エラー 400：grok-4.20-0309-reasoning の呼び出しに失敗したときの対処

400 はリクエスト自体が不正であることを意味します。必須項目の欠落、型の誤り、またはこのモデルが対応していないパラメータです。再試行では解決せず、リクエスト本文を修正する必要があります。

400 Bad Request は、リクエスト本文自体が不正なためにサーバーが処理を拒否したことを意味します。5xx と異なり、400 は再試行しても解消しません。毎回同じ応答が返るため、まずパラメータを修正する必要があります。

grok-4.20-0309-reasoning は xAI が提供しており、このページの誘因分析・対処法・実測データはすべてゲートウェイ層におけるこのモデルの実際の稼働実績に基づいています。

このゲートウェイで最も多い诱因は「必須フィールド（model または messages）が欠落している」です。まず取り組むべき対処は「このページのパラメータ表とリクエスト本文を照合する」です。

主な原因

  • 必須フィールド（model または messages）が欠落している
  • パラメータの型が誤っている
  • このモデルが対応していないパラメータを使っている
  • messages の構造が不正、または role の値が不正

対処方法

  • このページのパラメータ表とリクエスト本文を照合する
  • 未対応のパラメータを外して再試行する
  • messages が配列で role が正しい値か確認する
  • 最小のリクエストで通してから、パラメータを1つずつ追加する

指数バックオフによるリトライ例

以下のコードは、grok-4.20-0309-reasoning が 400 を返したときに最大 5 回まで再試行します。待機時間は指数的に増加し、ランダムなジッタを加えることで同時再試行を防ぎます。base URL と API キーは環境変数から読み取り、コードに直接書かないでください。

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-4.20-0309-reasoning'


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"}]))

このモデルの主要データ

API エンドポイントhttps://api.airai.cc/v1
OpenAI 互換OpenAI-compatible
提供元xAI
コンテキスト1M
対応機能Reasoning, Tools, Files, Vision
API形式openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search
課金計算式p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5

よくある質問

grok-4.20-0309-reasoning の出力が途中で切れるのと 400 は同じ問題ですか？

エラーを時間とノードで集計してから見ると、傾向はたいてい明確です。本番だけで起きるなら、たいていはモデルではなく環境の違いです。このモデルは xAI が提供しており、upstream の状態は提供元の告知に準じます。失敗のたびにリクエスト ID を記録してください。ステータスコードより有用です。まずテスト環境で同じリクエスト本文を使って一度再現させてください。

再試行するとリクエストが二重に実行されますか？

再試行が最も効果的な最初の一歩です。課金方式が p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5 の場合、失敗したリクエストは利用量に含まれません。再試行の上限は 3〜5 回に設定し、ジッターを加えてください。

非同期やバッチ処理にすれば 400 を回避できますか？

ここで本当の変数は並列数とタイムアウトであり、モデル自体ではありません。まず並列数を下げてください。スループットの問題の多くはそれで解消します。このモデルのコンテキストウィンドウは 1M、提供元は xAI です。コンテキスト 1M では、長い入力が初回トークンまでの遅延を大きくします。長い出力ではタイムアウトを 60 秒以上に引き上げてください。キャッシュ層を挟むと、同じリクエストが毎回モデルに届かずに済みます。

grok-4.20-0309-reasoning で 400 が繰り返し発生します。モデルとアカウントのどちらが原因ですか？

多くの場合一時的な問題で、自然に回復します。このモデルの能力タグは Reasoning, Tools, Files, Vision です。数分以上継続する場合は、プラットフォームのサポートに連絡して upstream の状態を確認してください。まずアカウント側かモデル側かを見極めてください。両者の対応は全く異なります。

このモデルの他のエラー

同じエラーが出る他のモデル

モデルページに戻る

データ更新: 2026-10-10 12:10

テクニカルサポートオンラインサポート
トップへ戻る