¿Qué benchmarks muestran el rendimiento de Grok-4.20?

Los primeros informes sitúan a Grok-4.20 en torno a 1505–1535 ELO en LMSYS Arena y señalan resultados sólidos en competiciones del mundo real como las simulaciones de trading de Alpha Arena.

¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto en la API de Grok-4.20?

Grok-4.20 admite una ventana de contexto de hasta 2,000,000 tokens, lo que permite a los desarrolladores procesar documentos o conjuntos de datos extremadamente largos en una sola solicitud.

¿Está Grok-4.20 disponible a través de una API para desarrolladores?

Sí. Grok-4.20 está disponible a través de la API de Come.

¿Cómo se compara Grok-4.20 con GPT-5.2 o los modelos Gemini?

Grok-4.20 se centra en el razonamiento multiagente y en ventanas de contexto muy largas, mientras que GPT-5.2 enfatiza el razonamiento de alta precisión y los modelos Gemini se enfocan en la integración multimodal dentro del ecosistema de Google.

¿Qué hace que Grok-4.20 sea diferente de los modelos Grok anteriores?

Grok-4.20 introduce un sistema de razonamiento multiagente en el que varios agentes analizan un prompt simultáneamente y colaboran en una respuesta final, mejorando el razonamiento complejo y el rendimiento en programación.

¿Puede Grok-4.20 manejar entradas multimodales como imágenes o video?

Sí. Grok-4.20 admite entradas multimodales, incluyendo texto, imágenes y video, lo que permite analizar contenido mixto dentro de una sola conversación.

xAI

Disponible

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

El lanzamiento de Grok 4.20 introduce una arquitectura multiagente (varios agentes especializados coordinados en tiempo real), modos de contexto ampliados y mejoras centradas en el seguimiento de instrucciones, la reducción de alucinaciones y las salidas estructuradas y compatibles con herramientas.

Precio inicial

$1.00 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Prueba Grok 4.20 con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Grok 4.20, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Grok-4.20

Elemento	Grok-4.20 (especificaciones públicas)
Familia de modelos	Serie Grok-4
Desarrollador	xAI
Estado de lanzamiento	Beta (primer despliegue el 17 de febrero de 2026)
Tipos de entrada	Texto, imagen, video
Tipos de salida	Salidas de texto (se admiten salidas estructuradas y llamadas a funciones/herramientas).
Ventana de contexto	Hasta 2,000,000 tokens
Arquitectura	Razonamiento colaborativo multiagente
Compatibilidad de tools	Llamadas a funciones, salidas estructuradas
Razonamiento	Capacidades de razonamiento integradas
Infraestructura de entrenamiento	Supercluster Colossus (~200,000 GPUs)
Variantes del modelo	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

¿Qué es Grok-4.20

Grok-4.20 es la última versión experimental de la familia Grok-4 desarrollada por xAI. Se centra en el razonamiento agentivo, la gestión de contextos extremadamente largos y la inferencia de alta velocidad, con el objetivo de ofrecer respuestas precisas con una tasa de alucinaciones menor que la de los modelos Grok anteriores.

A diferencia de los modelos Grok anteriores que utilizaban inferencia de modelo único, Grok-4.20 introduce la colaboración multiagente, en la que varios agentes internos analizan un prompt simultáneamente y convergen en una respuesta final. Esta arquitectura está diseñada para mejorar el rendimiento en tareas complejas de razonamiento, programación e investigación.

Características principales de Grok-4.20

Ventana de contexto ultralarga (2M tokens): Permite procesar libros completos, grandes conjuntos de datos o repositorios de código extensos en un único prompt.
Arquitectura de razonamiento multiagente: Hasta cuatro agentes internos pueden analizar un prompt en paralelo y debatir soluciones antes de producir una respuesta final.
Llamadas a herramientas agentivas y salidas estructuradas: Admite llamadas a funciones y respuestas estructuradas para la integración con aplicaciones y flujos de trabajo automatizados.
Comprensión multimodal: Acepta entradas de texto, imagen y video dentro de la misma canalización del modelo.
Inferencia rápida con énfasis en baja alucinación: xAI posiciona el modelo como optimizado para respuestas veraces y una fuerte adherencia a las instrucciones del prompt.

Rendimiento en benchmarks de Grok-4.20

Los datos públicos de benchmarks aún son limitados durante la beta, pero informes tempranos indican:

Benchmark	Resultado / Estado
LMSYS Chatbot Arena	ELO estimado ~1505–1535
ForecastBench	Clasificado #2 en pruebas tempranas
Alpha Arena trading challenge	Obtuvo un rendimiento de +34.59%

Estos números sugieren que Grok-4.20 compite con modelos de frontera en tareas del mundo real impulsadas por agentes, más que en preguntas simples de benchmark.

Grok-4.20 Beta vs otros modelos de frontera

Modelo	Desarrollador	Ventana de contexto	Fortaleza clave
Grok-4.20	xAI	2M tokens	Razonamiento multiagente
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokens	Razonamiento avanzado + programación
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokens	multimodal y ecosistema de Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokens	razonamiento confiable

Diferencias clave

Grok-4.20 enfatiza la colaboración multiagente para tareas de razonamiento.
Ofrece una de las ventanas de contexto más grandes en LLMs en producción (2M tokens).
Los modelos competidores pueden superar a Grok en ciertas áreas como el razonamiento estructurado o la escritura creativa según las tareas de evaluación.

Casos de uso representativos

Análisis de investigación con contexto largo
Procesar documentos extensos, materiales legales o investigaciones académicas.
Sistemas de automatización basados en agentes
Crear flujos de trabajo de múltiples pasos donde el modelo planifica y ejecuta tareas.
Programación y simulaciones avanzadas
Resolver problemas de ingeniería o simular sistemas con cadenas de razonamiento largas.
Análisis de datos y automatización de paneles
Rastrear y analizar múltiples flujos de datos en paralelo.
Procesamiento de conocimiento multimodal
Interpretar imágenes, fotogramas de video y texto en un proceso de razonamiento unificado.

Cómo acceder y utilizar la API de Grok 4.2

Paso 1: Regístrese para obtener una clave de API

Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es usuario, regístrese primero. Inicie sesión en su Consola de CometAPI. Obtenga la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.

Paso 2: Envíe solicitudes a la API `Grok 4.2`

Seleccione el endpoint “grok-4.20-0309-reasoning” para enviar la solicitud a la API y configure el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para su comodidad. Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta. Dónde llamarlo: formato [Chat].

Inserte su pregunta o solicitud en el campo content: esto es a lo que responderá el modelo. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recupere y verifique los resultados

Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.003

Costo de uso estimado de CometAPI

Diez solicitudes

$0.03

Costo de uso estimado de CometAPI

Quince solicitudes

$0.045

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Grok 4.20

Explora precios competitivos para Grok 4.20, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo Grok 4.20 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.

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

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/chat/completions

Código de ejemplo y API para Grok 4.20

Accede a código de muestra completo y recursos de API para Grok 4.20 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de Grok 4.20 en tus proyectos.

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));

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-text

image-to-text

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

text

Perfil de producción

Proveedor: xAI
Contexto: 2,000,000
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Grok 4.20 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de text, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Chat de producción y flujos de trabajo con agentes

Programación, análisis y generación estructurada

Automatización a gran escala con una sola API

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

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.

Ver modelo

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Explora la API de gpt-oss-20b(free).

Ver modelo

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash es un modelo Gemini ligero de nueva generación, con el objetivo de lograr un mejor equilibrio entre velocidad, costo y capacidad de programación.

Ver modelo

Anthropic

Claude Fable 5.1

Inteligencia de próxima generación para agentes de larga duración

Ver modelo

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash es el primer modelo multimodal nativo de la serie GLM-5, que ofrece una inteligencia superior a la de GLM-5.2 y mantiene una arquitectura excepcionalmente eficiente en costos. GLM-5.3-Flash está disponible con un 50% de descuento (los precios tachados son precios de lista). La promoción finaliza a las 24:00 del 9 de septiembre de 2026 (UTC+8, hora de Singapur).

Ver modelo

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash es el modelo multimodal de gran tamaño más reciente de Qianwen, que combina potentes capacidades de comprensión y generación con una excelente velocidad de respuesta. El modelo admite de forma nativa millones de ventanas de contexto y es capaz de manejar documentos ultralargos, repositorios de código y conversaciones complejas simultáneamente.

Ver modelo

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

ID del modelo	descripción	Disponibilidad	Solicitud
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Variante multiagente ajustada para la orquestación de agentes en tiempo real y la invocación de herramientas (útil para flujos de trabajo de investigación profunda donde múltiples subagentes realizan búsquedas web, ejecución de código y evaluación crítica).	✅	llamadas en formato de respuesta.
grok-4.20-0309-reasoning	Variante optimizada para el razonamiento: prioriza un estilo de cadena de pensamiento más profundo y puntuaciones de referencia más altas en pruebas con gran carga de razonamiento; se espera mayor latencia/costo por token frente a las variantes no orientadas al razonamiento.	✅	llamada en formato de chat y llamadas en formato de respuesta.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante de menor latencia y menor costo para tareas de alto rendimiento en las que la prioridad son respuestas deterministas y breves o salidas en streaming; las compensaciones incluyen puntuaciones de referencia de razonamiento más bajas.	✅	llamada en formato de chat y llamadas en formato de respuesta.

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xAI

Disponible

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Precio inicial

$1.00 / 1M de tokens de entrada

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Prueba Grok 4.20 con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Grok 4.20, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Especificaciones técnicas de Grok-4.20

Elemento	Grok-4.20 (especificaciones públicas)
Familia de modelos	Serie Grok-4
Desarrollador	xAI
Estado de lanzamiento	Beta (primer despliegue el 17 de febrero de 2026)
Tipos de entrada	Texto, imagen, video
Tipos de salida	Salidas de texto (se admiten salidas estructuradas y llamadas a funciones/herramientas).
Ventana de contexto	Hasta 2,000,000 tokens
Arquitectura	Razonamiento colaborativo multiagente
Compatibilidad de tools	Llamadas a funciones, salidas estructuradas
Razonamiento	Capacidades de razonamiento integradas
Infraestructura de entrenamiento	Supercluster Colossus (~200,000 GPUs)
Variantes del modelo	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

¿Qué es Grok-4.20

Características principales de Grok-4.20

Ventana de contexto ultralarga (2M tokens): Permite procesar libros completos, grandes conjuntos de datos o repositorios de código extensos en un único prompt.
Arquitectura de razonamiento multiagente: Hasta cuatro agentes internos pueden analizar un prompt en paralelo y debatir soluciones antes de producir una respuesta final.
Llamadas a herramientas agentivas y salidas estructuradas: Admite llamadas a funciones y respuestas estructuradas para la integración con aplicaciones y flujos de trabajo automatizados.
Comprensión multimodal: Acepta entradas de texto, imagen y video dentro de la misma canalización del modelo.
Inferencia rápida con énfasis en baja alucinación: xAI posiciona el modelo como optimizado para respuestas veraces y una fuerte adherencia a las instrucciones del prompt.

Rendimiento en benchmarks de Grok-4.20

Los datos públicos de benchmarks aún son limitados durante la beta, pero informes tempranos indican:

Benchmark	Resultado / Estado
LMSYS Chatbot Arena	ELO estimado ~1505–1535
ForecastBench	Clasificado #2 en pruebas tempranas
Alpha Arena trading challenge	Obtuvo un rendimiento de +34.59%

Estos números sugieren que Grok-4.20 compite con modelos de frontera en tareas del mundo real impulsadas por agentes, más que en preguntas simples de benchmark.

Grok-4.20 Beta vs otros modelos de frontera

Modelo	Desarrollador	Ventana de contexto	Fortaleza clave
Grok-4.20	xAI	2M tokens	Razonamiento multiagente
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokens	Razonamiento avanzado + programación
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokens	multimodal y ecosistema de Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokens	razonamiento confiable

Diferencias clave

Grok-4.20 enfatiza la colaboración multiagente para tareas de razonamiento.
Ofrece una de las ventanas de contexto más grandes en LLMs en producción (2M tokens).
Los modelos competidores pueden superar a Grok en ciertas áreas como el razonamiento estructurado o la escritura creativa según las tareas de evaluación.

Casos de uso representativos

Análisis de investigación con contexto largo
Procesar documentos extensos, materiales legales o investigaciones académicas.
Sistemas de automatización basados en agentes
Crear flujos de trabajo de múltiples pasos donde el modelo planifica y ejecuta tareas.
Programación y simulaciones avanzadas
Resolver problemas de ingeniería o simular sistemas con cadenas de razonamiento largas.
Análisis de datos y automatización de paneles
Rastrear y analizar múltiples flujos de datos en paralelo.
Procesamiento de conocimiento multimodal
Interpretar imágenes, fotogramas de video y texto en un proceso de razonamiento unificado.

Cómo acceder y utilizar la API de Grok 4.2

Paso 1: Regístrese para obtener una clave de API

Paso 2: Envíe solicitudes a la API `Grok 4.2`

Inserte su pregunta o solicitud en el campo content: esto es a lo que responderá el modelo. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recupere y verifique los resultados

Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Primera solicitud

$0.003

Costo de uso estimado de CometAPI

Diez solicitudes

$0.03

Costo de uso estimado de CometAPI

Quince solicitudes

$0.045

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Grok 4.20

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

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/chat/completions

Código de ejemplo y API para 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));

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-text

image-to-text

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

text

Perfil de producción

Proveedor: xAI
Contexto: 2,000,000
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Grok 4.20 en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de text, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Chat de producción y flujos de trabajo con agentes

Programación, análisis y generación estructurada

Automatización a gran escala con una sola API

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

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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.

Ver modelo

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Explora la API de gpt-oss-20b(free).

Ver modelo

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash es un modelo Gemini ligero de nueva generación, con el objetivo de lograr un mejor equilibrio entre velocidad, costo y capacidad de programación.

Ver modelo

Anthropic

Claude Fable 5.1

Inteligencia de próxima generación para agentes de larga duración

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

Versiones

Revisa los identificadores de modelo disponibles antes de fijar una integración de producción.

ID del modelo	descripción	Disponibilidad	Solicitud
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Variante multiagente ajustada para la orquestación de agentes en tiempo real y la invocación de herramientas (útil para flujos de trabajo de investigación profunda donde múltiples subagentes realizan búsquedas web, ejecución de código y evaluación crítica).	✅	llamadas en formato de respuesta.
grok-4.20-0309-reasoning	Variante optimizada para el razonamiento: prioriza un estilo de cadena de pensamiento más profundo y puntuaciones de referencia más altas en pruebas con gran carga de razonamiento; se espera mayor latencia/costo por token frente a las variantes no orientadas al razonamiento.	✅	llamada en formato de chat y llamadas en formato de respuesta.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante de menor latencia y menor costo para tareas de alto rendimiento en las que la prioridad son respuestas deterministas y breves o salidas en streaming; las compensaciones incluyen puntuaciones de referencia de razonamiento más bajas.	✅	llamada en formato de chat y llamadas en formato de respuesta.

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Especificaciones técnicas de Grok-4.20

¿Qué es Grok-4.20

Características principales de Grok-4.20

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Paso 2: Envíe solicitudes a la API Grok 4.2

Paso 3: Recupere y verifique los resultados

Preguntas frecuentes

¿Qué benchmarks muestran el rendimiento de Grok-4.20?

¿Cuál es el tamaño de la ventana de contexto en la API de Grok-4.20?

¿Está Grok-4.20 disponible a través de una API para desarrolladores?

¿Cómo se compara Grok-4.20 con GPT-5.2 o los modelos Gemini?

¿Qué hace que Grok-4.20 sea diferente de los modelos Grok anteriores?

¿Puede Grok-4.20 manejar entradas multimodales como imágenes o video?

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Paso 2: Envíe solicitudes a la API `Grok 4.2`

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