What makes Grok-4.20 different from previous Grok models?

Grok-4.20 introduit un système de raisonnement multi-agents où plusieurs agents analysent une consigne simultanément et collaborent à une réponse finale, améliorant le raisonnement sur des tâches complexes et les performances de codage.

How large is the context window in the Grok-4.20 API?

Grok-4.20 prend en charge une fenêtre de contexte pouvant aller jusqu’à 2,000,000 tokens, permettant aux développeurs de traiter des documents ou des jeux de données extrêmement longs en une seule requête.

Can Grok-4.20 handle multimodal inputs such as images or video?

Oui. Grok-4.20 prend en charge des entrées multimodales, notamment du texte, des images et de la vidéo, permettant l’analyse de contenus mixtes au sein d’une seule conversation.

How does Grok-4.20 compare with GPT-5.2 or Gemini models?

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

Is Grok-4.20 available through an API for developers?

Oui. Grok-4.20 est disponible via l'API Come.

What benchmarks show Grok-4.20 performance?

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

API Grok 4.20 Abordable | text-to-text

Spécifications techniques de Grok-4.20

Élément	Grok-4.20 (spécifications publiques)
Famille de modèles	Série Grok-4
Développeur	xAI
Statut de publication	Beta (premier déploiement le 17 février 2026)
Types d’entrée	Texte, Image, Vidéo
Types de sortie	Sorties textuelles (sorties structurées et appels de fonctions/outils pris en charge).
Fenêtre de contexte	Jusqu’à 2,000,000 tokens
Architecture	Raisonnement collaboratif multi-agents
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 met l’accent sur le raisonnement agentique, la gestion d’un contexte extrêmement long et une inférence à grande vitesse, afin de fournir des réponses précises avec un taux d’hallucination inférieur à celui des modèles Grok précédents.

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

Principales fonctionnalités de Grok-4.20

Fenêtre de contexte ultra-longue (2M tokens) : Permet de traiter des livres entiers, de grands jeux de données ou de longs dépôts de code dans une seule requête.
Architecture de raisonnement multi-agents : Jusqu’à quatre agents internes peuvent analyser une requête 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 aux applications et aux workflows 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 positionne le modèle comme optimisé pour des réponses véridiques et une forte adhérence aux prompts.

Performances de référence de Grok-4.20

Des données publiques de benchmark restent limitées durant la bêta, mais des rapports préliminaires indiquent :

Benchmark	Résultat / Statut
LMSYS Chatbot Arena	ELO estimé ~1505–1535
ForecastBench	Classé #2 lors des premiers tests
Défi de trading Alpha Arena	Rendements de +34.59%

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

Grok-4.20 Bêta vs autres modèles de pointe

Modèle	Développeur	Fenêtre de contexte	Atout principal
Grok-4.20	xAI	2M tokens	Raisonnement multi-agents
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokens	Raisonnement avancé + programmation
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokens	Multimodalité et écosystème Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokens	Raisonnement fiable

Principales différences

Grok-4.20 met l’accent sur la collaboration multi-agents pour les tâches de raisonnement.
Il offre l’une des plus grandes fenêtres de contexte parmi les LLM en production (2M tokens).
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 long contexte
Traiter de longs documents, des contenus juridiques ou des recherches académiques.
Systèmes d’automatisation agentiques
Construire des workflows multi-étapes où le modèle planifie et exécute les tâches.
Programmation avancée 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 trames vidéo et du texte dans un processus de raisonnement unifié.

Comment accéder et utiliser l’API Grok 4.2

Étape 1 : Inscription 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 la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur “Add Token” dans la section des jetons API du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et validez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API `Grok 4.2`

Sélectionnez l’endpoint “grok-4.20-0309-reasoning” pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode 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 requête 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.

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.

Prix de Comet (USD / M Tokens)	Prix officiel (USD / M Tokens)	Remise
Entrée:$1/M Sortie:$2/M	Entrée:$1.25/M Sortie:$2.5/M	-20%

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.

Python
JavaScript
Curl

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))

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));

Curl Code Example

#!/usr/bin/env bash
# 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

Versions de Grok 4.20

La raison pour laquelle Grok 4.20 dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.

id du modèle	description	Disponibilité	Requête
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Variante multi‑agents adaptée à l’orchestration d’agents en temps réel et à l’appel d’outils (utile pour des workflows de recherche approfondie où plusieurs sous‑agents effectuent des recherches sur le Web, exécutent du code et mènent des analyses critiques).	✅	appels au format de réponse.
grok-4.20-0309-reasoning	Variante optimisée pour le raisonnement : privilégie un raisonnement de type chaîne de pensée plus approfondi et de meilleurs scores aux benchmarks sur les tests fortement axés sur le raisonnement ; latence et coût par jeton plus élevés attendus par rapport aux variantes non axées sur le raisonnement.	✅	appel au format de chat et appels au format de réponse.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Variante à plus faible latence et à moindre coût 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 de chat et appels au format de réponse.