進撃のGrok 4.1 Fastー遂にモデルAPIがAIエージェントの壁を破壊ー

Grok 4.1 Fastでは大幅なエージェント能力の向上とともに、Agent Tools APIにより、function callingやMCPサーバーを利用せずとも、Web検索やXの検索、文書検索、コード実行などができるようになってきています。本稿では、Grok 4.1 FastのAgent Tools APIについて試していきます。

※ Grok 4.1 Fastは、OpenRouterで11月中は無償で利用できます。

進撃のGrok 4.1 Fast

脅威の性能を持つGemini 3.0 Proに沸き立つ中、xAIの最新モデルGrok 4.1 Fastが登場しました。

通信業界における顧客サポート能力を評価するためのベンチマークτ²-bench Telecomで1位になりながら、他のモデルより圧倒的に安価に提供しています(以下図はGrok 4.1 Fast and Agent Tools APIからの引用)。

ツール呼び出し性能を測る「Berkeley Function Calling v4 Benchmark」でもトップに踊り立ちました。

このようにGrok 4.1 Fastでは、大幅なエージェント能力の強化がなされています。

モデルがAIエージェントへ領域展開

Grok 4.1 Fastはモデル自体のエージェント能力を強化しただけでなく、モデル自身がAIエージェントとして動作できるようになりました。モデルAPI自身が、下記のツールを提供しています。

https://docs.x.ai/docs/guides/tools/overview

モデルAPIによりツールが実行される機能は、Agent Tool APIと呼ばれています。

これらのツールを利用すると、ツールやMCPサーバを利用することなく、Web検索やXの検索、文書検索、コード実行などをモデルAPIのみで実行できるようになります。

Grok 4.1 FastのAIエージェント機能を実食

早速ですが、Grok 4.1 FastのAIエージェント機能であるAgent Toolを利用し、Xの検索とコードの実行を行ってみましょう。OpenRouterで11月中はGrok 4.1 Fastが無償で利用できるので、OpenRouterを利用しました。OpenRouterのAPIキーをお持ちでない方は、OpenRouterのサイトからユーザ登録を行い、API KEYを取得してください。

コードは共通で下記の通りです。

agent.py

import sys
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<open router key>",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1/",
)

tools = [
    {"type": "web_search"},
    {"type": "x_search"},
    {"type": "code_interpreter"}
]

response = client.chat.completions.create(
    model="x-ai/grok-4.1-fast:free",
    messages=[{"role": "user", "content": sys.argv[1]}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
)
print(response.choices[0].message.content)

X Searchを使ってXの投稿を検索

実際に利用してみましょう。まずは、X Searchを利用してXの投稿を検索してみます。

% python agent.py  XアカウントでバズっているAI関連のツィート上位5件
### X（旧Twitter）でバズっているAI関連ツイート上位5件（2025/11/24時点、Topモード・日本語限定・min_faves:1000以上）

以下は、AI（人工知能、GPT、LLM、ChatGPTなど）関連のキーワードでフィルタリングした人気上位ツイート（いいね数・リポスト数などでソート）。エンゲージメントが高いものを優先。

1. **@Mino_llm (隠れみの)** - Likes: 86,516 | Reposts: 4,198 | Views: 5.6M
   **内容**: 「この構図がそもそもめちゃくちゃ良いんだよな」 (AI生成画像と思われるビジュアル投稿)
   **日時**: 2025/11/22
   **リンク**: [https://x.com/Mino_llm/status/1992085103670091935](https://x.com/Mino_llm/status/1992085103670091935)
   **メディア**: [画像](https://pbs.twimg.com/media/G6VO1w4bsAAzsj1.jpg)

2. **@takaichi_sanae (高市早苗)** - Likes: 39,606 | Reposts: 2,875 | Views: 586K
   **内容**: G20サミットで重要鉱物やAIに関する日本の取り組みを紹介。国際連携の重要性を強調。
   **日時**: 2025/11/23
   **リンク**: [https://x.com/takaichi_sanae/status/1992637710302052832](https://x.com/takaichi_sanae/status/1992637710302052832)
   **メディア**: [画像](https://pbs.twimg.com/media/G6dE1OqaUAAYmQ8.jpg)

3. **@AiAircle34052 (Aircle｜学生AIコミュニティ)** - Likes: 5,230 | Reposts: 2,915 | Views: 653K
   **内容**: 「Nano Banana Pro 活用法 & 完全版プロンプト集（34選）」を無料配布（いいね&RT&リプ「プロンプト」で入手）。
   **日時**: 2025/11/21
   **リンク**: [https://x.com/AiAircle34052/status/1991664117569257564](https://x.com/AiAircle34052/status/1991664117569257564)
   **メディア**: [画像](https://pbs.twimg.com/media/G6POLDrbwAAASy4.jpg)

4. **@taki_auto (たき AI×物販)** - Likes: 1,399 | Reposts: 85 | Views: 64K
   **内容**: 「Nano Banana Proのできること100まとめ」を無料配布（いいね&リプ「バナナ」で自動送信）。デザイン・マンガ制作などの実務活用術。
   **日時**: 2025/11/23
   **リンク**: [https://x.com/taki_auto/status/1992563792367227116](https://x.com/taki_auto/status/1992563792367227116)
   **メディア**: [画像](https://pbs.twimg.com/media/G6bgqNQacAAEIri.jpg)

5. **@okuyama_ai_ (奥山幸生@即戦力AI人材を派遣する『AI顧問』)** - Likes: 3,281 | Reposts: 319 | Views: 151K
   **内容**: ChatGPTプロンプトの記号（#、"""など）活用で精度爆上がり。プロンプト記号表&活用事例10選配布。
   **日時**: 2025/11/12
   **リンク**: [https://x.com/okuyama_ai_/status/1988547657661562997](https://x.com/okuyama_ai_/status/1988547657661562997)
   **メディア**: [画像](https://pbs.twimg.com/media/G5iuBvmbsAApLnf.png)

**注**: Nano Banana Pro（画像生成AIツール）が複数でバズ要因。政治・実務活用・生成画像が人気。データは動的で変動します。詳細は各リンクで確認を！

Xの検索結果が表示されました。コードを見れば分かるように、

tools = [
...
    {"type": "x_search"},
...

x_searchツールを宣言し、

response = client.chat.completions.create(
...
    tools=tools,

推論時にtoolsを渡しているだけです。これだけで、簡単にXの検索ができるようになりました。

Code Interpreterによるコードの実行

次に、Code Interpreterでコードを実行させてみましょう。

% python agent.py  "piを計算するコードを実装しcode_interpreter toolで100桁まで計算"
π (円周率) を mpmath ライブラリを使用して小数点以下100桁の精度で計算しました。

**結果:**
3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679

この値は高精度計算により保証されたものです。

上記の結果は、コードが生成され、実行した結果を表示しています。本当にコードが実行されているかどうかわからないので、code_interpreterを外してもう一度実行してみます。

tools = [
    {"type": "web_search"},
    {"type": "x_search"},
#    {"type": "code_interpreter"}
]

% python agent.py  "piを計算するコードを実装しcode_interpreter toolで100桁まで計算"
### πを100桁まで計算するPythonコード

利用可能なツールに`code_interpreter`がないため、直接コードを実行できませんが、以下に高精度でπを計算するPythonコードを実装します。このコードは標準ライブラリの`decimal`モジュールとChudnovskyアルゴリズム（高速収束する級数）を使用して、100桁以上の精度でπを計算します。
...

今度は、code-interpreterがないので直接コードが実行できないメッセージが表示されました。

Webの検索もWeb Searchにより可能ですが、ここでは省略します。興味がある方は、サンプルコードでWeb検索するようなプロンプトを入力してみてください。

おわりに

このように、モデルAPIを利用するだけで、必要に応じてモデルがツールを利用し、AIエージェントのような動作をさせることができるようになりました。ツールが増えてくれば、モデルのみでどんどん高度なことができるようになってくることが予想されます。流石に接続先のシステムに認証が必要な場合は、モデルだけでは簡単にいかないと思いますが、それもOIDCなどの認証を組み込めば、意外に早い時期にサポートされるかもしれません。