SpaceXAI: Grok Build 0.1

SpaceXAI: Grok Build 0.1 adalah model generasi teks dari xAI, terdaftar di api14 dengan id model x-ai/grok-build-0.1. Model ini dideskripsikan sebagai model coding cepat yang dilatih khusus untuk alur kerja rekayasa perangkat lunak agentic, yang menempatkannya dalam kategori model yang dimaksudkan untuk bekerja di dalam alat dan loop, bukan hanya menjawab prompt satu kali. Tanggal rilis penyedianya adalah 2026-05-20.

Model ini menerima input teks, gambar dan file, serta menghasilkan output teks. Model ini memiliki context window 256.000 token, dan output maksimumnya 230.400 token. Karena dioptimalkan untuk coding interaktif, model ini dibangun untuk pertukaran di mana model membaca basis kode atau deskripsi tugas, menalar tentangnya, dan mengembalikan kode atau instruksi yang dapat langsung ditindaklanjuti oleh pengembang atau agen.

Penggunaan praktis mengikuti kemampuan tersebut. Alur kerja rekayasa perangkat lunak agentic adalah kecocokan utamanya: membaca file, merencanakan perubahan, menulis atau mengedit kode, dan merespons instruksi lanjutan sepanjang sesi yang panjang. Modalitas input gambar juga memungkinkan screenshot, diagram atau output yang dirender dimasukkan bersama teks, yang berguna ketika bug atau desain perlu dijelaskan secara visual. Context window yang besar dan output maksimum yang besar membuatnya cocok untuk tugas yang melibatkan materi sumber substansial atau yang memerlukan hasil yang dihasilkan panjang, seperti perubahan multi-file atau rencana implementasi terperinci.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "x-ai/grok-build-0.1". Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs dan top_p. Tool calling dan structured outputs tersedia, sehingga model dapat dihubungkan ke framework agen yang mengharapkan pemanggilan fungsi atau JSON yang dibatasi skema. Parameter reasoning dan include_reasoning memungkinkan Anda mengontrol apakah konten penalaran diminta, dan logprobs dengan top_logprobs memberikan informasi probabilitas tingkat token saat Anda membutuhkannya.

Tidak ada informasi di sini tentang harga, batas laju atau ketersediaan regional, jadi hal tersebut harus diperiksa pada tabel harga langsung dan di akun Anda. Jika tugas Anda murni generasi teks tanpa coding atau penggunaan alat, model teks lain mungkin lebih cocok, tetapi untuk pekerjaan coding agentic dengan input teks, gambar dan file, model ini dirancang tepat untuk itu.