Error 400: qué hacer cuando falla grok-4.3

Un 400 significa que la solicitud en sí no es válida: falta un campo, el tipo es incorrecto o se usa un parámetro que este modelo no admite. Reintentar no sirve; hay que cambiar el cuerpo de la solicitud.

400 Bad Request significa que el servidor rechaza la solicitud porque el cuerpo es inválido. A diferencia de los 5xx, un 400 no se resuelve reintentando: obtendrás la misma respuesta siempre. Hay que corregir los parámetros primero.

grok-4.3 lo ofrece xAI. Todo en esta página — causas, soluciones y datos medidos — se recopila del comportamiento real de este modelo en la capa de gateway.

En esta pasarela, el desencadenante más común es: Falta un campo obligatorio (model o messages). La primera acción recomendada es: Compara el cuerpo con la tabla de parámetros de esta página.

Causas habituales

  • Falta un campo obligatorio (model o messages)
  • Un parámetro tiene el tipo incorrecto
  • Un parámetro no está admitido por este modelo
  • messages está mal formado o role tiene un valor no válido

Cómo solucionarlo

  • Compara el cuerpo con la tabla de parámetros de esta página
  • Elimina los parámetros no admitidos y reintenta
  • Comprueba que messages sea un array con valores de role válidos
  • Empieza con una solicitud mínima y añade parámetros uno a uno

Reintento con retroceso exponencial

El siguiente código reintenta cuando grok-4.3 devuelve 400: hasta 5 intentos, con espera creciente y jitter aleatorio para que las llamadas concurrentes no reintenten a la vez. Lee la URL base y la API key de variables de entorno, nunca las escribas fijas.

import os, time, random
import requests

BASE  = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")   # e.g. https://<your-gateway>/v1
KEY   = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
MODEL = 'grok-4.3'


def chat(messages, retries=5):
    """Retry with exponential backoff + jitter."""
    for i in range(retries):
        try:
            r = requests.post(
                BASE + "/chat/completions",
                headers={"Authorization": "Bearer " + KEY},
                json={"model": MODEL, "messages": messages, "stream": True},
                timeout=60,
            )
            if r.status_code == 429 or r.status_code >= 500:
                time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
                continue
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except requests.exceptions.Timeout:
            time.sleep(min(2 ** i + random.uniform(0, 1), 30))
    raise RuntimeError("gave up after " + str(retries) + " retries")


print(chat([{"role": "user", "content": "hello"}]))

Datos clave de este modelo

Endpoint de APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatible con OpenAIOpenAI-compatible
ProveedorxAI
Contexto1M
CapacidadesReasoning, Tools, Files, Vision
Formatos de APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Fórmula de facturaciónp * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5

Preguntas frecuentes

¿Las solicitudes concurrentes deben ir en cola o limitarse directamente?

Aquí las variables reales son la concurrencia y los timeouts, no el modelo. Baja primero la concurrencia: la mayoría de los problemas de rendimiento desaparecen. Este modelo tiene una ventana de contexto de 1M y es de xAI. Un contexto de 1M implica que las entradas largas aumentan la latencia del primer token. Para salidas largas, sube el timeout a 60 segundos o más. Añade una capa de caché para que las peticiones repetidas no lleguen todas al modelo.

Cuando grok-4.3 devuelve 400, ¿qué campos del cuerpo debo mirar?

Si solo ocurre en producción, suele ser una diferencia de entorno, no del modelo. Este modelo lo sirve xAI, por lo que el estado del upstream depende de los anuncios del proveedor. Registra el identificador de la petición en cada fallo: ayuda más que el código de estado.

¿Está 400 relacionado con la capacidad del propio modelo?

Suele ser algo puntual que se recupera por sí solo. Las etiquetas de capacidad de este modelo son Reasoning, Tools, Files, Vision. Si el error se mantiene varios minutos, contacta con el soporte de la plataforma para confirmar el estado del upstream. Decide primero si es a nivel de cuenta o de modelo; el tratamiento es completamente distinto.

¿Cuántos reintentos son razonables?

Normalmente no hay que cambiar el código, basta con ajustar el ritmo de llamadas. Con la tarificación p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, las peticiones fallidas no cuentan en el uso. Fija el límite de reintentos en 3–5 y añade jitter.

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Datos actualizados: 2026-10-10 15:45

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