What makes Grok-4.20 different from previous Grok models?

Grok-4.20은 여러 에이전트가 동시에 프롬프트를 분석하고 최종 답변을 도출하기 위해 협력하는 멀티 에이전트 추론 시스템을 도입하여 복잡한 추론과 코딩 성능을 향상합니다.

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

Grok-4.20은 최대 2,000,000토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여 개발자가 매우 긴 문서나 데이터셋을 한 번의 요청으로 처리할 수 있게 합니다.

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

예. Grok-4.20은 텍스트, 이미지, 비디오를 포함한 멀티모달 입력을 지원하여 하나의 대화에서 혼합 콘텐츠를 분석할 수 있습니다.

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

Grok-4.20은 멀티 에이전트 추론과 매우 긴 컨텍스트 윈도우에中점을 두는 반면, GPT-5.2는 고정확도 추론을 강조하고 Gemini 모델은 Google 생태계 내 멀티모달 통합에 초점을 맞춥니다.

Is Grok-4.20 available through an API for developers?

예. Grok-4.20은 Come API를 통해 이용할 수 있습니다.

What benchmarks show Grok-4.20 performance?

초기 보고에 따르면 Grok-4.20은 LMSYS Arena에서 약 1505–1535 ELO 수준으로 평가되며, Alpha Arena 트레이딩 시뮬레이션과 같은 실제 대회에서도 강력한 성과를 보였습니다.

저렴한 Grok 4.20 API | text-to-text

Grok-4.20 의 기술 사양

항목	Grok-4.20 (공개 사양)
모델 계열	Grok-4 시리즈
개발사	xAI
출시 상태	베타(첫 배포 2026년 2월 17일)
입력 유형	텍스트, 이미지, 비디오
출력 유형	텍스트 출력(구조화된 출력 및 함수/도구 호출 지원).
컨텍스트 윈도우	최대 2,000,000 토큰
아키텍처	멀티에이전트 협업 추론
도구 지원	함수 호출, 구조화된 출력
추론	내장 추론 기능
학습 인프라	Colossus 슈퍼클러스터 (~200,000 GPUs)
모델 변형	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Grok-4.20 란 무엇인가

Grok-4.20은 xAI가 개발한 Grok-4 계열의 최신 실험적 릴리스입니다. 이 모델은 에이전트 기반 추론, 초장문 컨텍스트 처리, 고속 추론에 집중하며, 이전 Grok 모델보다 더 낮은 환각률로 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다.

단일 모델 추론을 사용하던 이전 Grok 모델과 달리, Grok-4.20은 여러 내부 에이전트가 동시에 프롬프트를 분석하고 최종 답변에 수렴하는 멀티에이전트 협업을 도입했습니다. 이 아키텍처는 복잡한 추論, 코딩, 리서치 작업에서의 성능 향상을 노립니다.

Grok-4.20의 주요 기능

초장문 컨텍스트 윈도우(2M 토큰): 한 번의 프롬프트로 책 한 권, 대규모 데이터셋, 대형 코드 저장소까지 처리할 수 있습니다.
멀티에이전트 추론 아키텍처: 최대 네 개의 내부 에이전트가 프롬프트를 병렬로 분석하고, 최종 답변 생성 전에 해법을 토론합니다.
에이전트형 도구 호출 및 구조화 출력: 애플리케이션 통합과 자동화 워크플로에 적합한 함수 호출과 구조화 응답을 지원합니다.
멀티모달 이해: 동일한 모델 파이프라인에서 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 처리합니다.
환각 감소에 초점을 맞춘 고속 추론: xAI는 이 모델을 사실성 높은 답변과 강한 프롬프트 준수에 최적화된 것으로 포지셔닝합니다.

Grok-4.20 의 벤치마크 성능

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

벤치마크	결과/상태
LMSYS Chatbot Arena	추정 ELO ~1505–1535
ForecastBench	초기 테스트에서 2위
Alpha Arena trading challenge	수익률 +34.59% 달성

이 수치들은 Grok-4.20이 단순 벤치마크 문항보다는 실제 환경의 추론 및 에이전트 기반 작업에서 최전선 모델들과 경쟁하고 있음을 시사합니다.

Grok-4.20 베타 vs 기타 최전선 모델

모델	개발사	컨텍스트 윈도우	핵심 강점
Grok-4.20	xAI	2M 토큰	멀티에이전트 추론
GPT-5.2	OpenAI	~400K 토큰	고급 추론 + 코딩
Gemini 3 Pro	Google	~1M 토큰	멀티모달 및 Google 생태계
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ 토큰	신뢰할 수 있는 추론

주요 차이점

Grok-4.20은 추론 작업에서 멀티에이전트 협업을 강조합니다.
**생산 환경 LLM 중 가장 큰 축에 속하는 컨텍스트 윈도우(2M 토큰)**를 제공합니다.
평가 과제에 따라, 경쟁 모델이 구조화 추론이나 창의적 글쓰기 등 일부 영역에서 Grok보다 우수할 수 있습니다.

대표적 활용 사례

장문 컨텍스트 연구 분석
방대한 문서, 법률 자료, 학술 연구를 처리합니다.
에이전트 기반 자동화 시스템
모델이 계획하고 실행하는 다단계 워크플로를 구축합니다.
고급 코딩 및 시뮬레이션
공학 문제를 해결하거나 긴 추론 체인으로 시스템을 시뮬레이션합니다.
데이터 분석 및 대시보드 자동화
여러 데이터 스트림을 병렬로 추적하고 분석합니다.
멀티모달 지식 처리
이미지, 비디오 프레임, 텍스트를 통합된 추론 과정에서 해석합니다.

Grok 4.2 API 접근 및 사용 방법

1단계: API 키 발급

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자가 아니라면 먼저 가입하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스 접근 자격증명인 API 키를 발급받으세요. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받은 후 제출합니다.

2단계: `Grok 4.2` API로 요청 보내기

“grok-4.20-0309-reasoning” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 전송하고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 호출 위치: Chat 형식.

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델이 응답하는 내용입니다. API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻으세요.

3단계: 결과 조회 및 검증

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

Grok 4.20 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 4.20의 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))

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 4.20의 버전

Grok 4.20에 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.

Model id	설명	가용성	요청
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	실시간 에이전트 오케스트레이션과 도구 호출에 맞춰 조정된 멀티 에이전트 변형(여러 하위 에이전트가 웹 검색, 코드 실행 및 검토를 수행하는 심층 연구 워크플로에 유용).	✅	응답 형식 호출.
grok-4.20-0309-reasoning	추론에 최적化된 변형: 더 깊은 연쇄적 사고 스타일의 추론과 추론 중심 테스트에서 더 높은 벤치마크 점수를 우선시합니다; 비추론 변형 대비 토큰당 더 높은 지연 시간/비용이 예상됩니다.	✅	채팅 형식 호출 및 응답 형식 호출.
grok-4.20-0309-non-reasoning	결정적이고 짧은 답변 또는 스트리밍 출력이 우선되는 고처리량 작업을 위한 저지연 / 저비용 변형; 트레이드오프로 추론 벤치마크 점수가 낮아집니다.	✅	채팅 형식 호출 및 응답 형식 호출.

Grok-4.20 의 기술 사양

항목	Grok-4.20 (공개 사양)
모델 계열	Grok-4 시리즈
개발사	xAI
출시 상태	베타(첫 배포 2026년 2월 17일)
입력 유형	텍스트, 이미지, 비디오
출력 유형	텍스트 출력(구조화된 출력 및 함수/도구 호출 지원).
컨텍스트 윈도우	최대 2,000,000 토큰
아키텍처	멀티에이전트 협업 추론
도구 지원	함수 호출, 구조화된 출력
추론	내장 추론 기능
학습 인프라	Colossus 슈퍼클러스터 (~200,000 GPUs)
모델 변형	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Grok-4.20 란 무엇인가

Grok-4.20의 주요 기능

초장문 컨텍스트 윈도우(2M 토큰): 한 번의 프롬프트로 책 한 권, 대규모 데이터셋, 대형 코드 저장소까지 처리할 수 있습니다.
멀티에이전트 추론 아키텍처: 최대 네 개의 내부 에이전트가 프롬프트를 병렬로 분석하고, 최종 답변 생성 전에 해법을 토론합니다.
에이전트형 도구 호출 및 구조화 출력: 애플리케이션 통합과 자동화 워크플로에 적합한 함수 호출과 구조화 응답을 지원합니다.
멀티모달 이해: 동일한 모델 파이프라인에서 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 처리합니다.
환각 감소에 초점을 맞춘 고속 추론: xAI는 이 모델을 사실성 높은 답변과 강한 프롬프트 준수에 최적화된 것으로 포지셔닝합니다.

Grok-4.20 의 벤치마크 성능

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

벤치마크	결과/상태
LMSYS Chatbot Arena	추정 ELO ~1505–1535
ForecastBench	초기 테스트에서 2위
Alpha Arena trading challenge	수익률 +34.59% 달성

이 수치들은 Grok-4.20이 단순 벤치마크 문항보다는 실제 환경의 추론 및 에이전트 기반 작업에서 최전선 모델들과 경쟁하고 있음을 시사합니다.

Grok-4.20 베타 vs 기타 최전선 모델

모델	개발사	컨텍스트 윈도우	핵심 강점
Grok-4.20	xAI	2M 토큰	멀티에이전트 추론
GPT-5.2	OpenAI	~400K 토큰	고급 추론 + 코딩
Gemini 3 Pro	Google	~1M 토큰	멀티모달 및 Google 생태계
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ 토큰	신뢰할 수 있는 추론

주요 차이점

Grok-4.20은 추론 작업에서 멀티에이전트 협업을 강조합니다.
**생산 환경 LLM 중 가장 큰 축에 속하는 컨텍스트 윈도우(2M 토큰)**를 제공합니다.
평가 과제에 따라, 경쟁 모델이 구조화 추론이나 창의적 글쓰기 등 일부 영역에서 Grok보다 우수할 수 있습니다.

대표적 활용 사례

장문 컨텍스트 연구 분석
방대한 문서, 법률 자료, 학술 연구를 처리합니다.
에이전트 기반 자동화 시스템
모델이 계획하고 실행하는 다단계 워크플로를 구축합니다.
고급 코딩 및 시뮬레이션
공학 문제를 해결하거나 긴 추론 체인으로 시스템을 시뮬레이션합니다.
데이터 분석 및 대시보드 자동화
여러 데이터 스트림을 병렬로 추적하고 분석합니다.
멀티모달 지식 처리
이미지, 비디오 프레임, 텍스트를 통합된 추론 과정에서 해석합니다.

Grok 4.2 API 접근 및 사용 방법

1단계: API 키 발급

2단계: `Grok 4.2` API로 요청 보내기

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델이 응답하는 내용입니다. API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻으세요.

3단계: 결과 조회 및 검증

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

Grok 4.20

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Claude Opus 4.7

Claude Sonnet 4.6

GPT 5.5 Pro

GPT 5.5

GPT Image 2 ALL

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