哪些基準測試顯示 Grok-4.20 的效能？

早期報告顯示，Grok-4.20 在 LMSYS Arena 上的 ELO 約為 1505–1535，並在真實世界競賽（如 Alpha Arena 的交易模擬）中表現強勁。

Grok-4.20 API 的上下文視窗有多大？

Grok-4.20 最多支援 2,000,000 token 的上下文視窗，讓開發者能在單次請求中處理極長的文件或資料集。

Grok-4.20 是否可透過 API 供開發者使用？

是。Grok-4.20 可透過 Come API 使用。

Grok-4.20 與 GPT-5.2 或 Gemini 模型相比如何？

Grok-4.20 著重於多代理推理與超長上下文視窗，而 GPT-5.2 強調高準確度推理，Gemini 模型則著重於 Google 生態系中的多模態整合。

Grok-4.20 與先前的 Grok 模型有何不同？

Grok-4.20 引入多代理推理系統，多個代理可同時分析提示並協作產出最終答案，從而提升複雜推理與程式設計表現。

Grok-4.20 能否處理圖片或影片等多模態輸入？

可以。Grok-4.20 支援包含文字、圖片與影片在內的多模態輸入，讓單一對話即可分析混合內容。

xAI

可使用

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

Grok 4.20 版本引入了多代理架構（多個專門化代理在即時協調下協同運作）、擴充的上下文模式，並在指令遵循、降低幻覺，以及結構化／工具化輸出方面進行了重點改進。

起始價格

$1.00 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

可使用

正式環境端點

回應時間

支援非同步

實測 API 回應時間

發布時間

Mar 11, 2026

xAI

Playground

透過實際請求試用 Grok 4.20,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

概覽

Grok 4.20 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Grok-4.20 的技術規格

項目	Grok-4.20（公開規格）
模型系列	Grok-4 系列
開發者	xAI
發佈狀態	Beta（首次推出：2026 年 2 月 17 日）
輸入類型	文字、影像、影片
輸出類型	文字輸出（支援結構化輸出與函式/工具呼叫）。
上下文視窗	最多 2,000,000 個 token
架構	多智能體協作推理
工具支援	函式呼叫、結構化輸出
推理	內建推理能力
訓練基礎設施	Colossus 超級叢集（約 200,000 GPUs）
模型變體	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

什麼是 Grok-4.20

Grok-4.20 是 xAI 在 Grok-4 家族中最新的實驗性發佈。其重點在於 智能體式推理、極長上下文處理與高速推理，旨在比早期 Grok 模型提供更精準的答案與更低的幻覺率。

不同於早期採用單模型推理的 Grok 模型，Grok-4.20 引入了 多智能體協作，由多個內部智能體同時分析提示並收斂為最終答案。此架構旨在提升在複雜推理、程式編寫與研究任務上的表現。

Grok-4.20 的主要特性

超長上下文視窗（2M tokens）：可在單次提示中處理整本書、巨量資料集或大型程式碼庫。
多智能體推理架構：最多可有四個內部智能體並行分析提示，在生成最終答案前對解法進行辯論。
智能體式工具呼叫與結構化輸出：支援函式呼叫與結構化回應，便於與應用程式與自動化流程整合。
多模態理解：在同一模型管線中接受文字、影像與影片輸入。
高速推理並聚焦降低幻覺：xAI 將該模型定位為對真實回答與高度遵循提示進行優化。

Grok-4.20 的基準測試表現

在 Beta 期間公開基準資料仍有限，但早期報告顯示：

基準	結果 / 狀態
LMSYS Chatbot Arena	估計 ELO 約 1505–1535
ForecastBench	早期測試排名第 2
Alpha Arena trading challenge	取得 +34.59% 報酬

這些數據表明，Grok-4.20 更偏向在真實世界的推理與智能體驅動任務中與前沿模型競爭，而非僅在簡單的基準題上。

Grok-4.20 Beta 與其他前沿模型對比

模型	開發者	上下文視窗	關鍵優勢
Grok-4.20	xAI	2M tokens	多智能體推理
GPT-5.2	OpenAI	約 400K tokens	進階推理 + 程式編寫
Gemini 3 Pro	Google	約 1M tokens	多模態與 Google 生態系統
Claude 4 Opus	Anthropic	約 200K+ tokens	可靠推理

關鍵差異

Grok-4.20 著重於推理任務中的 多智能體協作。
它提供 目前量產 LLM 中最大之一的上下文視窗（2M tokens）。
競品模型在某些領域（如結構化推理或創意寫作）可能表現優於 Grok，視評估任務而定。

典型使用情境

長上下文研究分析
處理大型文件、法律材料或學術研究。
智能體式自動化系統
構建多步驟工作流程，由模型規劃並執行任務。
進階程式編寫與模擬
以長推理鏈解決工程問題或模擬系統。
資料分析與儀表板自動化
並行追蹤與分析多個資料流。
多模態知識處理
在統一的推理流程中解讀影像、影片幀與文字。

如何存取並使用 Grok 4.2 API

步驟 1：註冊取得 API 金鑰

登入 cometapi.com。若你尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入你的 CometAPI 控制台。取得介面存取憑證的 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。

步驟 2：向 `Grok 4.2` API 發送請求

選擇 “grok-4.20-0309-reasoning” 端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可從我們網站的 API 文件獲取。我們的網站也提供 Apifox 測試，方便使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為你帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。Where to call it: [Chat] 格式。

將你的問題或請求插入 content 欄位——模型會對其進行回應。處理 API 回應以獲取生成的答案。

步驟 3：擷取並驗證結果

處理 API 回應以獲取生成的答案。處理後，API 會返回任務狀態與輸出資料。

常見問題

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.003

預估 CometAPI 使用費用

十次請求

$0.03

預估 CometAPI 使用費用

十五次請求

$0.045

預估 CometAPI 使用費用

Grok 4.20 的定價

探索 Grok 4.20 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 Grok 4.20 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

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

API

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Grok 4.20 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Grok 4.20 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Grok 4.20 的潛力。

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));

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

image-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: xAI
上下文: 2,000,000
商業使用: 支援

應用場景

將 Grok 4.20 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

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.

查看模型

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

探索 gpt-oss-20b(free) API。

查看模型

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash 是新一代輕量級 Gemini 模型，其目標是在速度、成本與程式設計能力之間取得更佳平衡。

面向長時間執行的智能體的下一代智慧

GLM-5.3-Flash 是 GLM-5 系列中的首款原生多模態模型，在維持極具成本效益的架構同時，提供比 GLM-5.2 更強的智能能力。 GLM-5.3-Flash 現享五折優惠（刪除線價格為標價）。優惠將於 2026 年 9 月 9 日 24:00（UTC+8，新加坡時間）結束。

查看模型

Aliyun

Qwen3.8-Flash

Qwen3.8-Flash 是 Qianwen 最新的多模態大型模型，結合強大的理解與生成能力以及優異的響應速度。該模型原生支援數百萬個上下文視窗，能夠一次性處理超長文件、程式碼倉庫與複雜對話。

查看模型

Uptime

在正式上線前,查看即時心跳資料、端點可用性與實測回應時間。

版本

在鎖定正式環境整合版本前,先查看可用的模型識別碼。

模型 ID	描述	可用性	請求
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	為即時代理編排與工具呼叫調校的多代理變體（適用於由多個子代理執行網頁搜尋、程式碼執行與評析的深度研究工作流程）。	✅	回應格式呼叫。
grok-4.20-0309-reasoning	經推理優化的變體：優先提供更深入的思維鏈式推理，並在以推理為主的測試中取得更高的基準測試分數；相較於非推理變體，預期延遲與每個 token 成本更高。	✅	聊天格式呼叫與回應格式呼叫。
grok-4.20-0309-non-reasoning	適用於高吞吐量任務的低延遲/低成本變體，優先提供確定性、短答案或串流輸出；取捨包括較低的推理基準測試分數。	✅	聊天格式呼叫與回應格式呼叫。

持續探索

比較模型,繼續你的研究

xAI

可使用

grok-4.20-0309-reasoning

Grok 4.20 API

起始價格

$1.00 / 100 萬輸入 tokens

按使用量計費

API 健康狀態

可使用

正式環境端點

回應時間

支援非同步

實測 API 回應時間

發布時間

Mar 11, 2026

xAI

Playground

透過實際請求試用 Grok 4.20,檢視參數並在整合 API 前驗證輸出結果。

概覽

Grok 4.20 的實用總覽,涵蓋重要行為與整合注意事項。

Grok-4.20 的技術規格

項目	Grok-4.20（公開規格）
模型系列	Grok-4 系列
開發者	xAI
發佈狀態	Beta（首次推出：2026 年 2 月 17 日）
輸入類型	文字、影像、影片
輸出類型	文字輸出（支援結構化輸出與函式/工具呼叫）。
上下文視窗	最多 2,000,000 個 token
架構	多智能體協作推理
工具支援	函式呼叫、結構化輸出
推理	內建推理能力
訓練基礎設施	Colossus 超級叢集（約 200,000 GPUs）
模型變體	grok-4.20-multi-agent-beta-0309, grok-4.20-beta-0309-reasoning, grok-4.20-beta-0309-non-reasoning.

什麼是 Grok-4.20

Grok-4.20 的主要特性

超長上下文視窗（2M tokens）：可在單次提示中處理整本書、巨量資料集或大型程式碼庫。
多智能體推理架構：最多可有四個內部智能體並行分析提示，在生成最終答案前對解法進行辯論。
智能體式工具呼叫與結構化輸出：支援函式呼叫與結構化回應，便於與應用程式與自動化流程整合。
多模態理解：在同一模型管線中接受文字、影像與影片輸入。
高速推理並聚焦降低幻覺：xAI 將該模型定位為對真實回答與高度遵循提示進行優化。

Grok-4.20 的基準測試表現

在 Beta 期間公開基準資料仍有限，但早期報告顯示：

基準	結果 / 狀態
LMSYS Chatbot Arena	估計 ELO 約 1505–1535
ForecastBench	早期測試排名第 2
Alpha Arena trading challenge	取得 +34.59% 報酬

這些數據表明，Grok-4.20 更偏向在真實世界的推理與智能體驅動任務中與前沿模型競爭，而非僅在簡單的基準題上。

Grok-4.20 Beta 與其他前沿模型對比

模型	開發者	上下文視窗	關鍵優勢
Grok-4.20	xAI	2M tokens	多智能體推理
GPT-5.2	OpenAI	約 400K tokens	進階推理 + 程式編寫
Gemini 3 Pro	Google	約 1M tokens	多模態與 Google 生態系統
Claude 4 Opus	Anthropic	約 200K+ tokens	可靠推理

關鍵差異

Grok-4.20 著重於推理任務中的 多智能體協作。
它提供 目前量產 LLM 中最大之一的上下文視窗（2M tokens）。
競品模型在某些領域（如結構化推理或創意寫作）可能表現優於 Grok，視評估任務而定。

典型使用情境

長上下文研究分析
處理大型文件、法律材料或學術研究。
智能體式自動化系統
構建多步驟工作流程，由模型規劃並執行任務。
進階程式編寫與模擬
以長推理鏈解決工程問題或模擬系統。
資料分析與儀表板自動化
並行追蹤與分析多個資料流。
多模態知識處理
在統一的推理流程中解讀影像、影片幀與文字。

如何存取並使用 Grok 4.2 API

步驟 1：註冊取得 API 金鑰

步驟 2：向 `Grok 4.2` API 發送請求

將你的問題或請求插入 content 欄位——模型會對其進行回應。處理 API 回應以獲取生成的答案。

步驟 3：擷取並驗證結果

處理 API 回應以獲取生成的答案。處理後，API 會返回任務狀態與輸出資料。

常見問題

定價

先參考上方的單次執行預估,再查看完整的 CometAPI 與官方價格比較。

第一次請求

$0.003

預估 CometAPI 使用費用

十次請求

$0.03

預估 CometAPI 使用費用

十五次請求

$0.045

預估 CometAPI 使用費用

Grok 4.20 的定價

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

API

複製可用的端點與程式碼範例,需要完整參數時再開啟完整 API 參考文件。

一個 API,直接對接正式環境模型

只需驗證一次,即可呼叫模型端點,並在各供應商間維持一致的計費與監控流程。

POST/v1/chat/completions

Grok 4.20 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 Grok 4.20 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 Grok 4.20 的潛力。

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));

功能

在選擇架構或評估正式環境負載前,先掌握模型的關鍵資訊。

支援的功能

現有模型 API 回傳的功能。

text-to-text

image-to-text

輸入與輸出

輸入

text

輸出

text

正式環境資訊

供應商: xAI
上下文: 2,000,000
商業使用: 支援

應用場景

將 Grok 4.20 用於符合其 text 能力的正式工作流程,並在長期整合前比較其他選項。

正式環境聊天與 Agent 工作流程

程式撰寫、分析與結構化生成

透過單一 API 進行大量自動化

其他模型

比較 CometAPI 提供的其他模型,在品質、延遲、功能與價格間取得平衡。

開啟模型比較 →

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.

查看模型

OpenAI

gpt-oss-20b(free)

探索 gpt-oss-20b(free) API。

查看模型

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash 是新一代輕量級 Gemini 模型，其目標是在速度、成本與程式設計能力之間取得更佳平衡。

面向長時間執行的智能體的下一代智慧

Uptime

在正式上線前,查看即時心跳資料、端點可用性與實測回應時間。

版本

在鎖定正式環境整合版本前,先查看可用的模型識別碼。

模型 ID	描述	可用性	請求
grok-4.20-multi-agent-beta-0309	為即時代理編排與工具呼叫調校的多代理變體（適用於由多個子代理執行網頁搜尋、程式碼執行與評析的深度研究工作流程）。	✅	回應格式呼叫。
grok-4.20-0309-reasoning	經推理優化的變體：優先提供更深入的思維鏈式推理，並在以推理為主的測試中取得更高的基準測試分數；相較於非推理變體，預期延遲與每個 token 成本更高。	✅	聊天格式呼叫與回應格式呼叫。
grok-4.20-0309-non-reasoning	適用於高吞吐量任務的低延遲/低成本變體，優先提供確定性、短答案或串流輸出；取捨包括較低的推理基準測試分數。	✅	聊天格式呼叫與回應格式呼叫。

持續探索

Grok 4.20 API

Playground

概覽

Grok-4.20 的技術規格

什麼是 Grok-4.20

Grok-4.20 的主要特性

Grok-4.20 的基準測試表現

Grok-4.20 Beta 與其他前沿模型對比

典型使用情境

如何存取並使用 Grok 4.2 API

步驟 1：註冊取得 API 金鑰

步驟 2：向 Grok 4.2 API 發送請求

步驟 3：擷取並驗證結果

常見問題

哪些基準測試顯示 Grok-4.20 的效能？

Grok-4.20 API 的上下文視窗有多大？

Grok-4.20 是否可透過 API 供開發者使用？

Grok-4.20 與 GPT-5.2 或 Gemini 模型相比如何？

Grok-4.20 與先前的 Grok 模型有何不同？

Grok-4.20 能否處理圖片或影片等多模態輸入？

定價

Grok 4.20 的定價

API

一個 API,直接對接正式環境模型

Grok 4.20 的範例程式碼和 API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

功能

應用場景

其他模型

Uptime

版本

比較模型,繼續你的研究

Grok 4.20 API

Playground

概覽

Grok-4.20 的技術規格

什麼是 Grok-4.20

Grok-4.20 的主要特性

Grok-4.20 的基準測試表現

Grok-4.20 Beta 與其他前沿模型對比

典型使用情境

如何存取並使用 Grok 4.2 API

步驟 1：註冊取得 API 金鑰

步驟 2：向 Grok 4.2 API 發送請求

步驟 3：擷取並驗證結果

常見問題

哪些基準測試顯示 Grok-4.20 的效能？

Grok-4.20 API 的上下文視窗有多大？

Grok-4.20 是否可透過 API 供開發者使用？

Grok-4.20 與 GPT-5.2 或 Gemini 模型相比如何？

Grok-4.20 與先前的 Grok 模型有何不同？

Grok-4.20 能否處理圖片或影片等多模態輸入？

定價

Grok 4.20 的定價

API

一個 API,直接對接正式環境模型

Grok 4.20 的範例程式碼和 API

cURL Code Example

Python Code Example

JavaScript Code Example

功能

應用場景

其他模型

Uptime

版本

比較模型,繼續你的研究

步驟 2：向 `Grok 4.2` API 發送請求

步驟 2：向 `Grok 4.2` API 發送請求