どのベンチマークが Grok-4.20 の性能を示していますか？

初期の報告では、Grok-4.20 は LMSYS Arena で ELO 約 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環境のコンペティションでも好成績を収めています。

Grok-4.20 API のコンテキストウィンドウはどのくらいの大きさですか？

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ており、開発者は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できます。

Grok-4.20 は開発者向けに API で利用できますか？

はい。Grok-4.20 は Come API を通じて利用できます。

Grok-4.20 は GPT-5.2 や Gemini モデルと比べてどうですか？

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。

Grok-4.20 が従来の Grok モデルと異なる点は何ですか？

Grok-4.20 は、複数のエージェントが同時にプロンプトを解析し、最終回答に共同で取り組むマルチエージェント推論システムを導入しており、複雑な推論やコーディングの性能を向上させます。

Grok-4.20 は画像や動画などのマルチモーダル入力に対応できますか？

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に対応しており、1 つの会話の中で混在するコンテンツの分析が可能です。

xAI

利用可能

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Grok 4.20のリリースでは、マルチエージェント・アーキテクチャ（複数の専門特化したエージェントがリアルタイムで協調）を導入し、コンテキストモードを拡張するとともに、指示追従性、ハルシネーションの低減、構造化／ツール対応の出力に焦点を当てた改善を行いました。

最低料金

$1.00 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Mar 11, 2026

xAI

Playground

実際のリクエストでGrok 4.20を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Grok 4.20の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

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/ツール呼び出しをサポート）。
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
学習インフラ	Colossus スーパークラスター（約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 とは

Grok-4.20 は、xAI によって開発された Grok-4 ファミリーの最新の実験的リリースです。これは、エージェント型推論、超長コンテキスト処理、高速推論に注力しており、以前の Grok モデルよりも低い幻覚率で正確な回答を目指します。

従来の単一モデル推論を用いていた Grok モデルと異なり、Grok-4.20 はマルチエージェント協調を導入しています。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 の主な特徴

超長コンテキストウィンドウ（2Mトークン）: 1回のプロンプトで書籍全体、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列にプロンプトを分析し、最終出力前に解決策を議論。
エージェント的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統合のための関数呼び出しと構造化応答をサポート。
マルチモーダル理解: 同一モデルパイプライン内でテキスト、画像、動画入力に対応。
高速推論と低幻覚志向: xAI は、真実志向の回答と強いプロンプト遵守に最適化されていると位置付け。

Grok-4.20 のベンチマーク性能

ベータ期間中は公開ベンチマークデータがまだ限られていますが、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においてフロンティアモデルと競合していることを示唆します。

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 トークン	マルチエージェント推論
GPT-5.2	OpenAI	~400K トークン	高度な推論＋コーディング
Gemini 3 Pro	Google	~1M トークン	マルチモーダルおよび Google エコシステム
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ トークン	信頼性の高い推論

主な違い

Grok-4.20 は推論タスクにおいてマルチエージェント協調を重視しています。
実運用のLLMの中でも最大級のコンテキストウィンドウ（2Mトークン）を提供します。
評価タスクによっては、競合モデルが構造化推論やクリエイティブライティングなどの領域で Grok を上回る場合があります。

代表的なユースケース

長文コンテキストのリサーチ分析
大規模文書、法務資料、学術研究の処理。
エージェント型自動化システム
モデルが計画・実行するマルチステップのワークフロー構築。
高度なコーディングとシミュレーション
エンジニアリング課題の解決や長い推論連鎖を伴うシミュレーション。
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。
マルチモーダル知識処理
画像、動画フレーム、テキストを統合的に解釈。

Grok 4.2 API 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。まだユーザーでない場合は、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 API キーを取得します。パーソナルセンターの API token 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。利便性のため、当社ウェブサイトは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。Where to call it: Chat フォーマット。

content フィールドに質問やリクエストを挿入します—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で応答します。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

$0.003

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

$0.03

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

$0.045

CometAPI利用料金の見積もり

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。

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

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completions

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。

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));

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

image-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: xAI
文脈: 2,000,000
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにGrok 4.20を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

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.

モデルを見る

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

gpt-oss-20b(free) APIを見る。

モデルを見る

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash は、速度、コスト、コード生成能力の間でより良いバランスを実現することを目標とした、次世代の軽量な Gemini モデルです。

モデルを見る

Anthropic

Claude Fable 5.1

長時間稼働するエージェント向けの次世代知能

モデルを見る

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash は、GLM-5 シリーズにおける初のネイティブなマルチモーダルモデルで、GLM-5.2 を上回るインテリジェンスを提供しつつ、きわめてコスト効率に優れたアーキテクチャを維持します。 GLM-5.3-Flash は 50% 割引で提供中です（取り消し線の価格は定価です）。プロモーションは 2026 年 9 月 9 日 24:00（UTC+8、シンガポール時間）に終了します。

モデルを見る

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash は Qianwen の最新のマルチモーダル大規模モデルで、強力な理解・生成能力と優れた応答速度を兼ね備えています。モデルは数百万規模のコンテキストウィンドウをネイティブにサポートし、超長文のドキュメント、コードリポジトリ、複雑な会話を同時に処理できます。

モデルを見る

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

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、レビューを行う高度なリサーチワークフローに有用）。	✅	レスポンス形式の呼び出し。
grok-4.20-0309-reasoning	推論に最適化されたバリアント：思考連鎖スタイルのより深い推論と、推論負荷の高いテストでのベンチマークスコアの向上を優先。非推論バリアントに比べ、レイテンシが高く、トークンあたりのコストも高くなる見込み。	✅	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-4.20-0309-non-reasoning	低レイテンシ／低コストのバリアントで、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。代償として、推論系ベンチマークのスコアは低下。	✅	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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利用可能

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

最低料金

$1.00 / 入力100万トークン

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Mar 11, 2026

xAI

Playground

実際のリクエストでGrok 4.20を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Grok 4.20の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

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/ツール呼び出しをサポート）。
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
学習インフラ	Colossus スーパークラスター（約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 とは

Grok-4.20 の主な特徴

超長コンテキストウィンドウ（2Mトークン）: 1回のプロンプトで書籍全体、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列にプロンプトを分析し、最終出力前に解決策を議論。
エージェント的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統合のための関数呼び出しと構造化応答をサポート。
マルチモーダル理解: 同一モデルパイプライン内でテキスト、画像、動画入力に対応。
高速推論と低幻覚志向: xAI は、真実志向の回答と強いプロンプト遵守に最適化されていると位置付け。

Grok-4.20 のベンチマーク性能

ベータ期間中は公開ベンチマークデータがまだ限られていますが、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

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 トークン	マルチエージェント推論
GPT-5.2	OpenAI	~400K トークン	高度な推論＋コーディング
Gemini 3 Pro	Google	~1M トークン	マルチモーダルおよび Google エコシステム
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ トークン	信頼性の高い推論

主な違い

Grok-4.20 は推論タスクにおいてマルチエージェント協調を重視しています。
実運用のLLMの中でも最大級のコンテキストウィンドウ（2Mトークン）を提供します。
評価タスクによっては、競合モデルが構造化推論やクリエイティブライティングなどの領域で Grok を上回る場合があります。

代表的なユースケース

長文コンテキストのリサーチ分析
大規模文書、法務資料、学術研究の処理。
エージェント型自動化システム
モデルが計画・実行するマルチステップのワークフロー構築。
高度なコーディングとシミュレーション
エンジニアリング課題の解決や長い推論連鎖を伴うシミュレーション。
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。
マルチモーダル知識処理
画像、動画フレーム、テキストを統合的に解釈。

Grok 4.2 API のアクセスと使用方法

ステップ 1: API キーの登録

ステップ 2: `Grok 4.2` API にリクエストを送信

content フィールドに質問やリクエストを挿入します—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で応答します。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

1回目のリクエスト

$0.003

CometAPI利用料金の見積もり

10回のリクエスト

$0.03

CometAPI利用料金の見積もり

15回のリクエスト

$0.045

CometAPI利用料金の見積もり

Grok 4.20の料金

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

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/chat/completions

Grok 4.20のサンプルコードとAPI

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));

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-text

image-to-text

入力と出力

入力

text

出力

text

本番環境プロファイル

プロバイダー: xAI
文脈: 2,000,000
商用利用: 対応

ユースケース

textの機能に合った本番ワークフローにGrok 4.20を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

本番向けチャットとエージェントワークフロー

コーディング・分析・構造化生成

1つのAPIによる大規模な自動化

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

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)

gpt-oss-20b(free) APIを見る。

モデルを見る

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash は、速度、コスト、コード生成能力の間でより良いバランスを実現することを目標とした、次世代の軽量な Gemini モデルです。

モデルを見る

Anthropic

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長時間稼働するエージェント向けの次世代知能

Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

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、レビューを行う高度なリサーチワークフローに有用）。	✅	レスポンス形式の呼び出し。
grok-4.20-0309-reasoning	推論に最適化されたバリアント：思考連鎖スタイルのより深い推論と、推論負荷の高いテストでのベンチマークスコアの向上を優先。非推論バリアントに比べ、レイテンシが高く、トークンあたりのコストも高くなる見込み。	✅	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-4.20-0309-non-reasoning	低レイテンシ／低コストのバリアントで、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。代償として、推論系ベンチマークのスコアは低下。	✅	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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ステップ 2: Grok 4.2 API にリクエストを送信

ステップ 3: 結果の取得と検証

よくある質問

どのベンチマークが Grok-4.20 の性能を示していますか？

Grok-4.20 API のコンテキストウィンドウはどのくらいの大きさですか？

Grok-4.20 は開発者向けに API で利用できますか？

Grok-4.20 は GPT-5.2 や Gemini モデルと比べてどうですか？

Grok-4.20 が従来の Grok モデルと異なる点は何ですか？

Grok-4.20 は画像や動画などのマルチモーダル入力に対応できますか？

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ステップ 2: `Grok 4.2` API にリクエストを送信

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