What makes Grok-4.20 different from previous Grok models?

Grok-4.20 は、複数のエージェントが同時にプロンプトを分析し、最終的な回答に向けて協働するマルチエージェント推論システムを導入し、複雑な推論とコーディングのパフォーマンスを向上させます。

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

Grok-4.20 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、開発者が非常に長いドキュメントやデータセットを 1 回のリクエストで処理することを可能にします。

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

はい。Grok-4.20 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、1 つの会話内で混在するコンテンツの分析を可能にします。

How does Grok-4.20 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しており、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焦点を当てています。

Is Grok-4.20 available through an API for developers?

はい。Grok-4.20 は Come API から利用できます。

What benchmarks show Grok-4.20 performance?

初期の報告では、Grok-4.20 は LMSYS Arena において ELO がおよそ 1505–1535 とされ、Alpha Arena のトレーディングシミュレーションなど実世界のコンペティションでも強力な結果を示しています。

お手頃な Grok 4.20 API | text-to-text

Grok-4.20 の技術仕様

項目	Grok-4.20（公開仕様）
モデルファミリー	Grok-4 シリーズ
開発元	xAI
リリース状況	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
ツール対応	関数呼び出し、構造化出力
推論	組み込みの推論機能
トレーニング基盤	Colossus スーパークラスター（~200,000 GPUs）
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 とは

Grok-4.20 は、xAI が開発する Grok-4 ファミリーにおける最新の実験的リリースです。これは、エージェント型推論、極めて長いコンテキストの取り扱い、高速推論 に注力し、従来の Grok モデルよりも低いハルシネーション率で正確な回答を目指します。

従来の Grok モデルが単一モデルでの推論を用いていたのに対し、Grok-4.20 はマルチエージェント協調を導入し、複数の内部エージェントが同時にプロンプトを分析して最終回答へ収束します。このアーキテクチャは、複雑な推論、コーディング、リサーチタスクにおける性能向上を目的としています。

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、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にします。
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、最終回答を生成する前に解法を検討します。
エージェント型のツール呼び出しと構造化出力: アプリケーションや自動化ワークフローとの統合のために、関数呼び出しと構造化レスポンスをサポートします。
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ます。
低ハルシネーション重視の高速推論: xAI は、本モデルを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ものとして位置付けています。

Grok-4.20 のベンチマーク性能

パブリックなベンチマークデータはベータ期間中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 trading challenge	+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のタスクでフロンティアモデルと競合していることを示唆しています。

Grok-4.20 ベータと他のフロンティアモデルの比較

モデル	開発元	コンテキストウィンドウ	主な強み
Grok-4.20	xAI	2M tokens	マルチエージェント推論
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokens	高度な推論とコーディング
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokens	マルチモーダルと Google エコシステム
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokens	信頼性の高い推論

主な違い

Grok-4.20 は、推論タスクに対してマルチエージェント協調を強調しています。
実運用の LLM としては**最大級のコンテキストウィンドウ（2M tokens）**を提供します。
競合モデルは、評価タスクによっては構造化推論やクリエイティブライティングなどの特定分野で Grok を上回る場合があります。

代表的なユースケース

長コンテキストのリサーチ分析
大規模ドキュメント、法律文書、学術研究の処理。
エージェント型の自動化システム
モデルが計画し実行する複数ステップのワークフローの構築。
高度なコーディングとシミュレーション
工学的課題の解決や、長い推論連鎖を伴うシステムのシミュレーション。
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。
マルチモーダルな知識処理
画像、動画フレーム、テキストを統合した推論で解釈。

Grok 4.2 API へのアクセスと使用方法

ステップ 1: API キーにサインアップ

cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI コンソールにサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの 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

“grok-4.20-0309-reasoning” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、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できます。当社ウェブサイトは利便性のため 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 フォーマット。

content フィールドに質問またはリクエストを挿入します—モデルが応答する対象です。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: 結果を取得して検証

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。

Grok 4.20の料金

Grok 4.20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/M 出力:$2/M	入力:$1.25/M 出力:$2.5/M	-20%

Grok 4.20のサンプルコードとAPI

Grok 4.20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))

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

Grok 4.20のバージョン

Grok 4.20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最適化されたマルチエージェント版（複数のサブエージェントがウェブ検索、コード実行、レビューを行う高度な調査ワークフローに有用）。	✅	response format の呼び出し。
grok-4.20-0309-reasoning	推論最適化バリアント：思考過程型のより深い推論と、推論負荷の高いテストでのより高いベンチマークスコアを優先。非推論バリアントに比べ、レイテンシおよびトークンあたりのコストが高くなる見込み。	✅	chat format の呼び出しおよび response format の呼び出し。
grok-4.20-0309-non-reasoning	決定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なタスク向けの低レイテンシ/低コスト版。トレードオフとして、推論系ベンチマークスコアは低め。	✅	chat format の呼び出しおよび response format の呼び出し。