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 12, 2026

xAI

Bac à sable

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

Tarification

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

Première requête

$0.0030

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

Dix requêtes

$0.0300

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

Quinze requêtes

$0.0450

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

⇌

Conversion des crédits

1 000 crédits = 1 $

Les crédits rendent les budgets comparables entre la facturation au token, à la requête et au temps d'exécution. Le montant en USD reste la référence lors du paiement.

✓Modèle actuel en crédits

Entrée

1,000

crédits / 1 M de tokens

Sortie

2,000

crédits / 1 M de tokens

Transparence sur les frais minimums Ce prototype ne suppose pas de minimum caché par requête. Si un seuil de facturation en production ou un rechargement minimum s'applique, il doit être affiché avant l'achat et inclus dans chaque estimation budgétaire.

Modèle	Prix Comet (USD / M de tokens)	Prix officiel (USD / M de tokens)	Remise
grok-4.20-0309-reasoning	Entrée: $1.00/M Sortie: $2.00/M	Entrée: $1.25/M Sortie: $2.50/M	-20%

Présentation du modèle

Une identité de modèle stable pour la recherche et l'évaluation, associée à des données de catalogue actualisées qui peuvent évoluer sans réécrire la structure SEO principale de la page.

Identité stable

Qu'est-ce que Grok 4.20 ?

L'identité canonique du modèle reste stable tandis que les tarifs et les limites évoluent.

Données actualisées du modèle

Instantané actuel du catalogue

Disponibilité

Disponible

Prix de départ

$1.00 / 1M de tokens en entrée

Contexte

2,000,000 tokens

Date du catalogue

Mar 12, 2026

Playground 2.0 / Bureau de décision

Décidez d’abord. Intégrez en toute confiance.

Un espace de travail unique pour comparer les modèles, affiner les prompts, inspecter le routage, migrer le code et déployer un point de départ testé.

Basé sur Grok 4.20

Workflows

Comparez avant de vous engager

Exécutez le même prompt sur les principaux modèles et obtenez une recommandation étayée par des données probantes.

3 modèles · 1 exécution

Prompt d’évaluation

codagetempérature 0,2sortie JSON

GPT-5

OpenAI

Qualité

91/100

Latence

1.2s

Coût estimé

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Choix de l’IA

Qualité

95/100

Latence

1.8s

Coût estimé

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualité

89/100

Latence

0.9s

Coût estimé

$0.011

Recommandation : choisissez Claude Opus 5 pour les revues de code à haut risque ; confiez les vérifications courantes à Gemini 3 Pro afin de réduire les coûts d’environ 54 %.

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

Centre de décision des modèles

Connaissez le coût. Choisissez la charge de travail adaptée.

Modélisez les cinq dimensions de facturation, testez une charge de travail réaliste et déterminez dans quels cas Opus justifie son surcoût avant le déploiement.

20 % sous le tarif officiel$1.00 contre $1.25 / 1 M de tokens d’entrée

Laboratoire des coûts

Chiffrez une exécution réelle d’un agent

Rejouez des charges de travail réelles au lieu de comparer les prix des jetons de manière isolée. Chargez un préréglage, puis ajustez chaque dimension de facturation.

Nouveaux tokens d’entrée

tokens

Tokens lus depuis le cache

tokens

Tokens de sortie

tokens

Appels de recherche sur le Web

appels

$1.00

/ 1 M de jetons

Entrée

Nouvelles instructions, fichiers et contexte de conversation envoyés à chaque tour.

Réduisez le contexte récupéré avant qu’il n’atteigne le modèle.

$0.1600

/ 1 M de jetons

Lecture du cache

Jetons de prompt précédemment mis en cache et réutilisés lors de requêtes ultérieures.

Conservez les prompts système et les cartes du dépôt à l’identique, octet pour octet.

$2.00

/ 1 M de jetons

Sortie

Raisonnement, code et texte générés par le modèle.

Utilisez des critères d’achèvement et des limites de sortie explicites.

$10.00

/ 1 000 appels

Recherche sur le Web

Appels d’outils qui récupèrent des informations actuelles sur le Web.

Effectuez une seule recherche, puis réutilisez les résultats vérifiés tout au long de l’exécution.

Là où Opus justifie son surcoût

Idéal pour

Ingénierie à l’échelle d’un dépôt

Utilisez Opus lorsque la tâche concerne l’architecture, plusieurs fichiers et des compromis d’implémentation ambigus.

Idéal pour

Agents de longue durée

Un excellent choix lorsqu’un agent doit préserver l’intention au fil de nombreux appels d’outils et étapes de récupération.

Le surcoût en vaut la peine

Revue à forte valeur ajoutée

Réservez-le aux revues de sécurité, de migration et de production, pour lesquelles un problème non détecté coûte plus cher que les tokens.

Utilisez un modèle plus léger

Tâches courantes à volume élevé

La classification, l’extraction et les conversations simples offrent généralement un meilleur rapport coût-efficacité avec Sonnet ou Haiku.

Guide pratique du cache de prompts

Stabilisez le préfixe

Conservez les politiques, les schémas d’outils et les cartes du dépôt sans modification.

Écrivez une seule fois

Placez le point de mise en cache après le contexte réutilisable.

Relisez à plusieurs reprises

Lors des tours suivants, ajoutez uniquement les éléments propres à la tâche.

Scénario actuel

240K jetons mis en cache

réutilisés à 10 % du prix d’une nouvelle entrée

coût évité

$0.2016

Migrez sans tout réécrire

Conservez votre SDK préféré et modifiez l’URL de base, la clé et l’identifiant du modèle.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'grok-4.20-0309-reasoning',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

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 6.1 Terra

GPT-6.1 Terra est un modèle OpenAI rapide et économique, conçu pour allier compréhension visuelle, utilisation informatique précise et rédaction claire.

Voir le modèle

Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro et Kimi K3.1 Pro Highspeed sont deux variantes de déploiement du modèle de raisonnement multimodal phare K3.1 Pro de Moonshot AI.

Voir le modèle

Disponibilité

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

Disponibilité

Taux de succès des requêtes sur les 30 derniers jours, reflétant la fiabilité de chaque fournisseur de modèles. CometAPI surveille tous les fournisseurs connectés en temps réel, 24h/24 et 7j/7.

Respond

22465msAvg. Response

Uptime

93.8%Avg. Uptime

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.

Mises à jour

Suivez les évolutions importantes de la disponibilité, des tarifs et des capacités de Grok 4.20 tout en conservant la stabilité de la page du modèle.

Journal des modifications du modèle

Une page qui gagne en valeur au fil du temps.

Les notes de version, les changements de tarifs, les mises à jour des benchmarks et les conseils de migration s'accumulent ici, tandis que l'URL canonique reste inchangée.

Mar 12, 2026

Disponibilité de l’API confirmée

Grok 4.20 est disponible via le catalogue de modèles et la documentation de l’API CometAPI.

Actuel

Données actualisées

Tarification et limites synchronisées depuis le catalogue

Le prix, le contexte, la disponibilité et les limites sont considérés comme des propriétés dynamiques au lieu d’être intégrés au titre de la page ou à l’identité du modèle.

Feb 5, 2026

Entité de modèle permanente créée

Le fournisseur et le slug du modèle forment une URL canonique durable ; les futures mises à jour du contenu et des données resteront sur cette page.

Continuez à explorer

Comparez des modèles et poursuivez vos recherches

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 12, 2026

xAI

Bac à sable

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

Tarification

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

Première requête

$0.0030

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

Dix requêtes

$0.0300

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

Quinze requêtes

$0.0450

Coût d'utilisation estimé de CometAPI

⇌

Conversion des crédits

1 000 crédits = 1 $

Les crédits rendent les budgets comparables entre la facturation au token, à la requête et au temps d'exécution. Le montant en USD reste la référence lors du paiement.

✓Modèle actuel en crédits

Entrée

1,000

crédits / 1 M de tokens

Sortie

2,000

crédits / 1 M de tokens

Modèle	Prix Comet (USD / M de tokens)	Prix officiel (USD / M de tokens)	Remise
grok-4.20-0309-reasoning	Entrée: $1.00/M Sortie: $2.00/M	Entrée: $1.25/M Sortie: $2.50/M	-20%

Présentation du modèle

Une identité de modèle stable pour la recherche et l'évaluation, associée à des données de catalogue actualisées qui peuvent évoluer sans réécrire la structure SEO principale de la page.

Identité stable

Qu'est-ce que Grok 4.20 ?

L'identité canonique du modèle reste stable tandis que les tarifs et les limites évoluent.

Données actualisées du modèle

Instantané actuel du catalogue

Disponibilité

Disponible

Prix de départ

$1.00 / 1M de tokens en entrée

Contexte

2,000,000 tokens

Date du catalogue

Mar 12, 2026

Playground 2.0 / Bureau de décision

Décidez d’abord. Intégrez en toute confiance.

Un espace de travail unique pour comparer les modèles, affiner les prompts, inspecter le routage, migrer le code et déployer un point de départ testé.

Basé sur Grok 4.20

Workflows

Comparez avant de vous engager

Exécutez le même prompt sur les principaux modèles et obtenez une recommandation étayée par des données probantes.

3 modèles · 1 exécution

Prompt d’évaluation

codagetempérature 0,2sortie JSON

GPT-5

OpenAI

Qualité

91/100

Latence

1.2s

Coût estimé

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

Choix de l’IA

Qualité

95/100

Latence

1.8s

Coût estimé

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Qualité

89/100

Latence

0.9s

Coût estimé

$0.011

Recommandation : choisissez Claude Opus 5 pour les revues de code à haut risque ; confiez les vérifications courantes à Gemini 3 Pro afin de réduire les coûts d’environ 54 %.

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

Centre de décision des modèles

Connaissez le coût. Choisissez la charge de travail adaptée.

Modélisez les cinq dimensions de facturation, testez une charge de travail réaliste et déterminez dans quels cas Opus justifie son surcoût avant le déploiement.

20 % sous le tarif officiel$1.00 contre $1.25 / 1 M de tokens d’entrée

Laboratoire des coûts

Chiffrez une exécution réelle d’un agent

Rejouez des charges de travail réelles au lieu de comparer les prix des jetons de manière isolée. Chargez un préréglage, puis ajustez chaque dimension de facturation.

Nouveaux tokens d’entrée

tokens

Tokens lus depuis le cache

tokens

Tokens de sortie

tokens

Appels de recherche sur le Web

appels

$1.00

/ 1 M de jetons

Entrée

Nouvelles instructions, fichiers et contexte de conversation envoyés à chaque tour.

Réduisez le contexte récupéré avant qu’il n’atteigne le modèle.

$0.1600

/ 1 M de jetons

Lecture du cache

Jetons de prompt précédemment mis en cache et réutilisés lors de requêtes ultérieures.

Conservez les prompts système et les cartes du dépôt à l’identique, octet pour octet.

$2.00

/ 1 M de jetons

Sortie

Raisonnement, code et texte générés par le modèle.

Utilisez des critères d’achèvement et des limites de sortie explicites.

$10.00

/ 1 000 appels

Recherche sur le Web

Appels d’outils qui récupèrent des informations actuelles sur le Web.

Effectuez une seule recherche, puis réutilisez les résultats vérifiés tout au long de l’exécution.

Là où Opus justifie son surcoût

Idéal pour

Ingénierie à l’échelle d’un dépôt

Utilisez Opus lorsque la tâche concerne l’architecture, plusieurs fichiers et des compromis d’implémentation ambigus.

Idéal pour

Agents de longue durée

Un excellent choix lorsqu’un agent doit préserver l’intention au fil de nombreux appels d’outils et étapes de récupération.

Le surcoût en vaut la peine

Revue à forte valeur ajoutée

Réservez-le aux revues de sécurité, de migration et de production, pour lesquelles un problème non détecté coûte plus cher que les tokens.

Utilisez un modèle plus léger

Tâches courantes à volume élevé

La classification, l’extraction et les conversations simples offrent généralement un meilleur rapport coût-efficacité avec Sonnet ou Haiku.

Guide pratique du cache de prompts

Stabilisez le préfixe

Conservez les politiques, les schémas d’outils et les cartes du dépôt sans modification.

Écrivez une seule fois

Placez le point de mise en cache après le contexte réutilisable.

Relisez à plusieurs reprises

Lors des tours suivants, ajoutez uniquement les éléments propres à la tâche.

Scénario actuel

240K jetons mis en cache

réutilisés à 10 % du prix d’une nouvelle entrée

coût évité

$0.2016

Migrez sans tout réécrire

Conservez votre SDK préféré et modifiez l’URL de base, la clé et l’identifiant du modèle.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'grok-4.20-0309-reasoning',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

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

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 6.1 Terra

GPT-6.1 Terra est un modèle OpenAI rapide et économique, conçu pour allier compréhension visuelle, utilisation informatique précise et rédaction claire.

Voir le modèle

Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro et Kimi K3.1 Pro Highspeed sont deux variantes de déploiement du modèle de raisonnement multimodal phare K3.1 Pro de Moonshot AI.

Voir le modèle

Disponibilité

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

Disponibilité

Respond

22465msAvg. Response

Uptime

93.8%Avg. Uptime

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.

Mises à jour

Suivez les évolutions importantes de la disponibilité, des tarifs et des capacités de Grok 4.20 tout en conservant la stabilité de la page du modèle.

Journal des modifications du modèle

Une page qui gagne en valeur au fil du temps.

Les notes de version, les changements de tarifs, les mises à jour des benchmarks et les conseils de migration s'accumulent ici, tandis que l'URL canonique reste inchangée.

Mar 12, 2026

Disponibilité de l’API confirmée

Grok 4.20 est disponible via le catalogue de modèles et la documentation de l’API CometAPI.

Actuel

Données actualisées

Tarification et limites synchronisées depuis le catalogue

Le prix, le contexte, la disponibilité et les limites sont considérés comme des propriétés dynamiques au lieu d’être intégrés au titre de la page ou à l’identité du modèle.

Feb 5, 2026

Entité de modèle permanente créée

Le fournisseur et le slug du modèle forment une URL canonique durable ; les futures mises à jour du contenu et des données resteront sur cette page.

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Grok 4.20 API

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Tarification

Présentation du modèle

Qu'est-ce que Grok 4.20 ?

Instantané actuel du catalogue

Décidez d’abord. Intégrez en toute confiance.

Aperçu

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 ?

Connaissez le coût. Choisissez la charge de travail adaptée.

Chiffrez une exécution réelle d’un agent

Entrée

Lecture du cache

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Agents de longue durée

Revue à forte valeur ajoutée

Tâches courantes à volume élevé

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Étape 3: Récupérer et vérifier les résultats

FAQ

Quels benchmarks montrent les performances de Grok-4.20 ?

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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 ?

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