Welche Benchmarks zeigen die Leistung von Grok-4.20?

Frühe Berichte ordnen Grok-4.20 bei etwa 1505–1535 ELO auf der LMSYS Arena ein und zeigen starke Ergebnisse in realen Wettbewerben wie den Alpha Arena-Handelssimulationen.

Wie groß ist das Kontextfenster in der Grok-4.20 API?

Grok-4.20 unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 2,000,000 Token und ermöglicht es Entwicklern, extrem lange Dokumente oder Datensätze in einer einzigen Anfrage zu verarbeiten.

Ist Grok-4.20 über eine API für Entwickler verfügbar?

Ja. Grok-4.20 ist über die Come API verfügbar.

Wie schneidet Grok-4.20 im Vergleich zu GPT-5.2 oder Gemini-Modellen ab?

Grok-4.20 konzentriert sich auf Mehragenten-Schlussfolgern und sehr lange Kontextfenster, während GPT-5.2 hochpräzises Schlussfolgern betont und Gemini-Modelle sich auf multimodale Integration innerhalb des Google-Ökosystems konzentrieren.

Was unterscheidet Grok-4.20 von früheren Grok-Modellen?

Grok-4.20 führt ein Mehragenten-Schlussfolgerungssystem ein, bei dem mehrere Agenten einen Prompt gleichzeitig analysieren und gemeinsam an einer endgültigen Antwort arbeiten, wodurch komplexes Schlussfolgern und die Programmierleistung verbessert werden.

Kann Grok-4.20 multimodale Eingaben wie Bilder oder Video verarbeiten?

Ja. Grok-4.20 unterstützt multimodale Eingaben, einschließlich Text, Bildern und Video, und ermöglicht die Analyse gemischter Inhalte innerhalb einer einzigen Unterhaltung.

xAI

Verfügbar

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Das Release Grok 4.20 führt eine Multi-Agenten-Architektur (mehrere spezialisierte Agenten, die in Echtzeit koordiniert werden), erweiterte Kontextmodi sowie gezielte Verbesserungen beim Befolgen von Anweisungen, bei der Reduzierung von Halluzinationen und bei strukturierten/werkzeuggestützten Ausgaben ein.

Startpreis

$1.00 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Testen Sie Grok 4.20 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Grok 4.20, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Grok-4.20

Element	Grok-4.20 (öffentliche Spezifikationen)
Modellfamilie	Grok-4-Serie
Entwickler	xAI
Veröffentlichungsstatus	Beta (erste Einführung 17. Feb. 2026)
Eingabetypen	Text, Bild, Video
Ausgabetypen	Textausgaben (strukturierte Ausgaben und Funktions-/Tool-Aufrufe unterstützt).
Kontextfenster	Bis zu 2.000.000 Token
Architektur	Kollaboratives Multi-Agenten-Reasoning
Tool-Unterstützung	Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben
Reasoning	Integrierte Schlussfolgerungsfähigkeiten
Trainingsinfrastruktur	Colossus-Supercluster (~200.000 GPUs)
Modellvarianten	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Was ist Grok-4.20

Grok-4.20 ist die neueste experimentelle Veröffentlichung in der Grok-4-Familie von xAI. Der Fokus liegt auf agentenbasiertem Reasoning, der Verarbeitung extrem langer Kontexte und hochschneller Inferenz, mit dem Ziel, präzise Antworten mit einer niedrigeren Halluzinationsrate als frühere Grok-Modelle zu liefern.

Im Gegensatz zu früheren Grok-Modellen, die auf Einzelmodell-Inferenz setzten, führt Grok-4.20 die Zusammenarbeit mehrerer Agenten ein, bei der mehrere interne Agenten eine Eingabe gleichzeitig analysieren und zu einer finalen Antwort konvergieren. Diese Architektur ist darauf ausgelegt, die Leistung bei komplexem Reasoning, beim Programmieren und bei Forschungsaufgaben zu verbessern.

Hauptfunktionen von Grok-4.20

Ultralanges Kontextfenster (2M Token): Ermöglicht die Verarbeitung ganzer Bücher, großer Datensätze oder langer Code-Repositories in einem einzigen Prompt.
Multi-Agenten-Reasoning-Architektur: Bis zu vier interne Agenten können eine Eingabe parallel analysieren und Lösungen diskutieren, bevor eine finale Antwort erzeugt wird.
Agentische Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben: Unterstützt Funktionsaufrufe und strukturierte Antworten zur Integration in Anwendungen und automatisierte Workflows.
Multimodales Verständnis: Akzeptiert Text-, Bild- und Videoeingaben innerhalb derselben Modell-Pipeline.
Schnelle Inferenz mit Fokus auf niedrige Halluzinationsrate: xAI positioniert das Modell als optimiert für wahrheitsgemäße Antworten und starke Prompt-Adhärenz.

Benchmark-Leistung von Grok-4.20

Öffentliche Benchmark-Daten sind in der Beta-Phase noch begrenzt, doch frühe Berichte deuten darauf hin:

Benchmark	Ergebnis / Status
LMSYS Chatbot Arena	Geschätzte ELO ~1505–1535
ForecastBench	Rang #2 in frühen Tests
Alpha Arena trading challenge	Erzielte +34.59% Rendite

Diese Zahlen deuten darauf hin, dass Grok-4.20 mit Spitzenmodellen bei realweltlichem Reasoning und agentengesteuerten Aufgaben konkurriert, statt nur bei einfachen Benchmark-Fragen.

Grok-4.20 Beta vs andere Spitzenmodelle

Modell	Entwickler	Kontextfenster	Zentrale Stärke
Grok-4.20	xAI	2M Token	Multi-Agenten-Reasoning
GPT-5.2	OpenAI	~400K Token	Fortgeschrittenes Reasoning + Programmierung
Gemini 3 Pro	Google	~1M Token	Multimodal und Google-Ökosystem
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ Token	Zuverlässiges Reasoning

Wesentliche Unterschiede

Grok-4.20 legt den Schwerpunkt auf Multi-Agenten-Zusammenarbeit für Reasoning-Aufgaben.
Es bietet eines der größten Kontextfenster in produktiven LLMs (2M Token).
Konkurrenzmodelle können Grok je nach Bewertungsaufgabe in bestimmten Bereichen wie strukturiertem Reasoning oder kreativem Schreiben übertreffen.

Repräsentative Anwendungsfälle

Forschungsanalysen mit langem Kontext
Große Dokumente, juristische Materialien oder akademische Forschung verarbeiten.
Agentenbasierte Automatisierungssysteme
Mehrstufige Workflows aufbauen, in denen das Modell Aufgaben plant und ausführt.
Fortgeschrittenes Programmieren und Simulationen
Ingenieurprobleme lösen oder Systeme mit langen Reasoning-Ketten simulieren.
Datenanalyse und Dashboard-Automatisierung
Mehrere Datenströme parallel nachverfolgen und analysieren.
Multimodale Wissensverarbeitung
Bilder, Videoframes und Text in einem einheitlichen Reasoning-Prozess interpretieren.

Zugriff auf und Nutzung der Grok 4.2 API

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich bitte zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI console an. Rufen Sie den Zugriffsberechtigungs-API-Schlüssel der Schnittstelle ab. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

Schritt 2: Anfragen an die `Grok 4.2` API senden

Wählen Sie den „grok-4.20-0309-reasoning“-Endpoint, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Die Anfragemethode und der Request-Body sind in der API-Dokumentation auf unserer Website zu finden. Unsere Website bietet außerdem einen Apifox-Test zu Ihrer Bequemlichkeit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. Wo aufzurufen: [Chat]-Format.

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.003

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.03

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.045

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Grok 4.20

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Grok 4.20, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Grok 4.20 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
grok-4.20-0309-reasoning	Eingabe:$1/M Ausgabe:$2/M	Eingabe:$1.25/M Ausgabe:$2.5/M	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completions

Beispielcode und API für Grok 4.20

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Grok 4.20 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Grok 4.20 in Ihren Projekten zu nutzen.

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_search"},
      {"type": "x_search"}
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_search"},
      {"type": "x_search"}
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_search"}, {"type": "x_search"}],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
    },
  ],
  tools: [{ type: "web_search" }, { type: "x_search" }],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-text

image-to-text

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: xAI
Kontext: 2,000,000
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Grok 4.20 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modell ansehen

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

gpt-oss-20b(free)-API entdecken.

Modell ansehen

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash ist ein leichtgewichtiges Gemini-Modell der nächsten Generation mit dem Ziel, ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Coding-Fähigkeiten zu erreichen.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Fable 5.1

Intelligenz der nächsten Generation für dauerhaft aktive Agenten

Modell ansehen

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash ist das erste nativ multimodale Modell der GLM-5-Serie und bietet eine stärkere Intelligenz als GLM-5.2, wobei es zugleich eine außergewöhnlich kosteneffiziente Architektur beibehält. GLM-5.3-Flash ist mit einem Rabatt von 50 % erhältlich (durchgestrichene Preise sind Listenpreise). Die Aktion endet am 9. September 2026 um 24:00 Uhr (UTC+8, Singapur-Zeit).

Modell ansehen

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash ist Qianwens neuestes multimodales Großmodell, das leistungsstarke Verständnis- und Generierungsfähigkeiten mit exzellenter Antwortgeschwindigkeit verbindet. Das Modell unterstützt nativ Kontextfenster im Millionenbereich und kann so ultralange Dokumente, Code-Repositories und komplexe Unterhaltungen gleichzeitig verarbeiten.

Modell ansehen

Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

Modell-ID	Beschreibung	Verfügbarkeit	Anfrage
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Multi-Agent-Variante, optimiert für Echtzeit-Agentenorchestrierung und Tool-Aufrufe (nützlich für tiefgehende Recherche-Workflows, bei denen mehrere Sub-Agenten Websuchen, Codeausführung und kritische Begutachtung durchführen).	✅	Aufrufe im Response-Format.
grok-4.20-0309-reasoning	Für Schlussfolgerungen optimierte Variante: priorisiert tiefere Chain-of-Thought-Stil-Begründungen und höhere Benchmark-Ergebnisse bei schlussfolgerungsintensiven Tests; gegenüber Nicht-Reasoning-Varianten sind höhere Latenz/Kosten pro Token zu erwarten.	✅	Chat-Format-Aufruf und Aufrufe im Response-Format.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante mit geringerer Latenz/geringeren Kosten für Aufgaben mit hohem Durchsatz, bei denen deterministische, kurze Antworten oder Streaming-Ausgaben Priorität haben; Kompromisse umfassen niedrigere Reasoning-Benchmark-Werte.	✅	Aufrufe im Response-Format.

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xAI

Verfügbar

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Startpreis

$1.00 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Testen Sie Grok 4.20 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Grok 4.20, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Grok-4.20

Element	Grok-4.20 (öffentliche Spezifikationen)
Modellfamilie	Grok-4-Serie
Entwickler	xAI
Veröffentlichungsstatus	Beta (erste Einführung 17. Feb. 2026)
Eingabetypen	Text, Bild, Video
Ausgabetypen	Textausgaben (strukturierte Ausgaben und Funktions-/Tool-Aufrufe unterstützt).
Kontextfenster	Bis zu 2.000.000 Token
Architektur	Kollaboratives Multi-Agenten-Reasoning
Tool-Unterstützung	Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben
Reasoning	Integrierte Schlussfolgerungsfähigkeiten
Trainingsinfrastruktur	Colossus-Supercluster (~200.000 GPUs)
Modellvarianten	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Was ist Grok-4.20

Hauptfunktionen von Grok-4.20

Ultralanges Kontextfenster (2M Token): Ermöglicht die Verarbeitung ganzer Bücher, großer Datensätze oder langer Code-Repositories in einem einzigen Prompt.
Multi-Agenten-Reasoning-Architektur: Bis zu vier interne Agenten können eine Eingabe parallel analysieren und Lösungen diskutieren, bevor eine finale Antwort erzeugt wird.
Agentische Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben: Unterstützt Funktionsaufrufe und strukturierte Antworten zur Integration in Anwendungen und automatisierte Workflows.
Multimodales Verständnis: Akzeptiert Text-, Bild- und Videoeingaben innerhalb derselben Modell-Pipeline.
Schnelle Inferenz mit Fokus auf niedrige Halluzinationsrate: xAI positioniert das Modell als optimiert für wahrheitsgemäße Antworten und starke Prompt-Adhärenz.

Benchmark-Leistung von Grok-4.20

Öffentliche Benchmark-Daten sind in der Beta-Phase noch begrenzt, doch frühe Berichte deuten darauf hin:

Benchmark	Ergebnis / Status
LMSYS Chatbot Arena	Geschätzte ELO ~1505–1535
ForecastBench	Rang #2 in frühen Tests
Alpha Arena trading challenge	Erzielte +34.59% Rendite

Diese Zahlen deuten darauf hin, dass Grok-4.20 mit Spitzenmodellen bei realweltlichem Reasoning und agentengesteuerten Aufgaben konkurriert, statt nur bei einfachen Benchmark-Fragen.

Grok-4.20 Beta vs andere Spitzenmodelle

Modell	Entwickler	Kontextfenster	Zentrale Stärke
Grok-4.20	xAI	2M Token	Multi-Agenten-Reasoning
GPT-5.2	OpenAI	~400K Token	Fortgeschrittenes Reasoning + Programmierung
Gemini 3 Pro	Google	~1M Token	Multimodal und Google-Ökosystem
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ Token	Zuverlässiges Reasoning

Wesentliche Unterschiede

Grok-4.20 legt den Schwerpunkt auf Multi-Agenten-Zusammenarbeit für Reasoning-Aufgaben.
Es bietet eines der größten Kontextfenster in produktiven LLMs (2M Token).
Konkurrenzmodelle können Grok je nach Bewertungsaufgabe in bestimmten Bereichen wie strukturiertem Reasoning oder kreativem Schreiben übertreffen.

Repräsentative Anwendungsfälle

Forschungsanalysen mit langem Kontext
Große Dokumente, juristische Materialien oder akademische Forschung verarbeiten.
Agentenbasierte Automatisierungssysteme
Mehrstufige Workflows aufbauen, in denen das Modell Aufgaben plant und ausführt.
Fortgeschrittenes Programmieren und Simulationen
Ingenieurprobleme lösen oder Systeme mit langen Reasoning-Ketten simulieren.
Datenanalyse und Dashboard-Automatisierung
Mehrere Datenströme parallel nachverfolgen und analysieren.
Multimodale Wissensverarbeitung
Bilder, Videoframes und Text in einem einheitlichen Reasoning-Prozess interpretieren.

Zugriff auf und Nutzung der Grok 4.2 API

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Schritt 2: Anfragen an die `Grok 4.2` API senden

Fügen Sie Ihre Frage oder Anfrage in das content-Feld ein — darauf wird das Modell antworten. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und den Ausgabedaten.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.003

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.03

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.045

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Grok 4.20

Model	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
grok-4.20-0309-reasoning	Eingabe:$1/M Ausgabe:$2/M	Eingabe:$1.25/M Ausgabe:$2.5/M	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completions

Beispielcode und API für Grok 4.20

POST

/v1/chat/completions

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_search"},
      {"type": "x_search"}
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings."
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "web_search"},
      {"type": "x_search"}
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
        }
    ],
    tools=[{"type": "web_search"}, {"type": "x_search"}],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.20-multi-agent-beta-0309",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Research the latest breakthroughs in quantum computing and summarize the key findings.",
    },
  ],
  tools: [{ type: "web_search" }, { type: "x_search" }],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

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Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: xAI
Kontext: 2,000,000
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Grok 4.20 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

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CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modell ansehen

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

gpt-oss-20b(free)-API entdecken.

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Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash ist ein leichtgewichtiges Gemini-Modell der nächsten Generation mit dem Ziel, ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Coding-Fähigkeiten zu erreichen.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Fable 5.1

Intelligenz der nächsten Generation für dauerhaft aktive Agenten

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Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

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Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

Modell-ID	Beschreibung	Verfügbarkeit	Anfrage
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Multi-Agent-Variante, optimiert für Echtzeit-Agentenorchestrierung und Tool-Aufrufe (nützlich für tiefgehende Recherche-Workflows, bei denen mehrere Sub-Agenten Websuchen, Codeausführung und kritische Begutachtung durchführen).	✅	Aufrufe im Response-Format.
grok-4.20-0309-reasoning	Für Schlussfolgerungen optimierte Variante: priorisiert tiefere Chain-of-Thought-Stil-Begründungen und höhere Benchmark-Ergebnisse bei schlussfolgerungsintensiven Tests; gegenüber Nicht-Reasoning-Varianten sind höhere Latenz/Kosten pro Token zu erwarten.	✅	Chat-Format-Aufruf und Aufrufe im Response-Format.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante mit geringerer Latenz/geringeren Kosten für Aufgaben mit hohem Durchsatz, bei denen deterministische, kurze Antworten oder Streaming-Ausgaben Priorität haben; Kompromisse umfassen niedrigere Reasoning-Benchmark-Werte.	✅	Aufrufe im Response-Format.

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Grok 4.20 API

Playground

Überblick

Technische Spezifikationen von Grok-4.20

Was ist Grok-4.20

Hauptfunktionen von Grok-4.20

Benchmark-Leistung von Grok-4.20

Grok-4.20 Beta vs andere Spitzenmodelle

Repräsentative Anwendungsfälle

Zugriff auf und Nutzung der Grok 4.2 API

Schritt 1: Für einen API-Schlüssel registrieren

Schritt 2: Anfragen an die Grok 4.2 API senden

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

FAQ

Welche Benchmarks zeigen die Leistung von Grok-4.20?

Wie groß ist das Kontextfenster in der Grok-4.20 API?

Ist Grok-4.20 über eine API für Entwickler verfügbar?

Wie schneidet Grok-4.20 im Vergleich zu GPT-5.2 oder Gemini-Modellen ab?

Was unterscheidet Grok-4.20 von früheren Grok-Modellen?

Kann Grok-4.20 multimodale Eingaben wie Bilder oder Video verarbeiten?

Preisgestaltung

Preise für Grok 4.20

API

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Beispielcode und API für Grok 4.20

cURL Code Example

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Ist Grok-4.20 über eine API für Entwickler verfügbar?

Wie schneidet Grok-4.20 im Vergleich zu GPT-5.2 oder Gemini-Modellen ab?

Was unterscheidet Grok-4.20 von früheren Grok-Modellen?

Kann Grok-4.20 multimodale Eingaben wie Bilder oder Video verarbeiten?

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Schritt 2: Anfragen an die `Grok 4.2` API senden

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