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Grok 4.20 Beta

入力:$1.6/M
出力:$4.8/M
文脈:2,000,000
Grok 4.20 Beta は、業界最先端の速度とエージェント型のツール呼び出し機能を備えた当社の最新フラッグシップモデルです。市場で最も低いハルシネーション率とプロンプトの厳格な順守を組み合わせることで、一貫して精度が高く真実性のある応答を提供します。
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Playground
概要
機能
料金プラン
API
バージョン

Grok-4.20 Beta の技術仕様

項目Grok-4.20 Beta（公開仕様）
モデルファミリーGrok-4 シリーズ
開発元xAI
リリースステータスベータ（初回ロールアウト: 2026年2月17日）
入力タイプテキスト、画像、動画
出力タイプテキスト出力（構造化出力と関数/ツール呼び出しに対応）。
コンテキストウィンドウ最大 2,000,000 トークン
アーキテクチャマルチエージェント協調推論
ツールサポート関数呼び出し、構造化出力
推論組み込みの推論機能
トレーニングインフラColossus スーパークラスター（~200,000 GPU）
モデルバリアントgrok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Grok-4.20 Beta とは

Grok-4.20 Beta は、xAI が開発する Grok-4 ファミリーの最新の実験的リリースです。エージェント指向の推論、極めて長いコンテキストの取り扱い、高速推論に重点を置き、これまでの Grok モデルよりもハルシネーション率を低く抑えつつ正確な回答を目指します。

従来の単一モデル推論を用いた Grok モデルと異なり、Grok-4.20 は複数の内部エージェントが同時にプロンプトを分析し、最終回答に収束するという、マルチエージェントの協調方式を導入しています。このアーキテクチャは、複雑な推論、コーディング、リサーチタスクでの性能向上を意図したものです。

Grok-4.20 の主な機能

  • 超長コンテキストウィンドウ（2M トークン）: 書籍全体や大規模データセット、長大なコードリポジトリを単一プロンプトで処理可能。
  • マルチエージェント推論アーキテクチャ: 最大 4 つの内部エージェントが並行してプロンプトを分析し、最終回答の前に解法を議論。
  • エージェント主導のツール呼び出しと構造化出力: アプリ統合や自動化ワークフロー向けに、関数呼び出しと構造化レスポンスをサポート。
  • マルチモーダル理解: 同一のモデルパイプラインでテキスト、画像、動画入力を受け付け。
  • 低ハルシネーション志向の高速推論: xAI は、真実性の高い回答と強いプロンプト遵守に最適化されたモデルとして位置付け。

Grok-4.20 Beta のベンチマーク性能

パブリックなベータ期間中のベンチマークデータはまだ限定的ですが、初期報告では次のとおりです。

ベンチマーク結果 / ステータス
LMSYS Chatbot Arena推定 ELO ~1505–1535
ForecastBench初期テストで第2位
Alpha Arena トレーディングチャレンジ+34.59% のリターンを達成

これらの数値は、Grok-4.20 が単純なベンチマーク問題ではなく、実世界の推論やエージェント駆動タスクにおいて最先端モデルと競合していることを示唆します。

Grok-4.20 Beta と他の最先端モデルの比較

モデル開発元コンテキストウィンドウ主な強み
Grok-4.20 BetaxAI2M tokensマルチエージェント推論
GPT-5.2OpenAI~400K tokens高度な推論 + コーディング
Gemini 3 ProGoogle~1M tokensマルチモーダルと Google エコシステム
Claude 4 OpusAnthropic~200K+ tokens信頼性の高い推論

主な相違点

  • Grok-4.20 は推論タスクにおけるマルチエージェント協調を重視。
  • 2M トークンのコンテキストウィンドウは、運用中の LLM として最大級。
  • 構造化推論やクリエイティブライティングなど、評価タスクによっては競合モデルが Grok を上回る場合もある。

代表的なユースケース

  1. 長文コンテキストのリサーチ分析
    大規模ドキュメント、法務資料、学術研究を処理。
  2. エージェント型自動化システム
    モデルが計画・実行する多段ワークフローを構築。
  3. 高度なコーディングとシミュレーション
    工学的課題を解決したり、長い推論連鎖によるシステムシミュレーションを実行。
  4. データ分析とダッシュボード自動化
    複数のデータストリームを並行して追跡・分析。
  5. マルチモーダル知識処理
    画像、動画フレーム、テキストを統合的な推論プロセスで解釈。

Grok 4.2 API へのアクセスと使用方法

ステップ 1: API キーの登録

cometapi.com にログインします。未登録の場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得してください。パーソナルセンターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。

ステップ 2: 「Grok 4.2」API にリクエストを送信

API リクエストを送信するには「grok-4.20-beta-0309-reasoning」エンドポイントを選択し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得します。当社ウェブサイトでは利便性のために Apifox テストも提供しています。アカウントの実際の CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を置き換えてください。 呼び出し先: Chat 形式。

質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルが応答するのはこの内容です。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

ステップ 3: 結果の取得と検証

API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクステータスと出力データを返します。

よくある質問

What makes Grok-4.20 Beta different from previous Grok models?

Grok-4.20 Beta は、複数のエージェントが同時にプロンプトを分析し、協調して最終回答を導き出すマルチエージェント推論システムを導入し、複雑な推論やコーディングの性能を向上させます。

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

Grok-4.20 Beta は最大2,000,000トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、開発者が非常に長いドキュメントやデータセットを単一のリクエストで処理できるようにします。

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

はい。Grok-4.20 Beta はテキスト、画像、動画を含むマルチモーダル入力をサポートし、単一の会話内で混在するコンテンツの解析を可能にします。

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

Grok-4.20 はマルチエージェント推論と非常に長いコンテキストウィンドウに注力する一方、GPT-5.2 は高精度な推論を重視し、Gemini モデルは Google エコシステム内でのマルチモーダル統合に重点を置いています。

Is Grok-4.20 Beta available through an API for developers?

はい。Grok-4.20 Beta は Come API を通じて利用できます。

What benchmarks show Grok-4.20 Beta performance?

初期報告では、LMSYS Arena での Grok-4.20 Beta の ELO はおよそ1505–1535で、Alpha Arena のトレーディングシミュレーションなど実世界の競技でも好成績を示しています。

Grok 4.20 Betaの機能

Grok 4.20 Betaのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

Grok 4.20 Betaの料金

Grok 4.20 Betaの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Grok 4.20 Betaがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
入力:$1.6/M
出力:$4.8/M
入力:$2/M
出力:$6/M
-20%

Grok 4.20 BetaのサンプルコードとAPI

Grok 4.20 Betaの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGrok 4.20 Betaの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。
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))

Grok 4.20 Betaのバージョン

Grok 4.20 Betaに複数のスナップショットが存在する理由としては、アップデート後の出力変動により旧版スナップショットの一貫性維持が必要な場合、開発者に適応・移行期間を提供するため、グローバル/リージョナルエンドポイントに対応する異なるスナップショットによるユーザー体験最適化などが考えられます。各バージョンの詳細な差異については、公式ドキュメントをご参照ください。
モデルID説明提供状況リクエスト
grok-4.20-multi-agent-beta-0309リアルタイムのエージェントオーケストレーションとツール呼び出しに合わせて調整されたマルチエージェントのバリアント（複数のサブエージェントがウェブ検索、コード実行、批評を行う深い調査ワークフローに有用）。✅レスポンス形式の呼び出し。
grok-4.20-beta-0309-reasoning推論に最適化されたバリアント：より深い思考過程型の推論と、推論を重視するテストでのより高いベンチマークスコアを優先します。非推論系バリアントと比べ、レイテンシやトークンあたりのコストが高くなることが予想されます。✅チャット形式の呼び出しおよびレスポンス形式の呼び出し。
grok-4.20-beta-0309-non-reasoning決定論的で短い回答やストリーミング出力を優先する高スループットのタスク向けの低レイテンシ/低コストのバリアント。トレードオフとして、推論系ベンチマークスコアは低くなります。✅チャット形式の呼び出しおよびレスポンス形式の呼び出し。

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