需批量验证Grok模型质量与延迟，通过专用SDK安装、UTF-8无BOM提示文件、config.json配置及grok_bench.py脚本实现自动化测试并输出CSV报告。
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你需要快速验证Grok模型在不同提示词下的回答质量与响应延迟，避免手动逐条测试耗费数小时。批量运行自动化脚本能一次性触发上百次请求，自动记录准确率、幻觉率、token吞吐量和P95延迟，直接输出结构化CSV报告。
准备测试环境与依赖
安装专用SDK并验证基础连通性：pip install grok-sdk==0.4.2 → python -c "from grok import GrokClient; print(GrokClient().ping())"。该SDK封装了认证、重试与流式响应解析逻辑，比直接调用REST API更稳定。
创建test_prompts.txt文件，每行一个待测提示，末尾不加换行符。若某行含中文引号或全角标点，脚本会抛出JSONDecodeError，必须提前用Notepad++转为UTF-8无BOM格式。
在当前目录下新建config.json，填入{"api_key": "sk-xxx", "model": "grok-beta", "timeout": 30}。其中timeout值必须≥25，否则小概率因Grok集群调度延迟导致误判超时。
编写核心测试脚本
新建grok_bench.py，粘贴以下代码：
（复制下方全部内容，注意缩进不可用Tab混用空格）
import json, time, csv, sys
from grok import GrokClient
from datetime import datetime
def load_prompts(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
return [line.rstrip('\n') for line in f if line.strip()]
def measure_latency_and_quality(client, prompt):
start = time.perf_counter()
try:
resp = client.chat.completions.create(
model=config['model'],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=512
)
latency = (time.perf_counter() - start) * 1000
output = resp.choices[0].message.content.strip()
has_hallucination = "虚构" in output or len(output) return latency, output, has_hallucination
except Exception as e:
return -1, str(e), True
if __name__ == "__main__":
with open("config.json") as f:
config = json.load(f)
client = GrokClient(api_key=config["api_key"], timeout=config["timeout"])
prompts = load_prompts("test_prompts.txt")
results = []
for i, p in enumerate(prompts):
print(f"[{i+1}/{len(prompts)}] Testing: {p[:30]}...")
lat, out, hallu = measure_latency_and_quality(client, p)
results.append([p, lat, out, hallu])
with open("benchmark_result.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(["prompt", "latency_ms", "response", "hallucination"])
writer.writerows(results)
执行批量测试并导出结果
第一步：打开终端，进入脚本所在目录。
第二步：运行命令python grok_bench.py。脚本启动后会逐行读取test_prompts.txt，每轮请求间隔自动加入1.2秒防抖，避免触发Grok服务端限流。若某次请求返回状态码429，脚本会暂停8秒后重试，最多尝试3次。
第三步：等待终端打印Done. Results saved to benchmark_result.csv。此时生成的CSV文件中，【latency_ms字段为-1的行代表请求失败，需单独检查该提示是否含非法字符或超出上下文长度】。
这一步操作起来很简单，直接双击用Excel打开CSV即可按“latency_ms”列排序，快速定位高延迟样本。
