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本页面引用了 Groq,一家人工智能硬件和软件公司。有关如何使用 Groq 模型(由 xAI 提供)的信息,请参阅 xAI 提供商页面。
API 参考查看所有功能和配置选项的详细文档,请前往 @[ChatGroq] API 参考。
列出所有 Groq 模型的信息,请访问他们的 文档。

概述

集成细节

模型特性

设置

要访问 Groq 模型,您需要创建一个 Groq 账户,获取一个 API 密钥,并安装 langchain-groq 集成包。

凭证

前往 Groq 控制台 注册 Groq 并生成 API 密钥。完成这些步骤后,设置 GROQ_API_KEY 环境变量:
要启用模型调用的自动跟踪,设置您的 LangSmith API 密钥:

安装

LangChain Groq 集成位于 langchain-groq 包中:

实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成聊天补全。
推理格式如果您选择设置一个 reasoning_format,您必须确保您正在使用的模型支持它。您可以在 Groq 文档 中找到支持该格式的模型列表。

调用

视觉

Groq 通过部分模型支持视觉功能,允许您将图像与文本提示一起发送。
支持视觉功能的模型
  • meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct
  • meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct
要获取最新的支持视觉功能的模型列表,请查看 Groq 文档。
图像 URL 要求Groq 直接从 URL 获取图像。确保您的图像 URL:
  • 公开可访问(无需身份验证)
  • 直接返回图像(无需重定向)
  • 最大图像大小:每个请求 20MB

API 参考

查看所有 ChatGroq 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考。
官方原文:src/oss/python/integrations/chat/groq.mdx · 非官方翻译,译文由 AI 生成,以英文原文为准。
Last modified on November 3, 2026