SpaceXAI

ビジョン機能を備えた SpaceXAI Grok モデルを実行します。

視覚機能を備えた SpaceXAI Grok モデルに質問できます。

任意のテキストプロンプトや定義済みプロンプトを指定できます。ブロックは次の種類のプロンプトをサポートします。

• オープンプロンプト (制約なし) - 任意のプロンプトを使って生の応答を生成します

• テキスト認識（OCR） (ocr) - モデルが画像内のテキストを認識します

• 視覚的質問応答 (visual-question-answering) - モデルがプロンプトで送信した質問に答えます

• キャプション（短） (caption) - モデルが画像の短い説明を提供します

• キャプション (detailed-caption) - モデルが画像の長い説明を提供します

• 単一ラベル分類 (classification) - モデルが画像内容を、提供されたクラスのうち1つとして分類します

• マルチラベル分類 (multi-label-classification) - モデルが画像内容を、提供されたクラスの1つ以上として分類します

• プロンプト不要の物体検出 (object-detection) - モデルが画像内の目立つ物体を検出し、そのバウンディングボックスを返します

• 構造化出力生成 (structured-answering) - モデルが指定されたフィールドを含む JSON 応答を返します

以下の場合 object-detection、モデルは次の JSON リストを返します {"label": ..., "box_2d": [x_min, y_min, x_max, y_max]} エントリ。座標は画像の幅と高さのパーセンテージです。使用するには VLM As Detector を model_type を spacexai に設定して、出力を標準的な検出予測に変換します。

このブロックを使用するには、独自の xAI API キー（ console.x.aiで作成）を提供する必要があります。リクエストは xAI に直接送信され、xAI アカウントに課金されます。

タイプ識別子

ステップで次の識別子を使用してください "type" フィールド： roboflow_core/spacexai@v1 ワークフローにステップとして追加します。

プロパティ

名前	型	説明	参照
name	str	このステップの一意の識別子を入力してください。	❌
task_type	str	モデルが実行するタスクの種類。値によって必要なパラメータと出力レスポンスが決まります。	❌
prompt	str	Grok モデルへのテキストプロンプト。	✅
output_structure	Dict[str, str]	期待される JSON 応答の構造を持つ辞書。	❌
classes	List[str]	使用するクラスのリスト。	✅
api_key	str	あなたの xAI API キー。	✅
model_version	str	使用するモデル。	✅
reasoning_effort	str	xAI に渡される任意の推論強度。	✅
max_tokens	int	モデルが応答で生成できるトークンの最大数。指定されない場合、モデルは既定の上限を使用します。最小値は 16 です。	❌
temperature	float	モデルからサンプリングする温度。値の範囲は 0.0～2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。	✅
max_concurrent_requests	int	入力画像のバッチが提供されたときに、このブロックが実行できる同時リクエスト数。指定しない場合、ブロックは Workflows Execution Engine でグローバルに設定された値を既定値として使用します。xAI の制限に達した場合は制限してください。	❌

この 参照 列は、プロパティを ワークフロー 実行時に利用可能な動的値でパラメータ化できるかどうかを示します。詳細は Bindings を参照してください。

ランタイム互換性

requires_internet - エアギャップ／オフライン展開：このブロックは、完全にオフラインの／エアギャップ環境からは到達できないサービスに依存します。

入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。SpaceXAI SpaceXAI のバージョン v1 がどのバインディング種別を持つか確認してください。

入力と出力のバインディング

• 入力

  • 画像 (画像)：推論対象の画像。

  • prompt (string)：Grok モデルへのテキストプロンプト。

  • classes (list_of_values)：使用するクラスのリスト。

  • api_key (Union[シークレット, string])：あなたの xAI API キー。

  • model_version (string)：使用するモデル。

  • reasoning_effort (string)：xAI に渡される任意の推論強度。

  • temperature (float)：モデルからサンプリングする温度。値の範囲は 0.0～2.0 で、値が高いほど生成結果はよりランダム／「創造的」になります。

• 出力

  • 出力 (Union[string, language_model_output])：文字列値、または string 、あるいは LLM / VLM の出力、 language_model_output.

  • classes (list_of_values)：任意の型の値のリスト。

JSON 定義の例

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/spacexai@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "my prompt",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "description"
	    },
	    "classes": [
	        "class-a",
	        "class-b"
	    ],
	    "api_key": "xxx-xxx",
	    "model_version": "grok-4.6",
	    "reasoning_effort": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_tokens": "<block_does_not_provide_example>",
	    "temperature": "<block_does_not_provide_example>",
	    "max_concurrent_requests": "<block_does_not_provide_example>"
	}