TwexAPI で Grok に質問する方法
Quick Answer
TwexAPI の Ask Grok endpoint、POST /v3/twitter/grok/ask を使うと、server-side から X account cookie で Grok に prompt を送れます。必須 fields は prompt と cookie。任意 fields は Grok thread を続けるための Grok conversation_id、default grok-3-latest の model、proxy です。response は conversation_id、optional chat item IDs、message、optional reasoning、soft_stop、follow_up_suggestions を返します。Prompt、source records、Grok response を一緒に保存します。
FAQ
TwexAPI で Grok に質問する endpoint は？
https://api.twexapi.io の POST /v3/twitter/grok/ask を使います。Bearer token で認証し、JSON に必須の prompt と cookie を渡します。conversation_id、model、proxy は任意です。
Grok の conversation_id は XChat の conversation_id と同じですか？
同じではありません。Ask Grok の conversation_id は Grok chat thread を示します。XChat DM endpoints の conversation_id は direct/group conversation を示します。混同を避けるため grok_conversation_id として保存します。
Grok に質問した後に保存すべき field は？
source job ID、source records、prompt、requested model、返却された conversation_id、user_chat_item_id、agent_chat_item_id、message、reasoning、soft_stop、follow_up_suggestions、timestamp、raw response を保存します。cookie は値ではなく credential reference を保存します。
Automation workflow で Grok を使うなら、prompt はすでに収集した evidence と結びついているべきです。Search で取得した tweets、DM conversation summary、account status check、campaign report などです。単に質問するのではなく、何を聞いたか、どの source data を使ったか、どの X account から request したか、次にどの Grok conversation を続けるかを保存します。
TwexAPI の Ask Grok endpoint は、POST /v3/twitter/grok/ask で Twitter/X account cookie を使って Grok に prompt を送ります。
この endpoint は Grok response を返します。Tweets を取得したり、DM history を読んだり、prompt を自動構築したりはしません。先に X data を取得し、保存済み context から concise prompt を作り、server-side から Ask Grok を呼びます。
Endpoint と Request Fields
Answer: Endpoint と Request Fieldsは本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
Server-side workflow から Grok に質問するには POST /v3/twitter/grok/ask を使います。
| Field | Type | Required | Notes |
|---|---|---|---|
prompt | string | Yes | Grok に送る user prompt。Source context と task を含めます。 |
cookie | string | Yes | X authentication cookie または auth_token。server-side に保管します。 |
conversation_id | string or null | No | 既存 Grok conversation を続ける場合に渡します。 |
model | string or null | No | Optional model ID。API default は grok-3-latest。 |
proxy | string or null | No | Optional HTTP proxy。 |
ここでの conversation_id は Grok のものです。DM endpoints の XChat conversation_id と混同しないでください。
Basic Request
Answer: Basic Requestとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
curl --request POST \
--url https://api.twexapi.io/v3/twitter/grok/ask \
--header "Authorization: Bearer $TWEXAPI_BEARER_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"prompt": "Summarize the following five X posts into three risks and three follow-up actions. Keep the answer concise. Source posts: ...",
"model": "grok-3-latest",
"cookie": "auth_token=...; ct0=...; twid=..."
}'response は Grok conversation ID と final assistant message を返します。
1{
2 "code": 200,
3 "msg": "success",
4 "data": {
5 "conversation_id": "2076320454898278729",
6 "user_chat_item_id": "2076320454898278730",
7 "agent_chat_item_id": "2076320454898278731",
8 "message": "The main risks are...",
9 "reasoning": "Thinking about your request",
10 "soft_stop": false,
11 "follow_up_suggestions": [
12 {
13 "label": "Turn this into an action plan",
14 "properties": null,
15 "tools_overrides": null
16 }
17 ]
18 }
19}次の prompt で同じ Grok thread を続ける場合は、返却された conversation_id を保存します。message を回答として保存し、audit のため raw response も残します。
Build Prompts From Stored X Data
Answer: Build Prompts From Stored X Dataとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
Prompt は narrow にします。Useful prompt は task、source records、output format を含みます。
1Task:
2Summarize the following X posts into customer objections and sales follow-up actions.
3
4Source records:
5- tweet_id=...
6 author=...
7 created_at=...
8 text=...
9 metrics=...
10
11Output:
121. Top objections
132. Evidence from source posts
143. Follow-up actions
154. Questions that need human review保存データにないことを Grok に推測させないでください。Source records が不完全なら、そのことを prompt に書きます。
Python Grok Client
Answer: Python Grok Clientとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
この script は保存済み source records から prompt を作り、Grok を呼び、後で判断を replay できる metadata を保存します。
1import os
2from datetime import datetime, timezone
3from typing import Any
4
5import requests
6
7API_URL = "https://api.twexapi.io/v3/twitter/grok/ask"
8BEARER_TOKEN = os.environ["TWEXAPI_BEARER_TOKEN"]
9X_COOKIE = os.environ["TWEXAPI_X_COOKIE"]
10GROK_MODEL = os.environ.get("TWEXAPI_GROK_MODEL", "grok-3-latest")
11PROXY = os.environ.get("TWEXAPI_PROXY")
12
13def build_prompt(source_records: list[dict[str, Any]]) -> str:
14 lines = [
15 "Task:",
16 "Summarize these X posts into customer objections and follow-up actions.",
17 "",
18 "Source records:",
19 ]
20 for item in source_records:
21 lines.extend(
22 [
23 f"- tweet_id={item['tweet_id']}",
24 f" author={item.get('author', 'unknown')}",
25 f" created_at={item.get('created_at', 'unknown')}",
26 f" text={item.get('text', '')}",
27 f" metrics={item.get('metrics', {})}",
28 ]
29 )
30 lines.extend(
31 [
32 "",
33 "Output:",
34 "1. Top objections",
35 "2. Evidence from source posts",
36 "3. Follow-up actions",
37 "4. Questions that need human review",
38 ]
39 )
40 return "\n".join(lines)
41
42def ask_grok(
43 prompt: str,
44 *,
45 conversation_id: str | None = None,
46) -> dict[str, Any]:
47 payload: dict[str, Any] = {
48 "prompt": prompt,
49 "cookie": X_COOKIE,
50 "model": GROK_MODEL,
51 }
52 if conversation_id:
53 payload["conversation_id"] = conversation_id
54 if PROXY:
55 payload["proxy"] = PROXY
56
57 response = requests.post(
58 API_URL,
59 headers={
60 "Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}",
61 "Content-Type": "application/json",
62 "Accept": "application/json",
63 },
64 json=payload,
65 timeout=120,
66 )
67 response.raise_for_status()
68 data = response.json()
69
70 if data.get("code") != 200:
71 raise RuntimeError(data.get("msg", "TwexAPI returned an error"))
72
73 return data["data"]
74
75def normalize_grok_result(
76 *,
77 source_job_id: str,
78 prompt: str,
79 result: dict[str, Any],
80) -> dict[str, Any]:
81 return {
82 "source_job_id": source_job_id,
83 "prompt": prompt,
84 "grok_conversation_id": result["conversation_id"],
85 "user_chat_item_id": result.get("user_chat_item_id"),
86 "agent_chat_item_id": result.get("agent_chat_item_id"),
87 "message": result["message"],
88 "reasoning": result.get("reasoning"),
89 "soft_stop": result.get("soft_stop"),
90 "follow_up_suggestions": result.get("follow_up_suggestions") or [],
91 "model": GROK_MODEL,
92 "asked_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
93 "raw": result,
94 }
95
96if __name__ == "__main__":
97 source_records = [
98 {
99 "tweet_id": "1234567890123456789",
100 "author": "example_user",
101 "created_at": "2026-07-16T09:00:00Z",
102 "text": "The export works, but I need clearer errors when a cursor expires.",
103 "metrics": {"likes": 12, "replies": 3},
104 }
105 ]
106 prompt = build_prompt(source_records)
107 result = ask_grok(prompt)
108 print(
109 normalize_grok_result(
110 source_job_id="weekly-objection-review-2026-07-16",
111 prompt=prompt,
112 result=result,
113 )
114 )Script を実行する前に、server environment に TWEXAPI_BEARER_TOKEN と TWEXAPI_X_COOKIE を設定します。この endpoint は X cookie を必要とするため、browser から呼ばないでください。
Continuing a Grok Conversation
Answer: Continuing a Grok Conversationとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
Response の conversation_id は grok_conversation_id として保存します。次の request が同じ Grok thread を続ける場合だけ、それを渡します。
follow_up = ask_grok(
"Turn the previous answer into a support team checklist.",
conversation_id=saved_grok_conversation_id,
)Naming は明確にします。conversation_id は XChat workflow にも出てくるため、database では grok_conversation_id として保存します。
Grok Analysis Workflow
Answer: Grok Analysis Workflowとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
- Collect source data: Relevant TwexAPI endpoint で posts、DM history、account data を取得します。
- Store the raw source: Tweet IDs、timestamps、authors、metrics、DM message IDs などの evidence を保存します。
- Build a prompt: Task に必要な records だけを入れ、output format を指定します。
- Ask Grok:
POST /v3/twitter/grok/askにprompt、cookie、optionalmodelを渡します。 - Store the result:
message、conversation_id、chat item IDs、soft_stop、follow-up suggestions、prompt、raw response を保存します。 - Review before action: Grok output は analysis として扱います。External messages、public posts、customer-facing decisions は human approval を通します。
すべての answer が source records に結びつくので、結果を review しやすくなります。
Fields To Store
Answer: Fields To Storeとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
| Field | Why it matters |
|---|---|
source_job_id | Grok answer を data extraction job に結びつけます。 |
prompt | 何を聞いたかを正確に残します。 |
grok_conversation_id | 後続 request で同じ Grok thread を続けます。 |
user_chat_item_id | 返却された場合、user prompt item を示します。 |
agent_chat_item_id | 返却された場合、Grok response item を示します。 |
message | Final assistant answer。 |
reasoning | API が返す optional reasoning text。 |
soft_stop | Response が soft-stopped したかを示します。 |
follow_up_suggestions | Grok が提案する next prompts。 |
model | Requested model を記録します。 |
asked_at | Audit と replay の timestamp。 |
| Raw response JSON | Schema が変わったときに reprocess できます。 |
Full account cookie を Grok results に保存しないでください。Credential reference だけを保存します。
Common Mistakes
Answer: Common Mistakesとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
- Grok
conversation_idと XChatconversation_idを混同する。 - Source records なしの broad prompt を送り、その answer を evidence として扱う。
- Client-side code から endpoint を呼び、X cookie を露出する。
- Saved ID を job/account で scope せず、別の Grok conversation を続けてしまう。
- Grok output で public actions を review なしに実行する。
Wrap-up
Answer: Wrap-upとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 14 Credits（約 $0.14/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-12 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。
収集済み X data を Grok に分析・要約させたいときは、POST /v3/twitter/grok/ask を使います。Clear prompt を送り、X cookie は server-side に置き、返却された Grok conversation_id を保存し、response を source records と結びつけます。