SpaceXAI

비전 기능을 갖춘 SpaceXAI Grok 모델을 실행합니다.

비전 기능이 있는 SpaceXAI Grok 모델에 질문하세요.

임의의 텍스트 프롬프트나 미리 정의된 프롬프트를 지정할 수 있으며, 이 블록은 다음 유형의 프롬프트를 지원합니다:

• 열린 프롬프트 (제약 없음) - 어떤 프롬프트든 사용하여 원시 응답을 생성합니다

• 텍스트 인식(OCR) (ocr) - 모델이 이미지 속 텍스트를 인식합니다

• 시각적 질문 응답 (visual-question-answering) - 모델이 프롬프트에서 제출한 질문에 답합니다

• 캡션 생성(짧음) (caption) - 모델이 이미지에 대한 짧은 설명을 제공합니다

• 캡션 생성 (detailed-caption) - 모델이 이미지에 대한 긴 설명을 제공합니다

• 단일 레이블 분류 (classification) - 모델이 이미지 내용을 제공된 클래스 중 하나로 분류합니다

• 다중 레이블 분류 (multi-label-classification) - 모델이 이미지 내용을 제공된 클래스 중 하나 이상으로 분류합니다

• 프롬프트 없는 객체 탐지 (object-detection) - 모델이 이미지에서 두드러진 객체를 탐지하고 바운딩 박스를 반환합니다

• 구조화된 출력 생성 (structured-answering) - 모델이 지정된 필드가 포함된 JSON 응답을 반환합니다

다음의 경우 object-detection, 모델은 JSON 목록을 반환합니다 {"label": ..., "box_2d": [x_min, y_min, x_max, y_max]} 개의 항목을 반환하며, 좌표는 이미지 너비와 높이의 백분율입니다. 다음을 사용하세요 VLM을 탐지기로 와 model_type 로 설정된 spacexai 출력을 표준 탐지 예측으로 변환합니다.

직접 xAI API 키를 제공해야 합니다(생성 위치: console.x.ai) 이 블록을 사용하려면. 요청은 xAI로 직접 전송되며 xAI 계정에 청구됩니다.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/spacexai@v1 를 워크플로에 단계로 추가합니다.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..	❌
task_type	str	모델이 수행할 작업 유형입니다. 값에 따라 필요한 매개변수와 출력 응답이 결정됩니다..	❌
prompt	str	Grok 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.	✅
output_structure	Dict[str, str]	예상 JSON 응답의 구조를 담은 사전입니다.	❌
classes	List[str]	사용할 클래스 목록입니다.	✅
api_key	str	xAI API 키입니다.	✅
model_version	str	사용할 모델입니다.	✅
reasoning_effort	str	xAI로 전달되는 선택적 reasoning_effort입니다.	✅
max_tokens	int	모델이 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수입니다. 지정하지 않으면 모델의 기본 제한을 사용합니다. 최소값은 16입니다..	❌
temperature	float	모델에서 샘플링할 때의 temperature 값입니다. 범위는 0.0~2.0이며, 값이 높을수록 생성이 더 무작위적이고 "창의적"입니다..	✅
max_concurrent_requests	int	입력 이미지 묶음이 제공되었을 때 블록이 실행할 수 있는 동시 요청 수입니다. 지정하지 않으면 블록은 Workflows Execution Engine에서 전역으로 구성된 값을 기본으로 사용합니다. xAI 제한에 도달하면 제한하세요..	❌

이 참조 열은 다음에서 사용할 수 있는 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로 런타임. 참조: 바인딩 자세한 내용은

런타임 호환성

requires_internet - 에어갭/오프라인 배포 : 이 블록은 완전 오프라인/에어갭 배포에서는 접근할 수 없는 서비스에 의존합니다.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 종류에 따라 달라집니다. 다음 바인딩 종류를 확인하세요 SpaceXAI 버전의 v1 를 가집니다.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 이미지 (이미지): 추론을 수행할 이미지입니다..

  • prompt (문자열): Grok 모델에 대한 텍스트 프롬프트입니다.

  • classes (list_of_values): 사용할 클래스 목록입니다.

  • api_key (Union[secret, 문자열]): xAI API 키입니다.

  • model_version (문자열): 사용할 모델입니다.

  • reasoning_effort (문자열): xAI로 전달되는 선택적 reasoning_effort입니다.

  • temperature (float): 모델에서 샘플링할 때의 temperature 값입니다. 범위는 0.0~2.0이며, 값이 높을수록 생성이 더 무작위적이고 "창의적"입니다..

• 출력

  • 출력 (Union[문자열, language_model_output]): 다음의 경우 문자열 값 문자열 또는 다음의 경우 LLM/VLM 출력 language_model_output.

  • classes (list_of_values): 모든 유형의 값 목록입니다.

JSON 정의 예시

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/spacexai@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "task_type": "<block_does_not_provide_example>",
	    "prompt": "내 프롬프트",
	    "output_structure": {
	        "my_key": "설명"
	    },
	    "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>"
	}