Utiliser Grok CLI avec des modèles open source hébergés dans l’UE

Grok Build est l’agent de code d’xAI pour le terminal. Vous le lancez avec grok pour une session interactive plein écran, l’utilisez avec grok -p dans des scripts ou l’intégrez à d’autres applications via l’Agent Client Protocol. Il lit et modifie des fichiers, exécute des commandes, utilise des serveurs MCP, des skills et des hooks, et répartit le travail entre sous-agents.

Grok Build est livré avec les modèles d’xAI, mais sa référence de configuration présente les modèles personnalisés comme une option à part entière : tout point d’accès qui parle OpenAI Chat Completions, l’API Responses ou Anthropic Messages. C’est ainsi que vous le reliez à inference.eu.

Les modèles personnalisés se déclarent dans votre configuration utilisateur, ~/.grok/config.toml. Chaque table [model.<id>] décrit un modèle : model est l’identifiant envoyé à l’API, base_url l’URL de base d’inference.eu terminée par /v1, env_key la variable qui contient votre clé, et api_backend = "chat_completions" choisit le format OpenAI. name s’affiche dans le sélecteur.

Sous [models], default choisit le modèle des nouvelles sessions. Grok utilise aussi des modèles distincts pour les résumés de session, la description d’images et la recherche web : réglez session_summary sur un modèle inference.eu pour que ces appels en arrière-plan y partent aussi. Les fichiers de projet ne peuvent pas définir de modèles, ce qui tient les clés hors des dépôts.

La boucle de l’agent repose sur des appels d’outils fiables et sur le respect des consignes au fil de nombreuses étapes. qwen3-coder-480b-a35b-instruct est un bon choix par défaut au quotidien, avec des modifications précises et un usage sûr des outils. glm-5.3 et kimi-k3 conviennent à la planification, aux refontes plus larges, au débogage exigeant et aux résumés de session.

gpt-oss-120b répond vite et convient aux sous-agents, aux scripts et aux questions courtes. Renseignez context_window pour chaque modèle afin que Grok compacte la conversation au bon moment. Avec allowed_models sous [models], vous limitez le sélecteur aux modèles inference.eu.

Une erreur 401 signifie que la clé n’est pas parvenue au point d’accès. Vérifiez que INFERENCE_EU_API_KEY est exportée dans le shell qui lance grok et que env_key désigne exactement cette variable. Une erreur 404 vient le plus souvent d’un chemin en trop dans base_url, ou d’un api_backend qui ne correspond pas à l’URL.

Si les appels d’outils échouent ou arrivent incomplets, réglez stream_tool_calls = false sur le modèle ; certains points d’accès personnalisés en ont besoin. Si la recherche web échoue, supports_backend_search doit rester à false, car les outils de recherche hébergés par xAI ne tournent pas ailleurs. grok inspect montre les fichiers et modèles réellement chargés.

Avec inference.eu comme modèle, les fichiers, diffs et sorties de commandes que Grok envoie au modèle sont traités dans des centres de données de l’UE et ne servent jamais à l’entraînement. Nous signons un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, publions la liste de nos sous-traitants et facturons en euros.

Grok Build est un produit d’xAI, et une partie du trafic peut encore y partir : la connexion au premier lancement, la recherche web hébergée par xAI et toute tâche de fond encore attribuée à un modèle Grok. Pointez session_summary et image_description vers inference.eu, laissez supports_backend_search = false et restreignez allowed_models.