Grok API完全ガイド！特徴や料金も解説【サンプルコードあり】

「イーロン・マスクのxAIが開発した『Grok』のAPIが公開されたらしいけど、一体どんなものなんだろう？」

最近、技術系のニュースやSNSで「Grok API」という言葉を目にする機会が増えていませんか。

しかし、いざ自社サービスへの導入を検討しようにも、「日本語の技術情報が少なすぎる」「料金体系が複雑そうで、コスト感が掴めない…」といった壁にぶつかり、技術選定の決め手に欠けると感じているのではないでしょうか。

もし、この記事一本を読むだけで、Grok APIの導入方法から使い方、GPT APIとの比較まで理解できるとしたら、知りたくありませんか？

この記事では、Grok APIの始め方やGPT APIとのコスト比較、Grokの活用例などを解説します。

この記事を読み終えるころには、Grok APIを導入すべきかどうかの明確な判断軸を持てるようになるはずです。AI技術のキャッチアップに不安がある方もご安心ください。SHIFT AIが提供する無料のAIセミナーでは、最新のAIトレンドや、より実践的なビジネス活用法を学ぶことができますよ。

監修者プロフィール

森下浩志

日本最大級のAI情報プラットフォーム「romptn ai」編集長。著書に「0からはじめるStable Diffusion」「0からはじめるStable Diffusion モデル・拡張機能集編」など、AmazonベストセラーのAI関連書籍を多数執筆。AIにおける情報の非対称性を解消するための社内研修や出張講義も行う。

Grok APIを導入する3ステップ

Grok APIの利用開始には、難しい手順は必要ありません。ここでは、APIキーの発行から、実際にPythonで利用するまでの流れを3つのステップで解説します。

ステップ1：xAI開発者ポータルでアカウントを登録

まず、Grok APIを利用するため、xAIの公式開発者ポータルでアカウントを作成します。

ポータルサイトへアクセスし、アカウント登録を進めてください。登録方法は以下の4つから選択可能です。

ご自身の使いやすい方法で登録を完了させましょう。

ステップ2：APIキーを発行し、安全に保管する

アカウント登録とログインが完了したら、次にAPIキーを発行します。

ダッシュボードにログイン後、左側のメニューから「API Keys」を選択します。次に、画面右上の「Create API key」ボタンをクリックしてください。

APIキーの名前などを任意で設定し、「Create API key」をクリックすると、APIキーが生成されます。

画像の赤線の部分に発行されたAPIキーが表示されます。

ステップ3：openaiライブラリをセットアップ

Grok APIは、OpenAIのAPIと互換性のある形式で提供されています。そのため、多くの開発者が使い慣れたopenaiライブラリをそのまま利用して、Grok APIを操作できます。

まず、ターミナルやコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行し、openaiライブラリをインストールします。

pip install openai

次に、PythonコードでGrok APIにアクセスするための設定を行います。ステップ2で取得したAPIキーを環境変数として設定し、クライアントを初期化します。このとき、base_urlにGrok APIのエンドポイントhttps://api.x.ai/v1を指定します。

クライアントを初期化するコードは以下のとおりです。

import os
from openai import OpenAI

# APIキーを環境変数から読み込む
client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("XAI_API_KEY"),
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

以上の3ステップで、Grok APIをあなたの開発環境から利用する準備が整いました。

Grok API最新モデル「Grok-4」の3つの特徴

Grok APIは、イーロン・マスク氏が率いるxAI社が開発した大規模言語モデル（LLM）「Grok」を、自社のアプリケーションやサービスに組み込むためのインターフェースです。Grokならではの主な特徴は、以下の3つです。

①Xと連携した「ライブ検索」によるリアルタイム性

Grok API最大の特徴は、X（旧Twitter）の膨大な情報にリアルタイムでアクセスできる「ライブ検索」機能です。

多くのLLMは、学習データがカットオフされた時点までの情報しか持っていません。一方、Grokは「今、世界で何が起きているか」を把握し、その情報を応答に反映させられます。

このリアルタイム性により、最新ニュースの分析、市場トレンドの把握、SNSでの話題の追跡など、情報の鮮度が重要となるアプリケーション開発が可能になります。

②他のAIにはないユーモアと独特な応答スタイル

Grokは、他のAIモデルとは一線を画す、個性的なキャラクターを持つように設計されています。

その開発は、SF小説「銀河ヒッチハイク・ガイド」にインスパイアされており、少しひねくれたユーモアや、時に辛辣な視点を交えた回答を生成します。もちろん、通常のニュートラルな応答も可能です。

このユニークな個性を活かせば、ユーザーを惹きつけるエンターテイメント性の高いチャットボットや、これまでにない対話体験を提供するアプリケーションを開発できるでしょう。

③マルチモーダル対応モデルによる画像認識

xAIは、テキスト情報だけでなく画像も理解できるマルチモーダル対応のVisionモデル「grok-2-vision-1212」をAPIで提供しています。

このモデルを利用すると、画像、ドキュメント、図表、スクリーンショットなどをGrokに認識させ、それらに関する質問への応答を生成できます。

たとえば、画像の内容を文章で説明させたり、グラフのデータを読み取って分析させたりと、Vision機能を活用するとアプリケーション開発の可能性は大きく広がります。

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Grok-4 APIの料金コストについて解説

Grok APIは、初期費用や月額固定費は不要で、APIを利用した分だけ料金が発生する従量課金制を採用しています。ここでは、Grok-4モデルの料金体系と、競合となるGPTモデルとのコスト比較を解説します。

Grok-4のInputとOutputのトークン単価

Grok-4のAPI料金は、モデルへの入力（Input）と、モデルからの出力（Output）のトークン数に基づいて計算されます。

Grok-4の料金は以下の表のとおりです。

一般的に、AIモデルは応答を生成する（Output）際により多くの計算リソースを必要とします。そのため、入力トークンよりも出力トークンの方が高価な設定になっています。

「ライブ検索」と「キャッシュ」利用時の料金

Grokの大きな特徴である「ライブ検索」機能と、コスト削減に繋がる「キャッシュ」機能には、追加料金が設定されています。

それぞれの料金は以下のとおりです。

ライブ検索はXのリアルタイム情報にアクセスできる強力な機能ですが、その分コストも大きくなります。一方で、同じ入力を繰り返すようなケースでは、キャッシュ機能を活用するとAPIコストを削減できます。

GPTとの料金比較

技術選定の参考として、OpenAIが提供する「GPT-5」および「GPT-5 mini」とGrok-4の料金を比較してみましょう。

各モデルの料金比較は、以下の表のとおりです。

料金を比較すると、InputとOutputのいずれにおいても、GPTシリーズの方が安価な設定です。単純なコストパフォーマンスを重視する場合は、GPTモデルに軍配が上がります。

ただし、Grokが持つリアルタイム性や個性といった独自の特徴をどう評価するかによって、どちらのAPIを選ぶべきかの基準は変わってくるでしょう。

Grok APIの基本的な使い方【Pythonサンプル3選】

ここでは、Grok APIを実際に利用するためのPythonサンプルコードを3つのパターンで紹介します。先ほど設定したclientオブジェクトを使って、手軽に試すことができます。

①基本的なテキスト生成リクエスト

最も基本的な使い方は、Grokに質問や指示を送り、テキスト応答を受け取る方法です。modelに使用するモデル名、messagesに対話の内容を指定し、chat.completions.createメソッドでAPIを呼び出します。

サンプルコードは以下のとおりです。

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "日本の首都について、小学生にも分かるようにユーモアを交えて説明して。"},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

②ストリーミングで応答をリアルタイムに受け取る

長い文章を生成させる場合、全ての応答が完了するまで待っていると、ユーザー体験を損なうことがあります。stream=Trueに設定すれば、生成された部分から順次応答を受け取れるため、ユーザーの待ち時間を減らして体感速度を向上できます。

サンプルコードは以下のとおりです。

stream = client.chat.completions.create(
    model="grok-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "AIがもたらす未来の働き方について500文字で教えて。"}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

③Tool Use（関数呼び出し）で外部機能と連携する

Grok APIは、あらかじめ定義した関数（ツール）をAIが判断して呼び出す「Tool Use」機能に対応しています。これにより、AIが単独では実行できない外部のデータ取得や、特定のアクションを実行させられます。

たとえば、外部の天気予報APIをツールとして定義しておけば、「東京の現在の天気を教えて」という指示だけで、Grokが関数を呼び出し、最新の天気情報を取得して応答できます。

サンプルコードは以下のとおりです。

# （関数の定義やツールの設定は省略）

# 特定のツールを呼び出すように指示
response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "東京の現在の天気を教えて"}],
    tools=[...], # 事前に天気を取得する関数をツールとして定義
    tool_choice="auto",
)

# AIが関数の呼び出しを判断した場合の処理を記述...

Grok APIで可能な4つの活用例

Grok APIの独自性を活かすと、どのようなアプリケーションが実現できるのでしょうか。ここでは、具体的な4つの活用例を紹介します。

①SNSのトレンドをリアルタイム分析する

Grokの「ライブ検索」機能を最大限に活かし、X上のリアルタイムな評判やトレンドを分析するシステムを構築できます。

例えば、自社製品に関する投稿を常時監視し、その投稿のセンチメント（感情）をポジティブかネガティブか自動で分類します。ネガティブな意見が急増した際には、担当者にアラートを通知する仕組みを構築できます。

また、「最近の製品Aの評判は？」と自然言語で質問するだけで、関連する投稿を要約したレポートを返す対話型の分析ダッシュボードも実現できるでしょう。

②最新情報に基づいたニュースの要約・コンテンツの生成をする

情報の鮮度が命であるニュースメディアやコンテンツマーケティングの領域でも、Grokは効果を発揮します。

特定の業界ニュースを常時監視させ、新しい記事がWeb上に公開されたらGrokが自動でその内容を要約します。さらに、その要約を基にして、Xへの投稿用の下書きや、自社ブログ記事の骨子を自動で生成させることも可能です。

これにより、煩雑な情報収集とコンテンツ作成の工数を大幅に削減し、担当者はよりクリエイティブな業務に集中できます。

③画像内の情報を読み取り、ドキュメントを要約する

Visionモデル「grok-2-vision-1212」を使えば、面倒な書類の手入力を自動化できます。

例えば、スマートフォンで撮影した領収書の画像から店舗名、日付、金額などのデータを読み取り、経費精算システムへ自動で転記するアプリケーションの開発が可能です。

また、契約書のPDFファイルをアップロードすれば、契約期間や金額、当事者名といった重要項目を瞬時に抽出し、要約リストも作成できます。これによりヒューマンエラーが削減され、バックオフィスや法務部門の業務効率化につながります。

④金融市場の最新情報をAPI経由で取得・分析する

瞬時の判断が求められる金融市場において、Grokは強力な意思決定支援ツールとして機能します。

株価を提供するAPIとGrokのライブ検索を組み合わせると、価格の変動と、それに関連するニュースや市場のセンチメントを同時に取得・分析できます。

例えば、「特定の銘柄の株価が5%変動した」という出来事をトリガーとして、Grokが自動でその背景要因を分析・要約し、投資家に通知するシステムが構築可能です。属人的な判断に頼らず、データに基づいた迅速な市場分析を支援し、機会損失のリスクを低減させます。

【どっちを選ぶ？】Grok APIとGPT APIの違いを徹底比較

Grok APIとGPT API、どちらを自身の開発プロジェクトに採用すべきなのでしょうか。その判断を助けるために、5つの重要な視点から両者の違いを比較解説します。

両者の違いをまとめた比較表は、以下です。

リアルタイム性や個性的な応答がアプリケーションのコアな価値となる場合は、Grok APIが有力な選択肢です。一方で、コストパフォーマンスと汎用性、開発のしやすさを重視するなら、GPT-5やGPT-5 miniが適しているでしょう。

あなたのアプリケーションに求める価値（情報の鮮度か、コストか、応答のユニークさか）を明確にすることが、最適なAPIモデルを選ぶ上で重要です。

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AI技術はGrokに限らず、日々驚異的なスピードで進化しています。その可能性を最大限に活用したいのであれば、継続的な学習が欠かせません。

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Grok APIの導入手順から特徴、料金、具体的な使い方、そしてGPT APIとの比較まで詳しく解説しました。

この記事の内容をまとめると次のようになります。

Grok APIは、従来のLLMにはなかった新たな可能性を秘めたツールです。この記事を参考にGrok APIの強みを深く理解し、あなたのAI開発に役立てていきましょう。