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除聯網搜尋外,Grok 的 Responses API 還提供兩類 server-side 工具:程式碼執行code_interpreter,服務端 Python 沙箱)與 Remote MCP(讓 xAI 服務端直連你指定的 MCP server)。兩者在 API易 上均實測可用(2026年7月13日 (UTC+8)),預設分組 KEY 直接呼叫。

程式碼執行(Code Execution)

模型自動編寫 Python 程式碼並在 xAI 服務端沙箱中真實執行,適合精確計算、資料處理等場景。實測讓模型計算 2 的 100 次方,模型執行 print(2 ** 100) 後返回了精確值(大整數運算,純語言模型極易算錯,程式碼執行則完全精確):
實測單次程式碼執行任務延遲約 6 秒。usage 的 server_side_tool_usage_details.code_interpreter_calls 記錄執行次數。

Remote MCP 工具

在請求中宣告外部 MCP server,xAI 服務端會自動連線、列出其工具並按需呼叫——你無需在本地跑任何 MCP 客戶端。實測成功連通公開 MCP server 並完成工具呼叫(延遲約 16 秒):
  • MCP server 必須公網可達:連線由 xAI 服務端發起,內網 / localhost 地址不可用。
  • 注意資料安全:你的對話內容會經 xAI 服務端傳送到該 MCP server,請只接入可信服務。
  • 外部 server 的可用性不受 API易 控制,呼叫失敗時請先自查 server 狀態。

Collections Search(RAG)不可用

xAI 官方還有一個 collections_search(知識庫檢索 / file_search)工具,在 API易 上不適用:它依賴在 xAI 控制台預先上傳檔案並建立知識庫,而 API易 為號池模式、使用者無法訪問上游控制台。實測請求可透傳但檢索必然失敗(file_search_call 返回 failed)。 需要 RAG 場景請在業務側自建檢索(向量庫 + 把召回內容拼入 prompt),配合 Grok 的 1M 上下文與 自動快取 使用。

常見問題

可以。tools 陣列可同時包含 web_search / x_search / code_interpreter / mcp,模型按任務自行決定呼叫哪個。usage 的 server_side_tool_usage_details 會分項計數。
沙箱面向計算場景(Python 運算 / 資料處理),不能訪問你的本地檔案;需要外部資料請配合 web_search 或 MCP 工具。
模型推理消耗的 tokens 正常計費。工具本身的呼叫費以 API易 工具定價與賬單實際扣費為準,建議開發期先小量驗證再放量。

相關文件

聯網搜尋與 X 搜尋

同為 Responses API 的聯網類工具

Grok 概覽

模型陣容、定價與能力邊界總表