Erro 400: o que fazer quando grok-4.20-0309-reasoning falha

Um 400 significa que a própria requisição é inválida: campo ausente, tipo errado ou parâmetro não suportado por este modelo. Tentar de novo não resolve; o corpo da requisição precisa mudar.

400 Bad Request significa que o servidor recusa a requisição porque o corpo é inválido. Ao contrário dos 5xx, um 400 não se resolve tentando novamente: você receberá a mesma resposta sempre. Os parâmetros precisam ser corrigidos primeiro.

grok-4.20-0309-reasoning é fornecido por xAI. Tudo nesta página — causas, correções e dados medidos — é compilado a partir do comportamento real deste modelo na camada de gateway.

Neste gateway, o gatilho mais comum é: Falta um campo obrigatório (model ou messages). A primeira ação recomendada é: Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página.

Causas comuns

  • Falta um campo obrigatório (model ou messages)
  • Um parâmetro tem o tipo errado
  • Um parâmetro não é suportado por este modelo
  • messages está malformado ou role tem valor inválido

Como resolver

  • Compare o corpo com a tabela de parâmetros desta página
  • Remova os parâmetros não suportados e tente novamente
  • Confirme que messages é um array com valores de role válidos
  • Comece com uma requisição mínima e adicione parâmetros um a um

Nova tentativa com backoff exponencial

O código abaixo tenta novamente quando grok-4.20-0309-reasoning retorna 400: até 5 tentativas, com espera crescente e jitter aleatório para que chamadas concorrentes não repitam ao mesmo tempo. Leia a URL base e a API key de variáveis de ambiente, nunca as deixe fixas no código.

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"}]))

Dados-chave deste modelo

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

Perguntas frequentes

Quais códigos valem uma nova tentativa e quais nunca ajudam?

Normalmente não é preciso mudar o código, apenas o ritmo das chamadas. Tentar novamente é o primeiro passo mais eficaz. Com a cobrança p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, requisições falhas não entram no uso. Defina o limite de retentativas em 3–5 e adicione jitter. Use backoff exponencial para erros retentáveis e retorne o erro na hora para os demais.

Preciso subir de plano para resolver 400 em grok-4.20-0309-reasoning?

Tanto elevar o limite do plano quanto reduzir a frequência de chamadas ajuda. Com cobrança p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, o custo de saídas longas vem principalmente dos tokens de saída. Confira primeiro saldo e limites de taxa no console, depois o código. Ao estimar o custo a partir de p * 1.25 + cr * 0.2 + c * 2.5) : tier("200k_plus", p * 2.5 + cr * 0.4 + c * 5, inclua também o orçamento de retentativas.

Mudar para streaming reduz 400?

Os parâmetros precisam mudar; só tentar de novo não ajudará. É um problema de configuração do cliente; nada muda no servidor. As tags de capacidade são Reasoning, Tools, Files, Vision e os limites de parâmetros vêm desse conjunto. Falhe rápido em erros de parâmetro em vez de gastar retentativas com eles.

Requisições concorrentes devem ir para fila ou ser limitadas direto?

Aqui as variáveis reais são concorrência e timeouts, não o modelo. Este modelo tem janela de contexto de 1M e é da xAI. Suavize os picos com lotes ou uma fila — mais estável que aumentar a concorrência em tempo real.

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Dados atualizados: 2026-10-10 12:10

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