Errore 401: cosa fare quando grok-4.20-multi-agent-0309 fallisce

Un 401 significa che l'autenticazione è fallita: la richiesta non porta alcuna API Key, oppure la chiave non è valida, è stata eliminata o è scaduta.

401 Unauthorized significa che la richiesta non ha credenziali valide. Il gateway non ha potuto identificare il chiamante, quindi la richiesta non raggiunge mai il modello upstream. Controllare l’header Authorization e lo stato della key è l’unica strada.

grok-4.20-multi-agent-0309 è fornito da xAI. Tutto in questa pagina — cause, soluzioni e dati misurati — è ricavato dal comportamento reale di questo modello al livello del gateway.

Su questo gateway, la causa più comune è: Manca l'intestazione Authorization. La prima azione consigliata è: Invia l'intestazione come Authorization: Bearer seguita dalla tua chiave.

Cause comuni

  • Manca l'intestazione Authorization
  • La chiave è scritta male o contiene spazi superflui
  • La chiave è stata eliminata o disattivata nella pagina Token
  • È stata usata per errore una chiave di un'altra piattaforma

Come risolvere

  • Invia l'intestazione come Authorization: Bearer seguita dalla tua chiave
  • Genera una nuova chiave nella pagina Token
  • Verifica di non usare la chiave di un altro servizio
  • Controlla la chiave con una richiesta curl minima

Retry con backoff esponenziale

Il codice qui sotto ritenta quando grok-4.20-multi-agent-0309 restituisce 401: fino a 5 tentativi, con attesa crescente e jitter casuale per evitare che le chiamate concorrenti ritentino insieme. Leggi base URL e API key dalle variabili d’ambiente, non inserirle hardcoded.

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-4.20-multi-agent-0309'


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"}]))

Dati chiave di questo modello

Endpoint APIhttps://api.airai.cc/v1
Compatibile con OpenAIOpenAI-compatible
FornitorexAI
Contesto1M
FunzionalitàReasoning, Files, Vision
Formati APIopenai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
Formula di fatturazionep * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5

Domande frequenti

401 influenza le richieste già inviate a grok-4.20-multi-agent-0309?

Questo errore non dipende dalle capacità del modello, è a livello di gateway. I tag di capacità di questo modello sono Reasoning, Files, Vision. Se l’errore continua per diversi minuti, contatta il supporto della piattaforma per confermare lo stato upstream. Stabilisci prima se è a livello di account o di modello: i due casi si gestiscono in modo completamente diverso.

401 su grok-4.20-multi-agent-0309 è legato alla quota del mio account?

Sia alzare il limite del piano sia ridurre la frequenza delle chiamate aiuta. Il prezzo di input è circa $1.25 per milione di token. Con fatturazione p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, il costo degli output lunghi deriva soprattutto dai token di output. Controlla prima saldo e limiti di velocità nella console, poi il codice.

Mettere in cache i risultati riduce 401?

Qui le vere variabili sono la concorrenza e i timeout, non il modello. Abbassa prima la concorrenza: la maggior parte dei problemi di throughput scompare. Questo modello ha una finestra di contesto di 1M ed è di xAI. Un contesto di 1M significa che input lunghi aumentano la latenza del primo token. Aggiungi un livello di cache, così le richieste ripetute non arrivano tutte al modello. Appiana i picchi con batch o una coda: più stabile che alzare la concorrenza al volo.

Il retry farà eseguire la richiesta due volte?

Di solito non serve cambiare il codice, solo il ritmo delle chiamate. Riprovare è il primo passo più efficace. Con la fatturazione p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, le richieste fallite non rientrano nel consumo. Imposta il limite di ritenti a 3–5 e aggiungi del jitter.

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Dati aggiornati: 2026-10-10 15:45

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