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Grok 4.20 Beta

입력:$1.6/M
출력:$4.8/M
맥락:2,000,000
Grok 4.20 Beta는 업계 최고 수준의 속도와 에이전트형 도구 호출 능력을 갖춘 당사의 최신 플래그십 모델입니다. 시장 최저 수준의 환각률과 엄격한 프롬프트 준수를 결합해 일관되게 정확하고 사실에 부합하는 응답을 제공합니다.
새로운
상업적 사용
Playground
개요
기능
가격
API
버전

Grok-4.20 Beta의 기술 사양

항목Grok-4.20 Beta (공개 사양)
모델 계열Grok-4 series
개발사xAI
출시 상태베타(첫 배포 2026년 2월 17일)
입력 유형텍스트, 이미지, 비디오
출력 유형텍스트 출력(구조화된 출력 및 함수/도구 호출 지원).
컨텍스트 윈도우최대 2,000,000 토큰
아키텍처멀티 에이전트 협업 추론
도구 지원함수 호출, 구조화된 출력
추론내장형 추론 기능
학습 인프라Colossus 슈퍼클러스터(~200,000 GPU)
모델 변형grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Grok-4.20 Beta란 무엇인가

Grok-4.20 Beta는 xAI가 개발한 Grok-4 계열의 최신 실험적 릴리스입니다. 에이전트형 추론, 극단적으로 긴 컨텍스트 처리, 고속 추론에 중점을 두며, 이전 Grok 모델보다 환각률이 낮은 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다.

단일 모델 추론을 사용하던 이전 Grok 모델과 달리, Grok-4.20은 다중 에이전트 협업을 도입하여 여러 내부 에이전트가 프롬프트를 동시에 분석하고 최종 답변에 수렴합니다. 이 아키텍처는 복잡한 추론, 코딩, 리서치 작업에서의 성능 향상을 목표로 설계되었습니다.

Grok-4.20의 주요 기능

  • 초장문 컨텍스트 윈도우(2M 토큰): 단일 프롬프트에서 전체 책, 대용량 데이터셋 또는 긴 코드 저장소를 처리할 수 있습니다.
  • 멀티 에이전트 추론 아키텍처: 최대 네 개의 내부 에이전트가 프롬프트를 병렬로 분석하고 최종 답변을 생성하기 전에 해법을 토론할 수 있습니다.
  • 에이전트형 도구 호출 및 구조화된 출력: 애플리케이션 및 자동화된 워크플로와의 통합을 위한 함수 호출과 구조화된 응답을 지원합니다.
  • 멀티모달 이해: 동일한 모델 파이프라인에서 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 수용합니다.
  • 낮은 환각에 초점을 둔 고속 추론: xAI는 이 모델이 진실성 높은 응답과 강한 프롬프트 준수를 위해 최적화되었다고 설명합니다.

Grok-4.20 Beta의 벤치마크 성능

베타 기간에는 공개 벤치마크 데이터가 아직 제한적이지만, 초기 보고에 따르면:

벤치마크결과/상태
LMSYS Chatbot Arena추정 ELO ~1505–1535
ForecastBench초기 테스트에서 2위
Alpha Arena trading challenge수익률 +34.59% 달성

이 수치들은 Grok-4.20이 단순한 벤치마크 문항보다 실제 세계의 추론 및 에이전트 기반 작업에서 최전선 모델들과 경쟁함을 시사합니다.

Grok-4.20 Beta와 다른 최전선 모델 비교

모델개발사컨텍스트 윈도우핵심 강점
Grok-4.20 BetaxAI2M tokens멀티 에이전트 추론
GPT-5.2OpenAI~400K tokens고급 추론 + 코딩
Gemini 3 ProGoogle~1M tokens멀티모달 및 Google 생태계
Claude 4 OpusAnthropic~200K+ tokens신뢰성 높은 추론

주요 차이점

  • Grok-4.20은 추론 작업에서 다중 에이전트 협업을 강조합니다.
  • 프로덕션 LLM 중 가장 큰 컨텍스트 윈도우(2M 토큰) 중 하나를 제공합니다.
  • 평가 작업에 따라, 구조화된 추론이나 창의적 글쓰기 등 일부 영역에서 경쟁 모델이 Grok을 능가할 수 있습니다.

대표적 사용 사례

  1. 장문 컨텍스트 연구 분석
    방대한 문서, 법률 자료, 학술 연구를 처리.
  2. 에이전트형 자동화 시스템
    모델이 작업을 계획하고 실행하는 다단계 워크플로 구축.
  3. 고급 코딩 및 시뮬레이션
    공학 문제 해결 또는 긴 추론 체인을 가진 시스템 시뮬레이션.
  4. 데이터 분석 및 대시보드 자동화
    병렬로 여러 데이터 스트림 추적 및 분석.
  5. 멀티모달 지식 처리
    이미지, 비디오 프레임, 텍스트를 통합된 추론 프로세스로 해석.

Grok 4.2 API에 접근하고 사용하는 방법

1단계: API 키 등록

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 계정이 없다면 먼저 가입하세요. CometAPI console에 로그인하세요. 인터페이스의 액세스 자격 증명인 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출하세요.

2단계: Grok 4.2 API로 요청 보내기

API 요청을 보낼 엔드포인트로 “grok-4.20-beta-0309-reasoning”를 선택하고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 당사 웹사이트는 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 대체하세요. 호출 위치: Chat 형식.

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델은 해당 내용에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으세요.

3단계: 결과 조회 및 검증

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻으세요. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

자주 묻는 질문

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

Grok-4.20 Beta는 여러 에이전트가 프롬프트를 동시에 분석하고 최終 답변을 공동으로 도출하는 멀티에이전트 추론 시스템을 도입하여 복잡한 추론과 코딩 성능을 향상시킵니다.

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

Grok-4.20 Beta는 최대 2,000,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하여 개발자가 매우 긴 문서나 데이터셋을 단일 요청으로 처리할 수 있도록 합니다.

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

예. Grok-4.20 Beta는 텍스트, 이미지, 비디오를 포함한 멀티모달 입력을 지원하여 하나의 대화 내에서 혼합 콘텐츠를 분석할 수 있도록 합니다.

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

Grok-4.20는 멀티에이전트 추론과 매우 긴 컨텍스트 윈도우에 중점을 두고, GPT-5.2는 높은 정확도의 추론을 강조하며, Gemini 모델은 Google 생태계 내 멀티모달 통합에 중점을 둡니다.

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

예. Grok-4.20 Beta는 Come API를 통해 사용할 수 있습니다.

What benchmarks show Grok-4.20 Beta performance?

초기 보고에 따르면 Grok-4.20 Beta는 LMSYS Arena에서 약 1505–1535 ELO를 기록하며, Alpha Arena 트레이딩 시뮬레이션과 같은 실제 대회에서도 강한 성과를 보입니다.

Grok 4.20 Beta의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

Grok 4.20 Beta 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
코멧 가격 (USD / M Tokens)공식 가격 (USD / M Tokens)할인
입력:$1.6/M
출력:$4.8/M
입력:$2/M
출력:$6/M
-20%

Grok 4.20 Beta의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
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 Beta의 버전

Grok 4.20 Beta에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.
모델 ID설명사용 가능 여부요청
grok-4.20-multi-agent-beta-0309실시간 에이전트 오케스트레이션 및 도구 호출에 맞춰 조정된 멀티 에이전트 변형(여러 하위 에이전트가 웹 검색, 코드 실행, 검토를 수행하는 심층 연구 워크플로에 유용).✅응답 형식 호출.
grok-4.20-beta-0309-reasoning추론에 최적화된 변형: 더 깊은 사고 과정 스타일의 추론과 추론 중심 테스트에서 더 높은 벤치마크 점수를 우선시함; 비추론 변형 대비 토큰당 지연 시간/비용이 더 높을 것으로 예상됨.✅채팅 형식 호출 및 응답 형식 호출.
grok-4.20-beta-0309-non-reasoning결정론적이고 짧은 답변 또는 스트리밍 출력이 우선인 고처리량 작업에 적합한 저지연/저비용 변형; 대가로 추론 벤치마크 점수가 낮을 수 있음.✅채팅 형식 호출 및 응답 형식 호출.

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