Quels benchmarks montrent les performances de Grok-4.20 ?

Les premiers rapports placent Grok-4.20 autour de 1505–1535 ELO sur LMSYS Arena et font état de solides résultats dans des compétitions réelles telles que les simulations de trading d'Alpha Arena.

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte dans l'API Grok-4.20 ?

Grok-4.20 prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 2,000,000 jetons, ce qui permet aux développeurs de traiter des documents ou des jeux de données extrêmement longs en une seule requête.

Grok-4.20 est-il disponible via une API pour les développeurs ?

Oui. Grok-4.20 est disponible via la Come API.

Comment Grok-4.20 se compare-t-il aux modèles GPT-5.2 ou Gemini ?

Grok-4.20 se concentre sur le raisonnement multi-agents et des fenêtres de contexte très longues, tandis que GPT-5.2 met l'accent sur un raisonnement à haute précision et que les modèles Gemini se concentrent sur l'intégration multimodale au sein de l'écosystème Google.

Qu'est-ce qui distingue Grok-4.20 des modèles Grok précédents ?

Grok-4.20 introduit un système de raisonnement multi-agents dans lequel plusieurs agents analysent simultanément une invite et collaborent à une réponse finale, améliorant le raisonnement complexe et les performances en programmation.

Grok-4.20 peut-il gérer des entrées multimodales telles que des images ou de la vidéo ?

Oui. Grok-4.20 prend en charge des entrées multimodales, notamment du texte, des images et de la vidéo, ce qui permet d'analyser des contenus mixtes au sein d'une seule conversation.

xAI

Disponible

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

La version 4.20 de Grok introduit une architecture multi‑agents (plusieurs agents spécialisés coordonnés en temps réel), des modes de contexte étendus, ainsi que des améliorations ciblées en matière de suivi des instructions, de réduction des hallucinations et de sorties structurées/outillées.

Prix de départ

$1.00 / 1M de tokens en entrée

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Essayez Grok 4.20 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Grok 4.20, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Grok-4.20

Élément	Grok-4.20 (caractéristiques publiques)
Famille de modèles	Série Grok-4
Développeur	xAI
Statut de sortie	Bêta (premier déploiement le Feb 17, 2026)
Types d'entrée	Texte, image, vidéo
Types de sortie	Sorties textuelles (sorties structurées & appels de fonctions/outils pris en charge).
Fenêtre de contexte	Jusqu'à 2,000,000 de jetons
Architecture	Raisonnement collaboratif multi-agent
Prise en charge d'outils	Appel de fonctions, sorties structurées
Raisonnement	Capacités de raisonnement intégrées
Infrastructure d'entraînement	Supercluster Colossus (~200,000 GPUs)
Variantes du modèle	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Qu'est-ce que Grok-4.20

Grok-4.20 est la dernière version expérimentale de la famille Grok-4 développée par xAI. Elle se concentre sur le raisonnement agentique, la gestion d'un contexte extrêmement long et une inférence à haute vitesse, visant à fournir des réponses précises avec un taux d'hallucinations inférieur à celui des modèles Grok antérieurs.

Contrairement aux modèles Grok précédents qui utilisaient une inférence mono-modèle, Grok-4.20 introduit une collaboration multi-agent, où plusieurs agents internes analysent une invite simultanément et convergent vers une réponse finale. Cette architecture est conçue pour améliorer les performances sur les tâches de raisonnement complexe, de codage et de recherche.

Principales fonctionnalités de Grok-4.20

Fenêtre de contexte ultra-longue (2M de jetons): Permet de traiter des livres entiers, de grands jeux de données ou de longs dépôts de code en une seule invite.
Architecture de raisonnement multi-agent: Jusqu'à quatre agents internes peuvent analyser une invite en parallèle et débattre des solutions avant de produire une réponse finale.
Appels d'outils agentiques et sorties structurées: Prend en charge l'appel de fonctions et les réponses structurées pour l'intégration avec des applications et des flux de travail automatisés.
Compréhension multimodale: Accepte des entrées texte, image et vidéo au sein du même pipeline de modèle.
Inférence rapide axée sur la réduction des hallucinations: xAI présente le modèle comme optimisé pour des réponses fidèles et une forte adhérence aux consignes.

Performances de référence de Grok-4.20

Les données publiques de benchmarks restent limitées pendant la bêta, mais les premiers rapports indiquent :

Référence	Résultat / Statut
LMSYS Chatbot Arena	ELO estimé ~1505–1535
ForecastBench	Classé #2 lors des premiers tests
Alpha Arena trading challenge	A réalisé +34.59% de rendements

Ces chiffres suggèrent que Grok-4.20 rivalise avec les modèles de pointe sur des tâches réelles de raisonnement et pilotées par des agents, plutôt que sur de simples questions de benchmarks.

Grok-4.20 Bêta vs autres modèles de pointe

Modèle	Développeur	Fenêtre de contexte	Atout clé
Grok-4.20	xAI	2M de jetons	Raisonnement multi-agent
GPT-5.2	OpenAI	~400K de jetons	Raisonnement avancé + codage
Gemini 3 Pro	Google	~1M de jetons	multimodal et écosystème Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ de jetons	raisonnement fiable

Différences clés

Grok-4.20 met l'accent sur la collaboration multi-agent pour les tâches de raisonnement.
Il offre l'une des plus grandes fenêtres de contexte parmi les LLM en production (2M de jetons).
Des modèles concurrents peuvent surpasser Grok dans certains domaines comme le raisonnement structuré ou l'écriture créative selon les tâches d'évaluation.

Cas d'utilisation représentatifs

Analyse de recherche à contexte long
Traiter de longs documents, des documents juridiques ou des recherches académiques.
Systèmes d'automatisation agentiques
Créer des flux de travail en plusieurs étapes où le modèle planifie et exécute les tâches.
Codage avancé et simulations
Résoudre des problèmes d'ingénierie ou simuler des systèmes avec de longues chaînes de raisonnement.
Analyse de données et automatisation de tableaux de bord
Suivre et analyser plusieurs flux de données en parallèle.
Traitement multimodal des connaissances
Interpréter des images, des séquences vidéo et du texte dans un processus de raisonnement unifié.

Comment accéder et utiliser l'API Grok 4.2

Étape 1: Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n'êtes pas encore utilisateur, veuillez d'abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Récupérez l'identifiant d'accès (clé API) de l'interface. Cliquez sur « Add Token » au niveau du jeton d'API dans l'espace personnel, récupérez la clé du jeton : sk-xxxxx et validez.

Étape 2: Envoyez des requêtes à l'API `Grok 4.2`

Sélectionnez l'endpoint « grok-4.20-0309-reasoning » pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode de requête et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. Où l'appeler : format Chat.

Insérez votre question ou votre demande dans le champ content — c'est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3: Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l'API renvoie le statut de la tâche et les données de sortie.

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Première requête

$0.003

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Dix requêtes

$0.03

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Quinze requêtes

$0.045

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour Grok 4.20

Découvrez des tarifs compétitifs pour Grok 4.20, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment Grok 4.20 peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

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

API

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/chat/completions

Exemple de code et API pour Grok 4.20

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour Grok 4.20 afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de Grok 4.20 dans vos projets.

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));

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-text

image-to-text

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

text

Profil de production

Fournisseur: xAI
Contexte: 2,000,000
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Grok 4.20 pour des workflows de production adaptés à ses capacités text, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Chat en production et workflows d'agents

Codage, analyse et génération structurée

Automatisation à grande échelle via une seule API

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

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.

Voir le modèle

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Découvrez l'API gpt-oss-20b(free).

Voir le modèle

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash est un modèle Gemini léger de nouvelle génération, ayant pour objectif d’atteindre un meilleur équilibre entre la vitesse, le coût et les capacités de codage.

Voir le modèle

Anthropic

Claude Fable 5.1

Une intelligence de nouvelle génération pour des agents à longue durée d'exécution

Voir le modèle

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash est le premier modèle multimodal natif de la série GLM-5, offrant une intelligence plus performante que GLM-5.2 tout en conservant une architecture au rapport coût-efficacité exceptionnel. GLM-5.3-Flash est proposé avec une remise de 50 % (les prix barrés correspondent aux prix catalogue). La promotion se termine le 9 septembre 2026 à 24:00 (UTC+8, heure de Singapour).

Voir le modèle

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash est le dernier grand modèle multimodal de Qianwen, alliant de puissantes capacités de compréhension et de génération à une excellente vitesse de réponse. Le modèle prend nativement en charge des fenêtres de contexte de plusieurs millions et peut traiter simultanément des documents ultra-longs, des dépôts de code et des conversations complexes.

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

ID du modèle	description	Disponibilité	Requête
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Variante multi-agent affinée pour l’orchestration en temps réel des agents et l’appel d’outils (utile pour des flux de travail de recherche approfondie où plusieurs sous-agents effectuent des recherches sur le web, exécutent du code et réalisent des critiques).	✅	appels au format response.
grok-4.20-0309-reasoning	Variante optimisée pour le raisonnement : privilégie un raisonnement de type chaîne de pensée plus approfondi et des scores plus élevés aux benchmarks sur des tests fortement axés sur le raisonnement ; latence/coût par token plus élevés attendus par rapport aux variantes non axées sur le raisonnement.	✅	appel au format chat et appels au format response.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante à latence/faible coût réduits pour des tâches à haut débit où des réponses courtes et déterministes ou des sorties en streaming sont prioritaires ; les compromis incluent des scores de référence en raisonnement plus faibles.	✅	appel au format chat et appels au format response.

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xAI

Disponible

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Prix de départ

$1.00 / 1M de tokens en entrée

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

Mar 11, 2026

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Playground

Essayez Grok 4.20 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Grok 4.20, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Grok-4.20

Élément	Grok-4.20 (caractéristiques publiques)
Famille de modèles	Série Grok-4
Développeur	xAI
Statut de sortie	Bêta (premier déploiement le Feb 17, 2026)
Types d'entrée	Texte, image, vidéo
Types de sortie	Sorties textuelles (sorties structurées & appels de fonctions/outils pris en charge).
Fenêtre de contexte	Jusqu'à 2,000,000 de jetons
Architecture	Raisonnement collaboratif multi-agent
Prise en charge d'outils	Appel de fonctions, sorties structurées
Raisonnement	Capacités de raisonnement intégrées
Infrastructure d'entraînement	Supercluster Colossus (~200,000 GPUs)
Variantes du modèle	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Qu'est-ce que Grok-4.20

Principales fonctionnalités de Grok-4.20

Fenêtre de contexte ultra-longue (2M de jetons): Permet de traiter des livres entiers, de grands jeux de données ou de longs dépôts de code en une seule invite.
Architecture de raisonnement multi-agent: Jusqu'à quatre agents internes peuvent analyser une invite en parallèle et débattre des solutions avant de produire une réponse finale.
Appels d'outils agentiques et sorties structurées: Prend en charge l'appel de fonctions et les réponses structurées pour l'intégration avec des applications et des flux de travail automatisés.
Compréhension multimodale: Accepte des entrées texte, image et vidéo au sein du même pipeline de modèle.
Inférence rapide axée sur la réduction des hallucinations: xAI présente le modèle comme optimisé pour des réponses fidèles et une forte adhérence aux consignes.

Performances de référence de Grok-4.20

Les données publiques de benchmarks restent limitées pendant la bêta, mais les premiers rapports indiquent :

Référence	Résultat / Statut
LMSYS Chatbot Arena	ELO estimé ~1505–1535
ForecastBench	Classé #2 lors des premiers tests
Alpha Arena trading challenge	A réalisé +34.59% de rendements

Ces chiffres suggèrent que Grok-4.20 rivalise avec les modèles de pointe sur des tâches réelles de raisonnement et pilotées par des agents, plutôt que sur de simples questions de benchmarks.

Grok-4.20 Bêta vs autres modèles de pointe

Modèle	Développeur	Fenêtre de contexte	Atout clé
Grok-4.20	xAI	2M de jetons	Raisonnement multi-agent
GPT-5.2	OpenAI	~400K de jetons	Raisonnement avancé + codage
Gemini 3 Pro	Google	~1M de jetons	multimodal et écosystème Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ de jetons	raisonnement fiable

Différences clés

Grok-4.20 met l'accent sur la collaboration multi-agent pour les tâches de raisonnement.
Il offre l'une des plus grandes fenêtres de contexte parmi les LLM en production (2M de jetons).
Des modèles concurrents peuvent surpasser Grok dans certains domaines comme le raisonnement structuré ou l'écriture créative selon les tâches d'évaluation.

Cas d'utilisation représentatifs

Analyse de recherche à contexte long
Traiter de longs documents, des documents juridiques ou des recherches académiques.
Systèmes d'automatisation agentiques
Créer des flux de travail en plusieurs étapes où le modèle planifie et exécute les tâches.
Codage avancé et simulations
Résoudre des problèmes d'ingénierie ou simuler des systèmes avec de longues chaînes de raisonnement.
Analyse de données et automatisation de tableaux de bord
Suivre et analyser plusieurs flux de données en parallèle.
Traitement multimodal des connaissances
Interpréter des images, des séquences vidéo et du texte dans un processus de raisonnement unifié.

Comment accéder et utiliser l'API Grok 4.2

Étape 1: Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Étape 2: Envoyez des requêtes à l'API `Grok 4.2`

Insérez votre question ou votre demande dans le champ content — c'est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3: Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l'API renvoie le statut de la tâche et les données de sortie.

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Première requête

$0.003

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Dix requêtes

$0.03

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Quinze requêtes

$0.045

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour Grok 4.20

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

API

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/chat/completions

Exemple de code et API pour 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));

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-text

image-to-text

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

text

Profil de production

Fournisseur: xAI
Contexte: 2,000,000
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Grok 4.20 pour des workflows de production adaptés à ses capacités text, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Chat en production et workflows d'agents

Codage, analyse et génération structurée

Automatisation à grande échelle via une seule API

Autres modèles

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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.

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OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Découvrez l'API gpt-oss-20b(free).

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Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash est un modèle Gemini léger de nouvelle génération, ayant pour objectif d’atteindre un meilleur équilibre entre la vitesse, le coût et les capacités de codage.

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Anthropic

Claude Fable 5.1

Une intelligence de nouvelle génération pour des agents à longue durée d'exécution

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

ID du modèle	description	Disponibilité	Requête
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Variante multi-agent affinée pour l’orchestration en temps réel des agents et l’appel d’outils (utile pour des flux de travail de recherche approfondie où plusieurs sous-agents effectuent des recherches sur le web, exécutent du code et réalisent des critiques).	✅	appels au format response.
grok-4.20-0309-reasoning	Variante optimisée pour le raisonnement : privilégie un raisonnement de type chaîne de pensée plus approfondi et des scores plus élevés aux benchmarks sur des tests fortement axés sur le raisonnement ; latence/coût par token plus élevés attendus par rapport aux variantes non axées sur le raisonnement.	✅	appel au format chat et appels au format response.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante à latence/faible coût réduits pour des tâches à haut débit où des réponses courtes et déterministes ou des sorties en streaming sont prioritaires ; les compromis incluent des scores de référence en raisonnement plus faibles.	✅	appel au format chat et appels au format response.

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Grok 4.20 API

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Spécifications techniques de Grok-4.20

Qu'est-ce que Grok-4.20

Principales fonctionnalités de Grok-4.20

Performances de référence de Grok-4.20

Grok-4.20 Bêta vs autres modèles de pointe

Cas d'utilisation représentatifs

Comment accéder et utiliser l'API Grok 4.2

Étape 1: Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Étape 2: Envoyez des requêtes à l'API Grok 4.2

Étape 3: Récupérer et vérifier les résultats

FAQ

Quels benchmarks montrent les performances de Grok-4.20 ?

Quelle est la taille de la fenêtre de contexte dans l'API Grok-4.20 ?

Grok-4.20 est-il disponible via une API pour les développeurs ?

Comment Grok-4.20 se compare-t-il aux modèles GPT-5.2 ou Gemini ?

Qu'est-ce qui distingue Grok-4.20 des modèles Grok précédents ?

Grok-4.20 peut-il gérer des entrées multimodales telles que des images ou de la vidéo ?

Tarification

Tarification pour Grok 4.20

API

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Exemple de code et API pour Grok 4.20

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Quelle est la taille de la fenêtre de contexte dans l'API Grok-4.20 ?

Grok-4.20 est-il disponible via une API pour les développeurs ?

Comment Grok-4.20 se compare-t-il aux modèles GPT-5.2 ou Gemini ?

Qu'est-ce qui distingue Grok-4.20 des modèles Grok précédents ?

Grok-4.20 peut-il gérer des entrées multimodales telles que des images ou de la vidéo ?

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Étape 2: Envoyez des requêtes à l'API `Grok 4.2`

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