Grok-4.3 的技術規格
| 項目 | Grok-4.3 |
|---|---|
| 模型 ID | grok-4.3 |
| 提供者 | xAI |
| 發佈日期 | 2026 年 4 月 30 日 |
| 模型類型 | 以推理為重點的 LLM |
| 輸入類型 | 文本、圖像 |
| 輸出類型 | 文本 |
| 上下文視窗 | 1,000,000 tokens |
| 知識截止日期 | 2025 年 12 月 |
| 關鍵能力 | 推理、工具使用、函式呼叫、多模態、結構化輸出 |
| API 存取 | 是（主控台、API、CLI） |
| 推理 | 是，xAI 表示 “The model thinks before responding.” |
| 速率限制 | 每分鐘 1,800 次請求；每分鐘 10,000,000 tokens |
什麼是 Grok 4.3
Grok 4.3 是 xAI 面向生產環境 API 的以推理為重點的 Grok 模型，適用於需要長上下文、外部工具以及結構化答案的工作流程。官方明確推薦其作為多個舊版 Grok 4 與 Grok 3 時代推理模型的替代，並稱其在代理式編碼與網頁開發能力上有所提升。
主要功能
1) 代理式工具使用
Grok 4.3 支援函式呼叫，可連接外部工具、API 與系統。這對資料庫查詢、內部搜尋、計算、工單分流以及多步驟自動化等工作流程十分重要。xAI 的函式呼叫文件也顯示，當啟用平行呼叫時，模型可在單次回應中返回多個工具呼叫。
2) 結構化輸出
xAI 將結構化輸出列為原生能力，讓模型更易於整合進需要可預測 JSON 結構或固定回應格式的软件管線。
3) 長上下文推理
透過 100 萬 token 的上下文視窗，Grok 4.3 為大型文件、長對話、程式碼庫與多檔案分析而設計。xAI 亦提到針對超過 200K 上下文門檻的請求提供特殊定價，表示模型預期能在生產環境中處理非常大的提示。
- 人工分析智能指數：分數 ~53，遠高於平均（~35）
- **全球排名：**頂尖（在已評估模型中 #10–#11）
- 速度：~100 tokens/sec（高於中位數）
👉 解讀：Grok-4.3 是一款前沿級推理模型，在邏輯、編碼與結構化推理任務上具備與頂尖模型競爭的能力。
Grok 4.3 vs GPT 5.5 vs Claude 4.6
| 模型 | 定位 | 上下文視窗 | 輸入 / 輸出定價 | 顯著優勢 |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.3 | xAI 旗艦，用於代理式推理與工具使用 | 1M | $1.25 / $2.50 每 1M tokens | 函式呼叫、結構化輸出、三種推理層級、強勁的性價比。 |
| Grok 4.20 reasoning | xAI 的更大上下文推理選項 | 2M | $1.25 / $2.50 每 1M tokens | 上下文比 Grok 4.3 更大，仍聚焦於重度推理的使用。 |
| OpenAI GPT-5.5 | OpenAI 旗艦，面向複雜推理與編碼 | 1M | $5 / $30 每 1M tokens | 文本與圖像輸入、網路搜尋、檔案搜尋、電腦操作。 |
| Anthropic Claude Sonnet 4.6 | Anthropic 的速度與智能平衡模型 | API 測試版為 1M | $3 / $15 每 1M tokens | 延長思考、適應性思考、廣泛的平臺可用性。 |
Grok-4.3 最適用於「推理品質 + 大上下文 + 工具使用」比超低延遲更重要的情境。
Grok 4.3 的最佳適用案例（Alternative of Grok code fast）
- 需要在多輪對話中維持記憶的長篇助理工作流程。
- 必須調用工具、返回 JSON 並遵循嚴格結構綱要的內部副駕。
- 用於重構、除錯與網頁開發任務的編碼助理。
- 結合模型推理與即時搜尋工具的研究助理。
- 需要一致地遵循指令的工作流程自動化代理。
如何存取與使用 Grok 4.3 API
步驟 1：註冊取得 API 金鑰
登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。取得介面存取憑證 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 4.3 API 發送請求
選擇 “grok-4.3” 端點以發送 API 請求並設定請求主體。請求方法與請求主體可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以利您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。Where to call it: Chat 格式。
將您的問題或請求插入 content 欄位——這是模型會回應的內容。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。