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# 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](/workflows/ja/burokku/blocks/advanced-blocks/vlm-as-detector.md) 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](https://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。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `画像` ([*`画像`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md))：推論対象の画像。
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md))：Grok モデルへのテキストプロンプト。
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：使用するクラスのリスト。
  * `api_key` (*Union\[*[*`シークレット`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*)：あなたの xAI API キー。
  * `model_version` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md))：使用するモデル。
  * `reasoning_effort` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md))：xAI に渡される任意の推論強度。
  * `temperature` ([*`float`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/float.md))：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`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*,* [*`language_model_output`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/language-model-output.md)*]*)：文字列値、または `string` 、あるいは LLM / VLM の出力、 `language_model_output`.
  * `classes` ([`list_of_values`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md))：任意の型の値のリスト。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "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>"
	}
```

</details>