Grok でコーディングエージェントを調べると同語幹の3つ(Grok Build / grok-build-0.1 / grok-cli)が出てきて混乱します。公式CLI・モデル単体・サードパーティCLI・同名フォークを1枚の表で別レイヤーに分離し、『動く/動かない』2点と用途別の選び方まで2026年6月時点の情報で整理します。
関連記事としては
BlogClaude Code の新effortモード徹底解説|max・ultracode・autoと『呪文ultrathink』の正体Claude Code の /effort に増えた max・ultracode・auto と、プロンプトに紛れ込ませる呪文 ultrathink を、公式が明言した『ultracode は API の effort レベルではない』を起点に解剖。overthinking・自律ワークフロー・永続性と優先順位の罠まで、誤解されやすい論点を一次情報で正します。→ もあわせて読むと、今回の論点とのつながりを把握しやすくなります。
この記事は xAI 公式ページ(x.ai/cli・x.ai/news/grok-build-0-1)・OpenRouter のモデルページ・VibeKit / npm のドキュメントを 2026年6月に確認して執筆しています。Grok Build と grok-build-0.1 はいずれも 2026年5月ローンチの beta で、料金・提供プロバイダ・認証方式は改定が早いため、公開時点では各公式ページの再確認を推奨します。本文の価格・仕様はすべて 2026年6月時点のものです。
TL;DR: 「Grok でコーディング」を調べると出てくる3つは全部別レイヤーです。①Grok Build=xAI 公式のエージェンティック・コーディングCLI(8並列・要サブスク・カスタムエンドポイント不可)、②grok-build-0.1=その中身のモデル単体(OpenAI互換API・従量課金)、③@vibe-kit/grok-cli=サードパーティの OpenAI互換CLI(--base-url で任意のバックエンドに向けられる)。覚えるべきは2つだけ —— ✅ grok-cli は --base-url で grok-build-0.1 を動かせる(ただし公式 Build の独自ハーネスは付かない)/❌ 公式 Grok Build CLI は自前ゲートウェイに向け直せない。無料枠は2026年6月時点でどこにもありません。
--base-url
混乱の原因は、名前が似ているのに抽象度のレイヤーが違うものが同じ土俵に並んでいることです。
たとえるなら、「ブラウザ(アプリ)」「レンダリングエンジン(中身)」「別のブラウザ(他社製)」を、名前が似ているという理由だけで横並びに比較しようとしているようなものです。レイヤーを揃えずに比べるから「どれを選べばいいのか分からない」になる。まずはレイヤーで仕分けます。
| # | 名称 | 正体 | 認証 | カスタムエンドポイント | 提供元 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Grok Build CLI | xAI 公式のエージェンティック・コーディングCLI。plan-first・最大8並列サブエージェント(Git worktree)・MCP対応などの独自ハーネス | 公式アカウントでログイン+サブスク | ❌ 不可 | xAI(x.ai/cli) |
| 2 | grok-build-0.1 | 上の「中身」にあたるモデル単体。コーディング特化(256Kコンテキスト) | API キー | ✅ 提供元次第 | xAI直 / OpenRouter / Vercel |
| 3 | @vibe-kit/grok-cli | サードパーティのCLI。OpenAI互換クライアント | API キー(-k) | ✅ --base-url | npm(MIT) |
| 4 | 同名の別フォーク | superagent-ai/grok-cli・whitesmith/grok-cli など。"grok-cli" は一語で複数存在 | 各々 | 各々 | GitHub |
--base-url を OpenRouter / Vercel / xAI直 のいずれかに向ければ、モデルとして grok-build-0.1 を呼べます。ただし公式 Grok Build の独自ハーネス機能(8並列・Orchestrator など)は付いてきません —— あくまで「モデルが使える」だけです。この2つを取り違えると、「grok-build-0.1 が grok-cli で動かない」「公式 Build を自前APIで安く回せる」といった逆向きの誤解が生まれます。実際にはちょうどその逆です。
最も「公式らしい」体験がこれです。8並列サブエージェントを Git worktree で走らせる構成や、plan-first(計画を立ててから実行)・MCP 対応といった独自UXは、ここにしかありません。エージェンティックなコーディングCLIという点では
BlogAIが書いたコードの穴を、AI自身に3層で見張らせる——Claude Code 公式セキュリティプラグインを実機検証した正直な結論AIが生成したコードの脆弱性を、Anthropic公式の無料プラグイン security-guidance はどこまで防げるのか。わざと危険なコードを書かせて3層チェックが鳴るか実機検証し、限界も正直にまとめました。→で触れた Claude Code と同じ系譜のツールですが、Grok Build はバックエンドが xAI に固定されているのが大きな違いです。
x.ai/cli 参照。curl ベースのインストーラが提供されています)ハマりどころ: カスタムエンドポイント非対応なので、「手元の OpenAI互換ゲートウェイ経由で課金を一元化したい」「別の安いベンダー経由で回したい」はできません。課金は xAI サブスクに固定されます。
| プラン | 月額 | 備考 |
|---|---|---|
| SuperGrok | $30 | |
| X Premium+ | $40 | |
| SuperGrok Heavy | $299 | 初6ヶ月 $99 のプロモ枠表記あり |
無料枠(フリープラン)は存在しません。 Grok Build は2026年5月14日に early beta としてローンチし、5月25日にすべての SuperGrok / X Premium+ 加入者へ拡大されました。
公式CLIの独自UXは要らず、「コーディング特化モデルを自分のツールに組み込みたい」だけなら、モデル単体の API を使います。すべて OpenAI互換です。
| 提供元 | base URL | モデルID |
|---|---|---|
| xAI 直 | https://api.x.ai/v1 | grok-build-0.1 |
| OpenRouter | https://openrouter.ai/api/v1 | x-ai/grok-build-0.1 |
| Vercel AI Gateway | (Vercel経由) | grok-build-0.1 |
ポイント: 「公式 Grok Build(サブスク)」を契約しなくても、モデル grok-build-0.1 だけなら API キー1つで誰でも従量で叩けます。サブスクとAPIは別の入口だと理解しておくと混乱しません。
--base-url@vibe-kit/grok-cli(サードパーティ・MIT)は OpenAI互換クライアントなので、バックエンドを自由に差し替えられます。デフォルトの base URL は https://api.x.ai/v1 ですが、設定ファイルや -u, --base-url フラグ(環境変数 GROK_BASE_URL でも可)で任意のエンドポイントへ向けられます。
// grok-cli グローバル設定の例
{
"apiKey": "<your_provider_key>",
"baseURL": "https://openrouter.ai/api/v1",
"defaultModel": "x-ai/grok-build-0.1"
}
筆者は self-host した LiteLLM ゲートウェイ経由で grok-cli を Azure AI Foundry の Grok(grok-4.3 系)に接続して本番運用しています。grok-cli は OpenAI互換クライアントなので、baseURL を変えるだけでバックエンドをまるごと差し替えられる —— この「ゲートウェイ越しに任意の Grok を流す」構成が実機で動いていることが、上記アンカー(grok-cli が OpenAI互換で Grok を動かせる)の裏付けになっています。grok-build-0.1 も同じ OpenAI互換APIなので、モデルIDを差し替えれば同様に構成できます。
実際にハマった罠: grok-cli は xAI の Live Search 用パラメータ search_parameters を常時付与します。これを OpenAI互換プロキシ(Azure 等)に流すと 400 エラーになります。プロキシ側で当該パラメータを drop する設定(LiteLLM なら additional_drop_params)が必要です。xAI直なら起きませんが、互換プロキシ経由では踏みやすいので注意してください。これは公式ドキュメントには書かれていない、実際に繋いでみて初めて分かる類の落とし穴です。
最後にもう1つだけ。"grok-cli" は固有名詞ではありません。 npm の @vibe-kit/grok-cli、GitHub の superagent-ai/grok-cli・whitesmith/grok-cli など、同名・別実装が複数あります。記事や issue で「grok-cli」とだけ書かれていたら、どの実装の話なのかを必ず特定してください。設定ファイルの場所やフラグの仕様が実装ごとに違うので、別物の手順をそのまま真似すると動きません。
そして念のため —— xAI 公式が出しているのは "grok-cli" ではなく "Grok Build" です。ここも混同されやすいポイントです。
Q. grok-cli を使えば grok-build-0.1 を無料で使えますか? いいえ。grok-cli(@vibe-kit/grok-cli)自体は MIT ライセンスの無料ツールですが、その先で叩く grok-build-0.1 のAPI利用料(OpenRouter等で従量課金)は別途かかります。無料なのは「CLIというガワ」だけです。
Q. 公式 Grok Build CLI を自前のLiteLLMゲートウェイ経由で安く回せますか? できません。公式 Grok Build CLI は xAI アカウント認証に固定されており、カスタムエンドポイントに向け直せません。自前ゲートウェイで一元管理したい場合は、③の grok-cli + ②のモデルAPI という組み合わせになります。
Q. grok-build-0.1 はどこで使うのが一番手軽ですか?
OpenAI互換APIに慣れているなら OpenRouter(モデルID x-ai/grok-build-0.1)が手軽です。xAI直(https://api.x.ai/v1)でも構いません。いずれも従量課金で、コンテキストは256Kです。
Q. grok-cli が突然 400 エラーを返すのですが?
互換プロキシ(Azure 等)経由の場合、grok-cli が付与する search_parameters(xAI の Live Search 用)がプロキシ側で弾かれている可能性が高いです。LiteLLM なら additional_drop_params で該当パラメータを drop してください。xAI直では起きにくい現象です。
| やりたいこと | 選ぶもの | 無料枠 |
|---|---|---|
| 公式の8並列/Orchestrator など独自UXを使いたい | ① Grok Build CLI(サブスク) | なし |
| コーディング特化モデルを自分のアプリ/CLIに組み込みたい | ② grok-build-0.1 API(OpenRouter等) | なし |
| 既存の自前ゲートウェイ/CLIで Grok を一元管理したい | ③ grok-cli --base-url + ②のモデル | (課金は②/ゲートウェイ側) |
結論: 「無料で Grok コーディングを試す枠」は2026年6月時点でどこにもありません。コストを抑えたいなら ②の従量API+③の自前CLI、独自UXが欲しいなら①のサブスク、という住み分けになります。
「名前は似ているが実は別レイヤーの別物」を解きほぐして使い分ける、という考え方は Grok に限った話ではありません。たとえば
Blog「effortは高いほど良い」は間違い。GPT-5.5の5段階を実務で使い分ける判断基準GPT-5.5のreasoning.effortパラメータ(none〜xhigh)の選び方を実務翻訳。Responses APIとChat Completions APIの書き方の違い、思考過多トラップの回避、タスク別の判断フローを整理します。→も、「全部 high にしておけばいい」という直感を一度ほどいてから選び直すという意味で、発想は同じです。名前や設定に振り回されず、レイヤーと用途で仕分ける —— これが結局いちばん速い近道です。
HW系エンジニアとして20年超・2000件超の単独SOL業務を経験。AI・ガジェット・自作PCを実際に触りながら「本当に使えるか」を試し続けています。META-MARK では GPU/CPU/AI ツールの実務評価と、プログラマティック SEO の実験を並行して走らせています。
(確認日: 2026-06-01 / Grok Build・grok-build-0.1 はいずれも 2026-05 ローンチの beta)
この記事は以下の一次ソースを 2026年6月に確認して執筆し、grok-cli を self-host ゲートウェイ経由で本番運用した実機検証の知見を併記しています。
META-MARK × AI
ローカルAIを動かすGPU、ちゃんと選べていますか?
VRAM・性能・コスパをMetaScoreで数値化。AIアプリ別の推奨ハードウェア要件も確認できます。