Grok-4.3 技术规格
| 项目 | Grok-4.3 |
|---|---|
| 模型 ID | grok-4.3 |
| 提供方 | xAI |
| 发布日期 | 2026 年 4 月 30 日 |
| 模型类型 | 面向推理的 LLM |
| 输入类型 | 文本、图像 |
| 输出类型 | 文本 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens |
| 知识截止时间 | 2025 年 12 月 |
| 关键能力 | 推理、工具使用、函数调用、多模态、结构化输出 |
| API 访问 | 是（控制台、API、CLI） |
| 推理 | 是，xAI 表示：“该模型在响应前会先思考。” |
| 速率限制 | 1,800 次请求/分钟；10,000,000 tokens/分钟 |
Grok 4.3 是什么
Grok 4.3 是 xAI 面向生产级 API 工作的推理型 Grok 模型，适用于长上下文、外部工具和结构化回答很重要的场景。它被明确推荐为多个较早的 Grok 4 和 Grok 3 时代推理模型的替代方案，并表示其在智能体式编码和网页开发能力方面有所提升。
主要功能
1) 智能体式工具使用
Grok 4.3 支持函数调用，这使它能够连接外部工具、API 和系统。这对于数据库查询、内部搜索、计算、工单路由以及多步骤自动化等工作流非常重要。xAI 的函数调用文档还显示，在启用并行调用时，该模型可以在单次响应中返回多个工具调用。
2) 结构化输出
xAI 将结构化输出列为原生能力，这使模型更容易集成到软件管道中，因为在这些场景里，可预测的 JSON 模式或固定响应格式很重要。
3) 长上下文推理
凭借 100 万 token 的上下文窗口，Grok 4.3 专为大型文档、长对话、代码库和多文件分析而设计。xAI 还指出，对于超过 20 万上下文阈值的请求会有特殊定价，这表明该模型预计可在生产环境中处理非常大的提示。
- Artificial Analysis Intelligence Index： 得分 ~53，明显高于平均水平（~35）
- 全球排名： 第一梯队（评测模型中第 #10–#11）
- 速度： ~100 tokens/sec（高于中位数）
👉 解读：Grok-4.3 是一款 前沿级推理模型，在逻辑、编码和结构化推理任务方面可与顶级模型竞争。
Grok 4.3 vs GPT 5.5 vs Claude 4.6
| 模型 | 定位 | 上下文窗口 | 输入 / 输出定价 | 主要优势 |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.3 | xAI 面向智能体式推理和工具使用的旗舰模型 | 1M | $1.25 / $2.50 per 1M tokens | 函数调用、结构化输出、三级推理、性价比强。 |
| Grok 4.20 reasoning | xAI 的大上下文推理选项 | 2M | $1.25 / $2.50 per 1M tokens | 比 Grok 4.3 上下文更大，仍面向重推理场景。 |
| OpenAI GPT-5.5 | OpenAI 面向复杂推理和编码的旗舰模型 | 1M | $5 / $30 per 1M tokens | 文本和图像输入、网页搜索、文件搜索、计算机使用。 |
| Anthropic Claude Sonnet 4.6 | Anthropic 的速度与智能平衡模型 | 1M on API beta | $3 / $15 per 1M tokens | 扩展思考、自适应思考、广泛的平台可用性。 |
当 推理质量 + 大上下文 + 工具使用 比超低延迟更重要时，Grok-4.3 是最佳选择。
Grok 4.3 的最佳适用场景（Grok code fast 的替代方案）
- 需要跨多轮保留记忆的长篇助手工作流。
- 必须调用工具、返回 JSON 并保持严格模式的内部副驾驶。
- 用于重构、调试和网页开发任务的编码助手。
- 将模型推理与实时搜索工具结合的研究助手。
- 需要稳定遵循指令的工作流自动化代理。
如何访问并使用 Grok 4.3 API
步骤 1：注册 API 密钥
登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口的访问凭证 API key。点击个人中心中的 API token 里的 “Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。
步骤 2：发送请求到 Grok 4.3 API
选择 “grok-4.3” 端点来发送 API 请求，并设置请求体。请求方法和请求体可从我们的网站 API 文档中获取。我们的网站也提供 Apifox 测试，方便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI 密钥。调用位置： Chat 格式。
将您的问题或请求插入 content 字段——这就是模型将要响应的内容。处理 API 响应以获取生成的答案。
步骤 3：检索并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 会返回任务状态和输出数据。