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XGrok 4.20API

Grok 4.20 ist ein Denkmodell von SpaceXAI mit branchenführender Geschwindigkeit und agentischen Tool-Calling-Fähigkeiten.

2MKontextfenster · Tokens
$1.25Eingabepreis · pro M Tokens
$2.5Ausgabepreis · pro M Tokens
xAIAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Grok 4.20, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index38
GPQA91.1%
Humanity's Last Exam34.5%
Long Context Reasoning62.3%
SciCode45.6%
IFBench81.2%
τ²-Bench93%
Terminal-Bench Hard37.9%
💰 Blended price$1.563 / 1M tokens
📈 Value24.3 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 31%
Scores höher als 69% der 273 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $1.35 pro 1M Tokens (Median von 24) — dieses kostet $1.56.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) und 26 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Grok 4.20 ist ein kommerzielles KI-Modell von xAI. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich auf Basis der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, daher spiegeln die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API wider.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Grok 4.20?

Grok 4.20 ist ein KI-Sprachmodell von xAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 38 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Grok 4.20 kostenlos?

Grok 4.20 ist nicht kostenlos: Es kostet $1.25 pro Million Eingabetokens und $2.5 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Grok 4.20 gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 91.1%, Humanity's Last Exam 34.5%, Long Context Reasoning 62.3%, SciCode 45.6%, IFBench 81.2%, τ²-Bench 93%, Terminal-Bench Hard 37.9%.

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