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XGrok 4.3 (batch)API

Grok 4.3 est un modèle de raisonnement de SpaceXAI.

1MFenêtre de contexte · tokens
$1Prix d'entrée · par M tokens
$2Prix de sortie · par M tokens
xAIFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Grok 4.3 (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : high.

Intelligence index24.9
Coding index42.2
GPQA90.1%
Humanity's Last Exam37.2%
Long Context Reasoning73%
SciCode48.3%
IFBench81.3%
τ²-Bench97.7%
τ-Bench Banking12.4%
Terminal-Bench39.7%
Terminal-Bench Hard37.9%
💰 Blended price$1.563 / 1M tokens
📈 Value15.9 intelligence points per $
vs. modèles mesurés icitop 34%
Scores plus élevés que 66% des 289 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $1.56 par 1M de tokens (médiane de 31) — celui-ci coûte $1.25.
Moins cher et meilleur sur cet indice : MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash et 28 de plus
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Grok 4.3 (batch) est un modèle d'IA commercial de xAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Grok 4.3 (batch) ?

Grok 4.3 (batch) est un modèle de langage IA de xAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 24.9 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Grok 4.3 (batch) est-il gratuit ?

Grok 4.3 (batch) n'est pas gratuit : il coûte 1 $ par million de jetons d'entrée et 2 $ par million de jetons de sortie. Des alternatives open-weight peuvent être self-hosted sans coût par jeton.

À quoi Grok 4.3 (batch) est-il bon ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 90.1%, Humanity's Last Exam 37.2%, Long Context Reasoning 73%, SciCode 48.3%, IFBench 81.3%, τ²-Bench 97.7%, τ-Bench Banking 12.4%, Terminal-Bench 39.7%, Terminal-Bench Hard 37.9%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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