xAI 于 2026 年 1 月正式推出了 Grok Imagine API，这是一项面向开发者和企业的生产级多模态视频生成服务。该服务基于 xAI 内部研发的 “Aurora” 模型构建，核心能力在于能够根据文本提示或静态图像生成带有高保真同步音频的视频内容。与市面上其他视频生成模型（如 Google Veo 或 OpenAI Sora）相比，Grok Imagine API 主打“速度”与“成本效益”，旨在解决传统 AI 视频生成延迟高、迭代慢的痛点。该 API 支持从简单的文本描述生成复杂场景，也支持将静态图像转化为动态视频（Image-to-Video），并具备原生音频生成能力，意味着生成的视频会自动包含与画面动作同步的背景音乐或对话，无需后期额外配音。系统设计完全兼容 OpenAI SDK，开发者可以极低的学习成本将其集成到现有的应用程序中。
功能列表
- 文本生成视频 (Text-to-Video)：直接通过自然语言描述生成具有连贯动作和逻辑的短视频片段。
- 图像生成视频 (Image-to-Video)：支持上传一张静态图片作为参考锚点，生成保持原图构图和角色一致性的动态视频，特别适合让产品图或角色设定图“动起来”。
- 原生音画同步：模型在生成视频像素的同时生成音频轨道，确保声音（如脚步声、说话声、环境音）与画面动作精确同步。
- 视频编辑与重绘：提供视频修改功能，允许用户通过提示词改变视频中的特定元素（如改变物体颜色、环境风格）而保留整体动作结构。
- 极速生成模式：针对生产环境优化的低延迟推理引擎，支持并发处理，大幅缩短从提示词输入到视频渲染完成的等待时间。
- OpenAI SDK 兼容：API 接口设计遵循行业标准，支持直接使用现有的 OpenAI 客户端库进行调用，只需修改 Base URL 和 API Key。
使用帮助
Grok Imagine API 的设计理念是“无缝集成”。对于熟悉 Python 和 RESTful API 的开发者来说，接入过程非常直观。由于 xAI 保持了与 OpenAI SDK 的高度兼容性，你甚至不需要安装专门的 xAI 库。
1. 准备工作
在使用 API 之前，你需要完成以下基础设置：
- 注册账号：访问 xAI 官方开发者控制台（console.x.ai）并注册账号。
- 充值信用额度：由于视频生成消耗算力较大，该 API 为付费服务。你需要绑定支付方式并预充值（Credits）。
- 获取 API Key：在控制台的 “API Keys” 页面点击 “Create API Key”，复制生成的密钥（以
xai-开头）。请妥善保存，因为它只显示一次。
2. 环境配置
确保你的开发环境中安装了 Python 以及 openai 官方库。
pip install openai
3. 代码集成示例
以下是一个使用 Python 调用 Grok Imagine API 生成视频的标准流程。
步骤一：初始化客户端
创建一个 Python 文件（例如 generate_video.py），配置 xAI 的接入点。
import os
from openai import OpenAI
# 初始化客户端，指向 xAI 的 API 地址
client = OpenAI(
api_key="你的_xai_api_key", # 建议从环境变量获取 os.getenv("XAI_API_KEY")
base_url="https://api.x.ai/v1"
)
步骤二：构建请求
虽然 xAI 兼容 OpenAI 库，但视频生成通常使用特定的模型参数。假设 xAI 将其视频模型命名为 grok-imagine-v1（具体模型名称请参考官方文档最新列表）。
注意：对于视频生成，通常不像文本对话那样流式输出，而是提交任务后等待结果或直接返回视频 URL。
try:
print("正在发送视频生成请求...")
# 注意：具体端点可能根据 SDK 版本略有不同，
# xAI 通常复用 chat 或 images 接口结构，或者提供专门的扩展参数。
# 这里演示最通用的调用逻辑。
response = client.images.generate(
model="grok-imagine-v1", # 指定 Grok Imagine 模型
prompt="一只赛博朋克风格的猫在霓虹灯闪烁的雨夜街道上奔跑，电影质感，4k分辨率",
size="1280x720", # 设置视频分辨率
quality="standard",
n=1 # 生成数量
)
# 获取返回的视频 URL
video_url = response.data[0].url
print(f"视频生成成功！下载链接: {video_url}")
except Exception as e:
print(f"请求发生错误: {e}")
4. 进阶功能：图像生成视频 (Image-to-Video)
如果你有一张现成的图片想要生成动画，可以通过 URL 传递参考图。这通常需要在 Prompt 中嵌入图片链接，或使用支持多模态输入的接口方法。
# 伪代码示例：基于图片生成视频
# 实际参数需参照 console.x.ai 文档中的 "Vision" 或 "Imagine" 部分
response = client.chat.completions.create(
model="grok-imagine-v1",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "让画面中的水流流动起来，保持背景静止"},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://example.com/your-static-image.jpg"
}
}
]
}
]
)
# 解析返回内容获取视频链接
print(response.choices[0].message.content)
5. 最佳实践与注意事项
- Prompt 技巧：Grok Imagine 对指令的遵循度很高。描述越具体（包括光影、镜头运动、声音氛围），生成效果越好。例如，明确加上 “伴随着雨声和远处雷声” 可以触发音频生成功能。
- 成本控制：视频生成比文本昂贵。建议在测试阶段使用较短的时长（如 5秒）和标准分辨率进行调试，确认 Prompt 效果后再生成高清长视频。
- 异步处理：对于商业应用，建议将 API 调用放入后台任务队列（如 Celery），因为视频渲染可能需要数秒到数十秒，避免阻塞前端用户界面。
应用场景
- 社交媒体营销
品牌方可以快速将静态的产品海报转化为动态广告视频。例如，一家咖啡店可以将一张咖啡拉花的静态照片，通过 API 生成热气腾腾、咖啡液流动的短视频，并自动配上店内嘈杂温馨的背景音，直接发布在 Instagram 或 TikTok 上吸引流量。 - 影视分镜预览 (Pre-viz)
电影导演或广告创意总监在构思阶段，可以利用 API 将剧本文字快速转化为动态的分镜视频。这能让团队成员直观地看到镜头调度和画面氛围，而无需花费高昂成本进行实拍测试，大幅提高前期筹备效率。 - 教育与科普内容制作
教育工作者可以将复杂的历史场景或科学现象描述转化为视频。比如输入“古罗马斗兽场的角斗士比赛现场”，生成一段带有观众欢呼声的复原视频，让学生沉浸式地理解教学内容，提升课件的互动性和吸引力。
/n
QA
- Grok Imagine API 是免费的吗？
不是。虽然 xAI 可能提供少量的初始试用额度，但 Grok Imagine API 主要采用按量付费模式（Pay-as-you-go）。具体价格通常基于生成的视频时长、分辨率和调用次数计算，详见 xAI 控制台的 Billing 页面。 - 生成的视频包含声音吗？
是的。这是 Grok Imagine 的核心特色之一。模型采用了“原生音频”技术，不仅是生成画面，还能理解画面内容并合成与之匹配的音效（如脚步声、风声）甚至是简单的对话，无需用户单独寻找配乐。 - 它支持生成多长时间的视频？
初始版本通常支持生成 5 秒到 10 秒左右的高质量短片段。这主要为了保证生成的连贯性和物理逻辑的稳定性。对于长视频需求，开发者通常采用“分段生成再拼接”的策略。 - 我可以将生成的视频用于商业用途吗？
一般来说，付费 API 用户拥有生成内容的商业使用权，但必须遵守 xAI 的使用条款（Terms of Service），不得生成暴力、色情或虚假政治信息等违规内容。
