Grok Bot 额度不够用？手把手教你给 Grok Bot 接入其他大模型

你还在担心 Grok Bot 额度不够用吗？

其实，可以通过自定义 Skill，让 Grok Bot 调用 GPT、Claude、Gemini 等第三方大模型。

无需部署 CPA，也不用开放本地端口。只需准备 API 地址和 Key，就能让 Grok Bot 自动创建调用脚本，实现多模型协作。

把文章撰写、内容分析等任务交给外部模型，减少 Grok Bot 原生模型的调用量，节省自身模型额度。👇

先看实际接入效果

展示一下接入第三方模型 API 后，Grok Bot 可以使用的模型。

从截图可以看到，Grok Bot 已经能够实时查询模型列表，目前共返回 16 个模型，涵盖 Gemini、GPT 等系列。

多模型调用测试

除了单独调用，我还测试了让两个模型接力完成一项任务。

例如，我可以直接对 Grok Bot 说：用 Gemini Argon 帮我分析这篇文章，然后用 GPT 6.1 Sol 对结果进行润色。

Grok Bot 就会依次调用两个模型，最后将处理结果返回给我。

下面开始极简教程，学不会你来找我！

第一步：准备 API 信息

首先，找一个提供大模型 API 服务的服务商，准备以下信息：

配置

Base URL：API 接口地址

API Key：模型调用密钥

模型列表：服务商实际支持的模型

建议选择兼容 OpenAI API 格式的服务，方便统一调用不同模型。

常见接口：

GET /v1/models

POST /v1/chat/completions

第二步：测试 API 是否可用

打开 Windows PowerShell，执行以下命令：

$headers = @{
Authorization = "Bearer 你的API_KEY"
}
Invoke-RestMethod `
-Uri "https://api.example.com/v1/models" `
-Headers $headers `
-Method Get

将 API 地址和 Key 替换成自己的信息。

如果成功，就会返回当前可用的模型列表，例如：

gemini-4-argon
gemini-3.1-flash-lite
gpt-6.1-sol

接下来还需要测试实际模型调用，确认模型能够正常返回回答，而不只是能查询模型列表。

注意：不要将 API Key 发到聊天窗口或写入公开文件。

第三步：让 Grok Bot 自动创建 Skill

这是最关键的一步。

直接把下面的指令发给 Grok Bot：

我要创建一个名为 multi-models 的自定义 Skill，
用于通过第三方模型 API 调用不同的大模型。
API Base URL：填写自己的 API 地址
接口类型：OpenAI Compatible
认证方式：Bearer Token
API Key：从环境变量 MODEL_API_KEY 读取。
Base URL：从环境变量 MODEL_BASE_URL 读取。
请完成以下工作：
1. 检查当前 Skill 存放目录和开发规范。
2. 创建 SKILL.md 和 scripts/models.py。
3. 支持查询模型列表、解析模型别名和调用指定模型。
4. 支持从 Markdown 文件读取任务。
5. 支持将模型结果保存为 JSON。
6. 正确处理中文编码、请求超时和调用错误。
7. 不要将 API Key 写入脚本、日志或结果文件。
8. 不要覆盖已有 Skill。
完成后使用真实 API 分别测试：
- 查询模型列表
- 调用一个 Gemini 模型
- 调用一个 GPT 模型
- 检查 JSON 结果
- 检查 API Key 是否泄露
最后告诉我 Skill 安装路径、测试结果和使用方法。

Grok Bot 会根据自己的运行环境创建对应文件。

文件结构如下：

multi-models/
├── SKILL.md
└── scripts/
└── models.py

注意：Skill 安装目录由 Grok Bot 当前运行环境决定，不一定在 Windows 本机。不要直接照搬其他人的路径。

第四步：配置密钥并测试调用

确保 API Key 已经安全配置在 Grok Bot 的运行环境中。

环境变量名称：

MODEL_API_KEY
MODEL_BASE_URL

然后直接在 Grok Bot 中发送指令：

查询模型：

现在有哪些可用模型？

调用 Gemini：

用 Gemini Argon 帮我分析这篇文章。

调用 GPT：

用 GPT 帮我检查这段代码。

对比不同模型：

分别用 Gemini 和 GPT 分析这篇文章，对比两个模型的回答。

如果调用成功，Grok Bot 就会通过 Skill 执行 Python 脚本，将任务发送给指定模型，并把结果返回给你。

写在最后

通过自定义 Skill，Grok Bot 不再只能依赖自己的原生模型，而是可以调用 Gemini、GPT、Claude 等第三方大模型，成为一个真正的多模型调度中心。

• Gemini： 文章撰写、资料分析、长文本总结。

• GPT： 代码检查、逻辑分析、内容润色。

• Claude： 深度分析、复杂文档处理。

日常写文章、翻译、总结资料、分析文档等任务，都可以交给外部 API 完成，减少对 Grok 原生模型的依赖。

当然，这并不意味着完全绕过 Grok Bot 的额度限制。外部模型生成内容使用独立的 API 额度，而 Grok Bot 在理解指令、调度 Skill、执行脚本和处理结果时，仍然会消耗自身额度。

简单来说：把模型生成任务交给第三方 API，把 Grok Bot 的额度留给更重要的 Agent 操作。

不妨给你的 Grok Bot 装上这个「多模型外挂」，让 Gemini、GPT 等模型各司其职！