> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt.

# Groq Cloud

## Omówienie

[Groq Cloud](https://console.groq.com/) zapewnia łatwy dostęp do szybkiego wnioskowania AI i endpointów API zgodnych z OpenAI — w kilku kliknięciach.

W kilku prostych krokach użyj czołowych [publicznie dostępnych modeli](https://console.groq.com/docs/overview/models), takich jak Llama, Mixtral i Gemma, jako mózgu swoich agentów ElevenLabs.

## Wybór modelu

Aby w pełni wykorzystać możliwości agentów ElevenLabs, potrzebujesz modelu obsługującego narzędzia i uporządkowane dane wyjściowe. Groq poleca następujące modele Llama-3.3 ze względu na ich wszechstronność i wydajność:

* meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct (okno kontekstu 10 mln tokenów) i obsługa 12 języków (arabski, angielski, francuski, niemiecki, hindi, indonezyjski, włoski, portugalski, hiszpański, tagalski, tajski i wietnamski)
* llama-3.3-70b-versatile (okno kontekstu 128 tys. | maks. 32 768 tokenów wyjściowych)
* llama-3.1-8b-instant (okno kontekstu 128 tys. | maks. 8192 tokeny wyjściowe)

Dlatego do agenta ElevenLabs Agents zalecamy `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct`.

## Konfiguracja Llama 3.3 w Groq Cloud

Przejdź do [console.groq.com/keys](https://console.groq.com/keys) i utwórz nowy klucz API.

![Dodaj sekret](/docs/_fern-img/2dc1bdac30871fb4059a394b8edfedd4cf953f8e1f787ca8b807a9f195e7fdf3.webp)

Gdy masz już klucz API, możesz go przetestować, uruchamiając poniższe polecenie curl:

```bash
curl https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions -s \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $GROQ_API_KEY" \
-d '{
"model": "llama-3.3-70b-versatile",
"messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Hello, how are you?"
}]
}'
```

Przejdź do swojego [agenta AI](https://elevenlabs.io/app/agents), przewiń do sekcji "Secrets" i wybierz "Add Secret". Po dodaniu sekretu kliknij "Save", aby był dostępny dla agenta.

![Dodaj sekret](/docs/_fern-img/464e123d926fbd9e6986a382af8da55d9f3861d1e593bb1f4b41ba33bed67ae1.webp)

Wybierz "Custom LLM" z menu rozwijanego.

![Wybierz własny LLM](/docs/_fern-img/45ec75f558a5c8e5070bd3170d96cbc54ef63e15d9f04ac472a45854a22a17ac.webp)

W polu Server URL podaj endpoint API Groq zgodny z OpenAI: `https://api.groq.com/openai/v1`. W polu Model ID podaj omówiony wyżej `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct`, a następnie wybierz klucz API z menu rozwijanego.

![Wprowadź URL](/docs/_fern-img/70555982e71101023f8e988102ab505c964fd6796a190a9bce74f3c0ed1b56be.webp)

Teraz kliknij "Test AI Agent", aby porozmawiać z własnym modelem Llama 3.3.