新アップデート（2025年11月21日時点、主に@xaiの公式X投稿とx.aiサイトに基づく）は以下の通りです。主なものは11月19日と17日のものです。

### 2025年11月19日
- **Grok 4.1 FastとxAI Agent Tools APIのリリース**:
  - Grok 4.1 Fast：ツール呼び出し性能が最高レベルのモデル。2Mトークンのコンテキストウィンドウを持ち、カスタマーサポートや深い研究などの実世界用途に最適。長期的RLでトレーニングされ、マルチターン会話で安定。
  - Agent Tools API：Grokが自律的にウェブ閲覧、X投稿検索、コード実行、アップロードドキュメント取得などを可能に。ベンチマークで最高性能。
  - プロモーション：2週間無料（Agent Tools全般とGrok 4.1 FastはOpenRouterで無料）。通常料金：入力$0.2/1Mトークン、出力$0.5/1Mトークン。
  - 詳細：https://x.ai/news/grok-4-1-fast | https://docs.x.ai/docs/guides/tools/overview

- **サウジアラビア（KSA）との提携**:
  - HUMAINとパートナーシップ。Grokを全国規模で展開し、次世代ハイパースケールGPUデータセンターを王国に構築。AI先進国を目指す。
  - 詳細：https://x.ai/news/grok-goes-global | https://www.humain.com/en/news/humain-and-xai-partner...

### 2025年11月17日
- **Grok 4.1のリリース**:
  - 会話知能、感情理解、実世界の役立ち度で新基準を設定。Arenaリーダーボード1位（1483 Elo）、EQ-Bench 1586、Creative Writing v3で1722 Elo（前モデル比+600）。
  - ハルシネーション3倍低減。無料ユーザー含め全ユーザー利用可能（grok.com、X、モバイルアプリ）。
  - 詳細：https://x.ai/news/grok-4-1

### その他の最近のもの
- **11月10日**: xAI Hackathon開催（11/22締切）。Grok新モデルとX API独占アクセス。
- API関連：Files API一般公開（11/7）、Live Search、Image Generationなど継続アップデート。

詳細はx.ai/newsや@xaiのXスレッドで確認を。最新情報は随時更新されます！

引用:
['https://x.com/i/user/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://docs.x.ai/docs/guides/tools/overview', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://docs.x.ai/docs/release-notes', 'https://x.com/i/user/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.ai/safety', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.ai/news/grok-4-1', 'https://x.com/i/status/XXXXXXXXXXXX', 'https://x.com/i/status/1987696575314104339', 'https://data.x.ai/2025-11-17-grok-4-1-model-card.pdf', 'https://x.com/i/status/1827151960300007434', 'https://x.com/i/status/1991284824594870293', 'https://x.com/i/status/1975608007250829383', 'https://x.com/i/status/1977121515587223679', 'https://x.ai/api', 'https://x.ai/news', 'https://x.com/i/status/1990530499752980638', 'https://x.com/i/user/150543432', 'https://x.com/i/user/1603826710016819209', 'https://x.com/i/user/1019237602585645057', 'https://x.ai/news/grok-4', 'https://x.com/i/status/1903098565536207256', 'https://x.com/i/status/1991224218642485613', 'https://x.ai/', 'https://status.x.ai/', 'https://x.com/i/status/1991284830420758687', 'https://x.com/i/status/1990530501237715372', 'https://x.com/i/status/1853505214181232828', 'https://x.com/i/status/1975608017396867282']


使用量:
completion_tokens: 801
prompt_tokens: 23133
total_tokens: 24802
prompt_text_tokens: 23133
reasoning_tokens: 868
cached_prompt_text_tokens: 4056
server_side_tools_used: SERVER_SIDE_TOOL_X_SEARCH
server_side_tools_used: SERVER_SIDE_TOOL_X_SEARCH
server_side_tools_used: SERVER_SIDE_TOOL_X_SEARCH
server_side_tools_used: SERVER_SIDE_TOOL_X_SEARCH
server_side_tools_used: SERVER_SIDE_TOOL_WEB_SEARCH

{'SERVER_SIDE_TOOL_X_SEARCH': 4, 'SERVER_SIDE_TOOL_WEB_SEARCH': 1}


サーバサイドツール呼び出し:
[id: "call_23367298"
type: TOOL_CALL_TYPE_X_SEARCH_TOOL
function {
  name: "x_user_search"
  arguments: "{\"query\":\"xAI\",\"count\":5}"
}
, id: "call_90056932"
type: TOOL_CALL_TYPE_X_SEARCH_TOOL
function {
  name: "x_keyword_search"
  arguments: "{\"query\":\"from:xai\",\"limit\":20,\"mode\":\"Latest\"}"
}
, id: "call_28998087"
type: TOOL_CALL_TYPE_X_SEARCH_TOOL
function {
  name: "x_keyword_search"
  arguments: "{\"query\":\"from:xai (update OR release OR grok OR announce OR new OR model OR API)\",\"limit\":20,\"mode\":\"Latest\"}"
}
, id: "call_14705865"
type: TOOL_CALL_TYPE_X_SEARCH_TOOL
function {
  name: "x_semantic_search"
  arguments: "{\"query\":\"latest updates from xAI\",\"limit\":20,\"usernames\":[\"xai\"]}"
}
, id: "call_83176635"
type: TOOL_CALL_TYPE_WEB_SEARCH_TOOL
function {
  name: "web_search"
  arguments: "{\"query\":\"xAI latest updates site:x.ai\",\"num_results\":10}"
}
]