必须安装pythongrok==3.5 SDK并验证版本，配置xAI官网获取的API密钥后初始化GrokClient，再通过generate()或chat()方法发起请求，同时需用try-except捕获401/503等异常并检查token用量。
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要在jupyter notebook中直接调用grok大模型完成代码生成、技术解释或数据处理建议，必须绕过命令行和独立服务，把api请求封装成可复现、可调试、可嵌入文档的python单元格逻辑。安装并验证Grok Python SDK
打开一个新Notebook单元格，运行以下命令安装官方SDK：!pip install pythongrok==3.5。这一步必须在调用前完成，否则后续所有import都会失败。
安装完成后，执行python -c "import pythongrok; print(pythongrok.__version__)"确认输出为3.5。若显示ModuleNotFoundError，说明未成功安装或当前内核未刷新，需重启内核再试。
配置API密钥与初始化客户端
从xAI官网获取个人API密钥（路径：Account → API Keys → Create New Key），复制该字符串。
在Notebook中新建单元格，粘贴以下代码并替换密钥：
from pythongrok import GrokClient<br>client = GrokClient(api_key="<strong><font color="green">your_api_key_here</font></strong>", region="us-central-1")<br>client.connect()
【密钥必须用双引号包裹，且不能有多余空格】。漏掉引号或粘贴时带换行符会导致AuthenticationError，错误信息不提示具体原因，只返回401状态码。
发起首次文本生成请求
方法一：基础调用（适合快速验证）
新建单元格，输入：
response = client.generate(prompt="用三句话解释梯度下降原理", max_tokens=120, temperature=0.5)<br>print(response.text)
方法二：带上下文的多轮对话（适合连续交互）
先定义会话ID：
session_id = "jupyter_session_20260612"
再构造带历史消息的请求：
messages = [<br> {"role": "user", "content": "什么是学习率？"},<br> {"role": "assistant", "content": "学习率是控制每次参数更新步长的超参数。"},<br> {"role": "user", "content": "它太大或太小分别会导致什么？"}<br>]<br>response = client.chat(messages=messages, session_id=session_id)<br>print(response.text)
注意：chat()方法要求messages至少包含一条user消息，否则抛出ValueError: messages must contain at least one user message。
处理常见响应异常
第一步：捕获HTTP错误
在调用generate()或chat()前，用try-except包裹：
try:<br> response = client.generate(prompt="生成一个冒泡排序Python函数")<br> print(response.text)<br>except Exception as e:<br> if "401" in str(e):<br> print("密钥无效，请检查API密钥是否过期或拼写错误")<br> elif "503" in str(e):<br> print("Grok服务暂时不可用，请稍后重试")<br> else:<br> print(f"未知错误：{e}")
第二步：检查token消耗
每个response对象都含response.usage属性，返回字典如{"prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 67, "total_tokens": 91}。若连续调用后突然报错RateLimitError，说明已超出账户每分钟配额，需等待60秒或升级订阅计划。
