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XGrok 4.3 (batch)API

Grok 4.3 è un modello di ragionamento di SpaceXAI.

1MFinestra di contesto · token
$1Prezzo di input · per M token
$2Prezzo di output · per M token
xAIFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi benchmark indipendenti per Grok 4.3 (batch), misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio. Modalità di misurazione: 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. modelli misurati quitop 38%
Punteggi superiori a 62% dei 289 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $1.56 per 1M token (mediana di 34) — questo costa $1.25.
Più economico e migliore su questo indice: MiMo-V2.6-Pro · DeepSeek V4.1 Flash 1017 · GLM 5.3 e 34 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Grok 4.3 (batch) è un modello AI commerciale di xAI. Le specifiche di seguito sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai prezzi di listino pubblici, quindi i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è Grok 4.3 (batch)?

Grok 4.3 (batch) è un modello di linguaggio AI di xAI. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 24.9 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Grok 4.3 (batch) è gratuito?

Grok 4.3 (batch) non è gratuito: costa $1 per milione di token di input e $2 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

In cosa è bravo Grok 4.3 (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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