Jakie benchmarki pokazują wydajność Grok-4.20?

Wczesne raporty lokują Grok-4.20 na poziomie około 1505–1535 ELO na LMSYS Arena oraz wskazują na mocne wyniki w rzeczywistych zawodach, takich jak symulacje handlowe Alpha Arena.

Jak duże jest okno kontekstu w Grok-4.20 API?

Grok-4.20 obsługuje okno kontekstu do 2,000,000 tokenów, co pozwala programistom przetwarzać wyjątkowo długie dokumenty lub zbiory danych w jednym żądaniu.

Czy Grok-4.20 jest dostępny dla programistów przez API?

Tak. Grok-4.20 jest dostępny przez Come API.

Jak Grok-4.20 wypada w porównaniu z modelami GPT-5.2 lub Gemini?

Grok-4.20 koncentruje się na rozumowaniu wieloagentowym i bardzo długich oknach kontekstu, podczas gdy GPT-5.2 kładzie nacisk na rozumowanie o wysokiej dokładności, a modele Gemini skupiają się na integracji multimodalnej w ekosystemie Google.

Czym Grok-4.20 różni się od wcześniejszych modeli Grok?

Grok-4.20 wprowadza system rozumowania wieloagentowego, w którym kilku agentów jednocześnie analizuje polecenie i współpracuje nad ostateczną odpowiedzią, co poprawia złożone rozumowanie i wydajność w programowaniu.

Czy Grok-4.20 potrafi obsługiwać wejścia multimodalne, takie jak obrazy lub wideo?

Tak. Grok-4.20 obsługuje wejścia multimodalne, w tym tekst, obrazy i wideo, umożliwiając analizę treści mieszanych w ramach jednej rozmowy.

xAI

Dostępny

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Wersja Grok 4.20 wprowadza architekturę wieloagentową (wiele wyspecjalizowanych agentów koordynowanych w czasie rzeczywistym), rozszerzone tryby kontekstowe oraz ukierunkowane usprawnienia w zakresie wykonywania instrukcji, redukcji halucynacji i wyników ustrukturyzowanych/opartych na narzędziach.

Cena początkowa

$1.00 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Wypróbuj Grok 4.20 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Grok 4.20, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacje techniczne Grok-4.20

Pozycja	Grok-4.20 (public specs)
Rodzina modeli	Seria Grok-4
Deweloper	xAI
Status wydania	Beta (pierwsze wdrożenie 17 lutego 2026)
Typy danych wejściowych	Tekst, Obraz, Wideo
Typy danych wyjściowych	Wyjścia tekstowe (obsługiwane ustrukturyzowane wyniki i wywoływanie funkcji/narzędzi).
Okno kontekstu	Do 2,000,000 tokenów
Architektura	Współpracujące rozumowanie wieloagentowe
Obsługa narzędzi	Wywoływanie funkcji, ustrukturyzowane wyjścia
Rozumowanie	Wbudowane możliwości rozumowania
Infrastruktura treningowa	Superklaster Colossus (~200,000 GPU)
Warianty modelu	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Czym jest Grok-4.20

Grok-4.20 to najnowsze eksperymentalne wydanie z rodziny Grok-4 opracowane przez xAI. Koncentruje się na agentowym rozumowaniu, obsłudze ekstremalnie długiego kontekstu i szybkim wnioskowaniu, dążąc do dostarczania precyzyjnych odpowiedzi z niższym wskaźnikiem halucynacji niż wcześniejsze modele Grok.

W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli Grok, które korzystały z wnioskowania pojedynczego modelu, Grok-4.20 wprowadza współpracę wielu agentów, w której kilku wewnętrznych agentów jednocześnie analizuje prompt i zbiega do finalnej odpowiedzi. Ta architektura ma poprawić wyniki w złożonych zadaniach związanych z rozumowaniem, programowaniem i badaniami.

Główne funkcje Grok-4.20

Ultradługie okno kontekstu (2M tokenów): Umożliwia przetwarzanie całych książek, dużych zbiorów danych lub długich repozytoriów kodu w jednym promptcie.
Architektura rozumowania wieloagentowego: Do czterech wewnętrznych agentów może równolegle analizować prompt i dyskutować rozwiązania przed wygenerowaniem finalnej odpowiedzi.
Agentowe wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyniki: Obsługuje wywoływanie funkcji oraz ustrukturyzowane odpowiedzi do integracji z aplikacjami i zautomatyzowanymi przepływami pracy.
Zrozumienie multimodalne: Akceptuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo w ramach tego samego pipeline’u modelu.
Szybkie wnioskowanie z naciskiem na ograniczenie halucynacji: xAI pozycjonuje model jako zoptymalizowany pod kątem prawdziwości odpowiedzi i silnego przestrzegania promptów.

Wyniki benchmarków Grok-4.20

Publiczne dane benchmarkowe są nadal ograniczone w fazie beta, ale wczesne raporty wskazują:

Benchmark	Wynik / Status
LMSYS Chatbot Arena	Szacowany ELO ~1505–1535
ForecastBench	Miejsce #2 we wczesnych testach
Alpha Arena trading challenge	Osiągnięto zwrot +34.59%

Te liczby sugerują, że Grok-4.20 konkuruje z modelami czołowymi w rzeczywistych zadaniach związanych z rozumowaniem i pracą agentów, a nie jedynie w prostych pytaniach benchmarkowych.

Grok-4.20 Beta vs inne modele czołowe

Model	Deweloper	Okno kontekstu	Kluczowa mocna strona
Grok-4.20	xAI	2M tokenów	Rozumowanie wieloagentowe
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokenów	Zaawansowane rozumowanie + kodowanie
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokenów	Multimodalność i ekosystem Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokenów	Wiarygodne rozumowanie

Kluczowe różnice

Grok-4.20 kładzie nacisk na współpracę wielu agentów w zadaniach rozumowania.
Zapewnia jedno z największych okien kontekstu w produkcyjnych LLM (2M tokenów).
Modele konkurencyjne mogą przewyższać Groka w niektórych obszarach, takich jak ustrukturyzowane rozumowanie lub kreatywne pisanie, w zależności od zadań ewaluacyjnych.

Reprezentatywne przypadki użycia

Analiza badań z długim kontekstem
Przetwarzanie dużych dokumentów, materiałów prawnych lub badań akademickich.
Systemy automatyzacji agentowej
Budowa wieloetapowych przepływów pracy, w których model planuje i wykonuje zadania.
Zaawansowane programowanie i symulacje
Rozwiązywanie problemów inżynieryjnych lub symulowanie systemów z długimi łańcuchami rozumowania.
Analiza danych i automatyzacja pulpitów
Śledzenie i analiza wielu strumieni danych równolegle.
Multimodalne przetwarzanie wiedzy
Interpretacja obrazów, klatek wideo i tekstu w ujednoliconym procesie rozumowania.

Jak uzyskać dostęp i używać Grok 4.2 API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojego CometAPI console. Uzyskaj poświadczenia dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do `Grok 4.2` API

Wybierz endpoint “grok-4.20-0309-reasoning”, aby wysłać żądanie do API i ustaw ciało żądania. Metoda żądania i ciało żądania są dostępne w naszej dokumentacji API na stronie. Nasza strona udostępnia także test Apifox dla Twojej wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na rzeczywisty klucz CometAPI z Twojego konta. Gdzie wywołać: format Chat.

Wstaw swoje pytanie lub prośbę w pole content — to na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.003

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.03

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.045

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Grok 4.20

Poznaj konkurencyjne ceny dla Grok 4.20, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Grok 4.20 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla Grok 4.20

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Grok 4.20, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Grok 4.20 w Twoich projektach.

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));

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

image-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: xAI
Kontekst: 2,000,000
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Grok 4.20 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

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.

Zobacz model

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Poznaj API modelu gpt-oss-20b(free).

Zobacz model

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash to lekki model Gemini nowej generacji, którego celem jest osiągnięcie lepszej równowagi między szybkością, kosztami i możliwościami kodowania.

Zobacz model

Anthropic

Claude Fable 5.1

Inteligencja nowej generacji dla długo działających agentów

Zobacz model

Z.AI

GLM 5.3 Flash

GLM-5.3-Flash to pierwszy natywny model multimodalny w serii GLM-5, oferujący wyższą inteligencję niż GLM-5.2 przy zachowaniu wyjątkowo efektywnej kosztowo architektury. GLM-5.3-Flash jest dostępny z 50% zniżką (ceny przekreślone to ceny katalogowe). Promocja kończy się 9 września 2026 r. o 24:00 (UTC+8, czas singapurski).

Zobacz model

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash to najnowszy multimodalny duży model Qianwen, łączący potężne możliwości rozumienia i generowania z doskonałą szybkością odpowiedzi. Model natywnie obsługuje miliony okien kontekstu, zdolny do jednoczesnej obsługi ultradługich dokumentów, repozytoriów kodu i złożonych rozmów.

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

Identyfikator modelu	opis	Dostępność	Żądanie
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Wariant wieloagentowy dostrojony do orkiestracji agentów w czasie rzeczywistym i wywoływania narzędzi (przydatny w złożonych procesach badawczych, w których wiele subagentów wykonuje wyszukiwania w sieci, uruchamia kod oraz dokonuje oceny).	✅	wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-reasoning	Wariant zoptymalizowany pod rozumowanie: priorytetem jest głębsze rozumowanie w stylu łańcucha rozumowania oraz wyższe wyniki w testach porównawczych ukierunkowanych na rozumowanie; w porównaniu z wariantami bez rozumowania należy oczekiwać wyższych opóźnień i kosztu na token.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Wariant o niższych opóźnieniach i niższym koszcie dla zadań o wysokiej przepustowości, w których priorytetem są deterministyczne, krótkie odpowiedzi lub strumieniowe wyniki; kompromisy obejmują niższe wyniki w testach porównawczych rozumowania.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

xAI

Dostępny

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Cena początkowa

$1.00 / 1 mln tokenów wejściowych

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

Mar 11, 2026

xAI

Playground

Wypróbuj Grok 4.20 z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Grok 4.20, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Specyfikacje techniczne Grok-4.20

Pozycja	Grok-4.20 (public specs)
Rodzina modeli	Seria Grok-4
Deweloper	xAI
Status wydania	Beta (pierwsze wdrożenie 17 lutego 2026)
Typy danych wejściowych	Tekst, Obraz, Wideo
Typy danych wyjściowych	Wyjścia tekstowe (obsługiwane ustrukturyzowane wyniki i wywoływanie funkcji/narzędzi).
Okno kontekstu	Do 2,000,000 tokenów
Architektura	Współpracujące rozumowanie wieloagentowe
Obsługa narzędzi	Wywoływanie funkcji, ustrukturyzowane wyjścia
Rozumowanie	Wbudowane możliwości rozumowania
Infrastruktura treningowa	Superklaster Colossus (~200,000 GPU)
Warianty modelu	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

Czym jest Grok-4.20

Główne funkcje Grok-4.20

Ultradługie okno kontekstu (2M tokenów): Umożliwia przetwarzanie całych książek, dużych zbiorów danych lub długich repozytoriów kodu w jednym promptcie.
Architektura rozumowania wieloagentowego: Do czterech wewnętrznych agentów może równolegle analizować prompt i dyskutować rozwiązania przed wygenerowaniem finalnej odpowiedzi.
Agentowe wywoływanie narzędzi i ustrukturyzowane wyniki: Obsługuje wywoływanie funkcji oraz ustrukturyzowane odpowiedzi do integracji z aplikacjami i zautomatyzowanymi przepływami pracy.
Zrozumienie multimodalne: Akceptuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo w ramach tego samego pipeline’u modelu.
Szybkie wnioskowanie z naciskiem na ograniczenie halucynacji: xAI pozycjonuje model jako zoptymalizowany pod kątem prawdziwości odpowiedzi i silnego przestrzegania promptów.

Wyniki benchmarków Grok-4.20

Publiczne dane benchmarkowe są nadal ograniczone w fazie beta, ale wczesne raporty wskazują:

Benchmark	Wynik / Status
LMSYS Chatbot Arena	Szacowany ELO ~1505–1535
ForecastBench	Miejsce #2 we wczesnych testach
Alpha Arena trading challenge	Osiągnięto zwrot +34.59%

Te liczby sugerują, że Grok-4.20 konkuruje z modelami czołowymi w rzeczywistych zadaniach związanych z rozumowaniem i pracą agentów, a nie jedynie w prostych pytaniach benchmarkowych.

Grok-4.20 Beta vs inne modele czołowe

Model	Deweloper	Okno kontekstu	Kluczowa mocna strona
Grok-4.20	xAI	2M tokenów	Rozumowanie wieloagentowe
GPT-5.2	OpenAI	~400K tokenów	Zaawansowane rozumowanie + kodowanie
Gemini 3 Pro	Google	~1M tokenów	Multimodalność i ekosystem Google
Claude 4 Opus	Anthropic	~200K+ tokenów	Wiarygodne rozumowanie

Kluczowe różnice

Grok-4.20 kładzie nacisk na współpracę wielu agentów w zadaniach rozumowania.
Zapewnia jedno z największych okien kontekstu w produkcyjnych LLM (2M tokenów).
Modele konkurencyjne mogą przewyższać Groka w niektórych obszarach, takich jak ustrukturyzowane rozumowanie lub kreatywne pisanie, w zależności od zadań ewaluacyjnych.

Reprezentatywne przypadki użycia

Analiza badań z długim kontekstem
Przetwarzanie dużych dokumentów, materiałów prawnych lub badań akademickich.
Systemy automatyzacji agentowej
Budowa wieloetapowych przepływów pracy, w których model planuje i wykonuje zadania.
Zaawansowane programowanie i symulacje
Rozwiązywanie problemów inżynieryjnych lub symulowanie systemów z długimi łańcuchami rozumowania.
Analiza danych i automatyzacja pulpitów
Śledzenie i analiza wielu strumieni danych równolegle.
Multimodalne przetwarzanie wiedzy
Interpretacja obrazów, klatek wideo i tekstu w ujednoliconym procesie rozumowania.

Jak uzyskać dostęp i używać Grok 4.2 API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do `Grok 4.2` API

Wstaw swoje pytanie lub prośbę w pole content — to na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Pierwsze żądanie

$0.003

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Dziesięć żądań

$0.03

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Piętnaście żądań

$0.045

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Grok 4.20

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/chat/completions

Przykładowy kod i API dla Grok 4.20

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));

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-text

image-to-text

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

text

Profil produkcyjny

Dostawca: xAI
Kontekst: 2,000,000
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Grok 4.20 w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów

Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne

Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

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.

Zobacz model

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

Poznaj API modelu gpt-oss-20b(free).

Zobacz model

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash to lekki model Gemini nowej generacji, którego celem jest osiągnięcie lepszej równowagi między szybkością, kosztami i możliwościami kodowania.

Zobacz model

Anthropic

Claude Fable 5.1

Inteligencja nowej generacji dla długo działających agentów

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Wersje

Sprawdź dostępne identyfikatory modeli przed ustaleniem integracji produkcyjnej.

Identyfikator modelu	opis	Dostępność	Żądanie
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	Wariant wieloagentowy dostrojony do orkiestracji agentów w czasie rzeczywistym i wywoływania narzędzi (przydatny w złożonych procesach badawczych, w których wiele subagentów wykonuje wyszukiwania w sieci, uruchamia kod oraz dokonuje oceny).	✅	wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-reasoning	Wariant zoptymalizowany pod rozumowanie: priorytetem jest głębsze rozumowanie w stylu łańcucha rozumowania oraz wyższe wyniki w testach porównawczych ukierunkowanych na rozumowanie; w porównaniu z wariantami bez rozumowania należy oczekiwać wyższych opóźnień i kosztu na token.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.
grok-4.20-0309-non-reasoning	Wariant o niższych opóźnieniach i niższym koszcie dla zadań o wysokiej przepustowości, w których priorytetem są deterministyczne, krótkie odpowiedzi lub strumieniowe wyniki; kompromisy obejmują niższe wyniki w testach porównawczych rozumowania.	✅	wywołanie w formacie czatu oraz wywołania w formacie odpowiedzi.

Kontynuuj eksplorację

Grok 4.20 API

Playground

Przegląd

Specyfikacje techniczne Grok-4.20

Czym jest Grok-4.20

Główne funkcje Grok-4.20

Wyniki benchmarków Grok-4.20

Grok-4.20 Beta vs inne modele czołowe

Reprezentatywne przypadki użycia

Jak uzyskać dostęp i używać Grok 4.2 API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do Grok 4.2 API

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Jakie benchmarki pokazują wydajność Grok-4.20?

Jak duże jest okno kontekstu w Grok-4.20 API?

Czy Grok-4.20 jest dostępny dla programistów przez API?

Jak Grok-4.20 wypada w porównaniu z modelami GPT-5.2 lub Gemini?

Czym Grok-4.20 różni się od wcześniejszych modeli Grok?

Czy Grok-4.20 potrafi obsługiwać wejścia multimodalne, takie jak obrazy lub wideo?

Cennik

Cennik dla Grok 4.20

API

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Przykładowy kod i API dla Grok 4.20

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Możliwości

Przypadki użycia

Inne modele

Uptime

Wersje

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Grok 4.20 API

Playground

Przegląd

Specyfikacje techniczne Grok-4.20

Czym jest Grok-4.20

Główne funkcje Grok-4.20

Wyniki benchmarków Grok-4.20

Grok-4.20 Beta vs inne modele czołowe

Reprezentatywne przypadki użycia

Jak uzyskać dostęp i używać Grok 4.2 API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Krok 2: Wyślij żądania do Grok 4.2 API

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

FAQ

Jakie benchmarki pokazują wydajność Grok-4.20?

Jak duże jest okno kontekstu w Grok-4.20 API?

Czy Grok-4.20 jest dostępny dla programistów przez API?

Jak Grok-4.20 wypada w porównaniu z modelami GPT-5.2 lub Gemini?

Czym Grok-4.20 różni się od wcześniejszych modeli Grok?

Czy Grok-4.20 potrafi obsługiwać wejścia multimodalne, takie jak obrazy lub wideo?

Cennik

Cennik dla Grok 4.20

API

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Przykładowy kod i API dla Grok 4.20

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

Możliwości

Przypadki użycia

Inne modele

Uptime

Wersje

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

Krok 2: Wyślij żądania do `Grok 4.2` API

Krok 2: Wyślij żądania do `Grok 4.2` API