API で Grok に質問する方法

Quick Answer

TwexAPI の Ask Grok endpoint、POST /v3/twitter/grok/ask を使うと、server-side から X account cookie で Grok に prompt を送れます。必須 fields は prompt と cookie。任意 fields は Grok thread を続けるための Grok conversation_id、default grok-3-latest の model、proxy です。response は conversation_id、optional chat item IDs、message、optional reasoning、soft_stop、follow_up_suggestions を返します。Prompt、source records、Grok response を一緒に保存します。

FAQ

TwexAPI で Grok に質問する endpoint は？

https://api.twexapi.io の POST /v3/twitter/grok/ask を使います。Bearer token で認証し、JSON に必須の prompt と cookie を渡します。conversation_id、model、proxy は任意です。

Grok の conversation_id は XChat の conversation_id と同じですか？

同じではありません。Ask Grok の conversation_id は Grok chat thread を示します。XChat DM endpoints の conversation_id は direct/group conversation を示します。混同を避けるため grok_conversation_id として保存します。

Grok に質問した後に保存すべき field は？

source job ID、source records、prompt、requested model、返却された conversation_id、user_chat_item_id、agent_chat_item_id、message、reasoning、soft_stop、follow_up_suggestions、timestamp、raw response を保存します。cookie は値ではなく credential reference を保存します。

Automation workflow で Grok を使うなら、prompt はすでに収集した evidence と結びついているべきです。Search で取得した tweets、DM conversation summary、account status check、campaign report などです。単に質問するのではなく、何を聞いたか、どの source data を使ったか、どの X account から request したか、次にどの Grok conversation を続けるかを保存します。

TwexAPI の Ask Grok endpoint は、POST /v3/twitter/grok/ask で Twitter/X account cookie を使って Grok に prompt を送ります。

この endpoint は Grok response を返します。Tweets を取得したり、DM history を読んだり、prompt を自動構築したりはしません。先に X data を取得し、保存済み context から concise prompt を作り、server-side から Ask Grok を呼びます。

Endpoint と Request Fields

Answer: Endpoint と Request Fieldsは本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 5 Credits/回・20+ QPS です。

Server-side workflow から Grok に質問するには POST /v3/twitter/grok/ask を使います。

ここでの conversation_id は Grok のものです。DM endpoints の XChat conversation_id と混同しないでください。

Basic Request

Answer: Basic Requestとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

curl --request POST \
  --url https://api.twexapi.io/v3/twitter/grok/ask \
  --header "Authorization: Bearer $TWEXAPI_BEARER_TOKEN" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "prompt": "Summarize the following five X posts into three risks and three follow-up actions. Keep the answer concise. Source posts: ...",
    "model": "grok-3-latest",
    "cookie": "auth_token=...; ct0=...; twid=..."
  }'

response は Grok conversation ID と final assistant message を返します。

1{
2  "code": 200,
3  "msg": "success",
4  "data": {
5    "conversation_id": "2076320454898278729",
6    "user_chat_item_id": "2076320454898278730",
7    "agent_chat_item_id": "2076320454898278731",
8    "message": "The main risks are...",
9    "reasoning": "Thinking about your request",
10    "soft_stop": false,
11    "follow_up_suggestions": [
12      {
13        "label": "Turn this into an action plan",
14        "properties": null,
15        "tools_overrides": null
16      }
17    ]
18  }
19}

次の prompt で同じ Grok thread を続ける場合は、返却された conversation_id を保存します。message を回答として保存し、audit のため raw response も残します。

Build Prompts From Stored X Data

Answer: Build Prompts From Stored X Dataとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Prompt は narrow にします。Useful prompt は task、source records、output format を含みます。

1Task:
2Summarize the following X posts into customer objections and sales follow-up actions.
3
4Source records:
5- tweet_id=...
6  author=...
7  created_at=...
8  text=...
9  metrics=...
10
11Output:
121. Top objections
132. Evidence from source posts
143. Follow-up actions
154. Questions that need human review

保存データにないことを Grok に推測させないでください。Source records が不完全なら、そのことを prompt に書きます。

Python Grok Client

Answer: Python Grok Clientとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

この script は保存済み source records から prompt を作り、Grok を呼び、後で判断を replay できる metadata を保存します。

1import os
2from datetime import datetime, timezone
3from typing import Any
4
5import requests
6
7API_URL = "https://api.twexapi.io/v3/twitter/grok/ask"
8BEARER_TOKEN = os.environ["TWEXAPI_BEARER_TOKEN"]
9X_COOKIE = os.environ["TWEXAPI_X_COOKIE"]
10GROK_MODEL = os.environ.get("TWEXAPI_GROK_MODEL", "grok-3-latest")
11PROXY = os.environ.get("TWEXAPI_PROXY")
12
13def build_prompt(source_records: list[dict[str, Any]]) -> str:
14    lines = [
15        "Task:",
16        "Summarize these X posts into customer objections and follow-up actions.",
17        "",
18        "Source records:",
19    ]
20    for item in source_records:
21        lines.extend(
22            [
23                f"- tweet_id={item['tweet_id']}",
24                f"  author={item.get('author', 'unknown')}",
25                f"  created_at={item.get('created_at', 'unknown')}",
26                f"  text={item.get('text', '')}",
27                f"  metrics={item.get('metrics', {})}",
28            ]
29        )
30    lines.extend(
31        [
32            "",
33            "Output:",
34            "1. Top objections",
35            "2. Evidence from source posts",
36            "3. Follow-up actions",
37            "4. Questions that need human review",
38        ]
39    )
40    return "\n".join(lines)
41
42def ask_grok(
43    prompt: str,
44    *,
45    conversation_id: str | None = None,
46) -> dict[str, Any]:
47    payload: dict[str, Any] = {
48        "prompt": prompt,
49        "cookie": X_COOKIE,
50        "model": GROK_MODEL,
51    }
52    if conversation_id:
53        payload["conversation_id"] = conversation_id
54    if PROXY:
55        payload["proxy"] = PROXY
56
57    response = requests.post(
58        API_URL,
59        headers={
60            "Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}",
61            "Content-Type": "application/json",
62            "Accept": "application/json",
63        },
64        json=payload,
65        timeout=120,
66    )
67    response.raise_for_status()
68    data = response.json()
69
70    if data.get("code") != 200:
71        raise RuntimeError(data.get("msg", "TwexAPI returned an error"))
72
73    return data["data"]
74
75def normalize_grok_result(
76    *,
77    source_job_id: str,
78    prompt: str,
79    result: dict[str, Any],
80) -> dict[str, Any]:
81    return {
82        "source_job_id": source_job_id,
83        "prompt": prompt,
84        "grok_conversation_id": result["conversation_id"],
85        "user_chat_item_id": result.get("user_chat_item_id"),
86        "agent_chat_item_id": result.get("agent_chat_item_id"),
87        "message": result["message"],
88        "reasoning": result.get("reasoning"),
89        "soft_stop": result.get("soft_stop"),
90        "follow_up_suggestions": result.get("follow_up_suggestions") or [],
91        "model": GROK_MODEL,
92        "asked_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
93        "raw": result,
94    }
95
96if __name__ == "__main__":
97    source_records = [
98        {
99            "tweet_id": "1234567890123456789",
100            "author": "example_user",
101            "created_at": "2026-07-16T09:00:00Z",
102            "text": "The export works, but I need clearer errors when a cursor expires.",
103            "metrics": {"likes": 12, "replies": 3},
104        }
105    ]
106    prompt = build_prompt(source_records)
107    result = ask_grok(prompt)
108    print(
109        normalize_grok_result(
110            source_job_id="weekly-objection-review-2026-07-16",
111            prompt=prompt,
112            result=result,
113        )
114    )

Script を実行する前に、server environment に TWEXAPI_BEARER_TOKEN と TWEXAPI_X_COOKIE を設定します。この endpoint は X cookie を必要とするため、browser から呼ばないでください。

Continuing a Grok Conversation

Answer: Continuing a Grok Conversationとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Response の conversation_id は grok_conversation_id として保存します。次の request が同じ Grok thread を続ける場合だけ、それを渡します。

follow_up = ask_grok(
    "Turn the previous answer into a support team checklist.",
    conversation_id=saved_grok_conversation_id,
)

Naming は明確にします。conversation_id は XChat workflow にも出てくるため、database では grok_conversation_id として保存します。

Grok Analysis Workflow

Answer: Grok Analysis Workflowとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

1. Collect source data: Relevant TwexAPI endpoint で posts、DM history、account data を取得します。
2. Store the raw source: Tweet IDs、timestamps、authors、metrics、DM message IDs などの evidence を保存します。
3. Build a prompt: Task に必要な records だけを入れ、output format を指定します。
4. Ask Grok: POST /v3/twitter/grok/ask に prompt、cookie、optional model を渡します。
5. Store the result: message、conversation_id、chat item IDs、soft_stop、follow-up suggestions、prompt、raw response を保存します。
6. Review before action: Grok output は analysis として扱います。External messages、public posts、customer-facing decisions は human approval を通します。

すべての answer が source records に結びつくので、結果を review しやすくなります。

Fields To Store

Answer: Fields To Storeとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Full account cookie を Grok results に保存しないでください。Credential reference だけを保存します。

Common Mistakes

Answer: Common Mistakesとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

• Grok conversation_id と XChat conversation_id を混同する。
• Source records なしの broad prompt を送り、その answer を evidence として扱う。
• Client-side code から endpoint を呼び、X cookie を露出する。
• Saved ID を job/account で scope せず、別の Grok conversation を続けてしまう。
• Grok output で public actions を review なしに実行する。

Wrap-up

Answer: Wrap-upとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.10/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

収集済み X data を Grok に分析・要約させたいときは、POST /v3/twitter/grok/ask を使います。Clear prompt を送り、X cookie は server-side に置き、返却された Grok conversation_id を保存し、response を source records と結びつけます。