grok/grok-4.3: modelo insignia con 1M de contexto, texto+imagen de grok en OrcaRouter a precio directo del proveedor
grok/grok-4.3 es un modelo insignia de grok, ofrecido en OrcaRouter al precio directo del proveedor sin recargo. Admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens – significativamente más grande…
Como modelo insignia, grok-4.3 está diseñado para razonamiento de alto nivel, comprensión de contexto largo y comprensión multimodal. Sus capacidades principales incluyen: 1) procesar hasta 1 millón de tokens de entrada combinada de texto e imagen en una sola interacción; 2) realizar tareas analíticas complejas como razonamiento de múltiples pasos, generación de código y resolución de problemas matemáticos; 3) comprender imágenes y responder preguntas sobre contenido visual; 4) mantener coherencia en conversaciones o documentos muy extensos. No admite llamadas a funciones ni salida estructurada de una manera especializada más allá de lo que ofrece la API base. Los usuarios deben tener en cuenta que, si bien el modelo es potente, no se divulga el rendimiento exacto en puntos de referencia específicos en este catálogo. Para tareas que no necesitan el contexto completo de 1M o la entrada de imágenes, un modelo más barato o más rápido en OrcaRouter puede ser suficiente.
Elija grok-4.3 cuando su tarea requiera la ventana de contexto completa de 1 millón de tokens o necesite comprensión de imágenes dentro de ese contexto largo. Los ejemplos incluyen analizar documentos legales completos, revisar bases de código extensas, o estudiar artículos de investigación largos con figuras incrustadas. También es adecuado cuando necesita un solo modelo que pueda manejar tanto texto como imágenes sin cambiar de proveedor. Si su caso de uso no involucra imágenes o puede satisfacerse con un contexto más corto (por ejemplo, 128K tokens), puede encontrar un mejor valor en un modelo de gama media o más barato en OrcaRouter, lo que podría ofrecer menor latencia y costo. Además, si su tarea es simple y no requiere el razonamiento avanzado de un modelo insignia, un modelo más pequeño puede ofrecer resultados adecuados más rápido. Siempre evalúe la relación costo-beneficio: el precio de grok-4.3 es de $1.25/$2.50 por millón de tokens, lo que puede acumularse para un uso de alto volumen.
Los mejores casos de uso para grok-4.3 involucran tareas que aprovechan su contexto masivo y entrada multimodal. Estos incluyen: resumen de documentos extensos y preguntas y respuestas donde el documento completo cabe en el contexto; revisión de código base a lo largo de miles de líneas; investigación académica donde los artículos incluyen figuras y tablas; análisis legal de contratos y jurisprudencia; y cadenas de razonamiento complejas que requieren que el modelo se refiera a partes anteriores de un prompt muy largo. También es eficaz para agentes conversacionales que necesitan recordar el historial completo de la sesión sin truncamiento. Sin embargo, para aplicaciones en tiempo real donde la baja latencia es crítica, el procesamiento de contexto grande del modelo puede introducir un retraso notable. No se proporcionan benchmarks de velocidad, pero un contexto más largo generalmente aumenta el tiempo de procesamiento. Los usuarios deben probar con cargas de trabajo representativas en OrcaRouter.
grok-4.3 acepta imágenes como parte de la entrada, típicamente a través de la modalidad 'image_url' en el mensaje de la API. Las imágenes se codifican y se introducen en el modelo junto con el texto. El modelo puede describir el contenido de las imágenes, responder preguntas sobre ellas y razonar sobre relaciones visuales. No procesa video directamente, pero puedes enviar fotogramas individuales como imágenes separadas (manteniendo el total de tokens dentro de 1M). La resolución de imagen exacta y el costo de tokens son especificados por grok; los usuarios deben consultar la documentación de grok para más detalles. En OrcaRouter, la llamada a la API sigue el formato multimodal estándar de OpenAI: incluye un array 'content' con elementos de tipo 'text' e 'image_url'. Las URL de las imágenes pueden ser de acceso público o estar codificadas en base64 con un prefijo 'data:image/...;base64,'. La comprensión de imágenes por parte del modelo se limita a lo que es visible; no puede realizar OCR ni reconocimiento visual detallado más allá de las capacidades típicas de un modelo de visión-lenguaje.
Las puntuaciones específicas de evaluación comparativa para grok-4.3 no se proporcionan en el catálogo. Como modelo insignia de grok, se espera que rinda a un alto nivel en evaluaciones comparativas estándar de LLM como MMLU, HumanEval y GSM8K, pero los números reales no se listan aquí. Los usuarios que requieran datos de rendimiento verificables deben consultar la documentación oficial de grok o realizar sus propias evaluaciones en tareas representativas. La ausencia de datos de evaluación comparativa en este contexto significa que las comparaciones directas con otros modelos deben realizarse mediante pruebas empíricas en OrcaRouter. Para dominios problemáticos donde las evaluaciones comparativas importan (por ejemplo, pruebas académicas o de certificación), es recomendable probar grok-4.3 con tus prompts específicos y medir la precisión.
La latencia de grok-4.3 no está cuantificada en segundos ni en tokens por segundo en el catálogo. Generalmente, los modelos insignia con ventanas de contexto grandes tienen una latencia más alta, especialmente al procesar prompts que ocupan todo el límite de 1 millón de tokens. El tiempo hasta el primer token puede ser significativo debido a la necesidad de procesar la entrada completa antes de generar cualquier salida. En OrcaRouter, los tiempos de respuesta también dependerán de la carga del lado del proveedor y de las condiciones de la red. Para aplicaciones en tiempo real, considere usar un modelo más pequeño con contexto reducido. Para el procesamiento por lotes fuera de línea, la latencia puede ser aceptable. Los usuarios deben realizar pruebas de latencia con sus tamaños de entrada típicos para evaluar la idoneidad. No existe un nivel de velocidad dedicado para grok-4.3; se sirve a la velocidad de inferencia estándar del proveedor.
Fortalezas: Ventana de contexto extremadamente grande (1M tokens) que permite manejar documentos muy extensos en una sola interacción. Entrada multimodal (texto+imagen) que posibilita un razonamiento visual integrado. Como modelo insignia, probablemente demuestra sólidas capacidades de comprensión y generación de lenguaje. Limitaciones: Mayor costo por token en comparación con modelos más económicos. No hay cifras específicas de referencia disponibles para cuantificar el rendimiento. La latencia puede ser alta para contextos grandes. El modelo no genera imágenes. Es un modelo de propósito general, no ajustado para dominios específicos (aunque aún puede desempeñarse bien). No se menciona soporte para llamadas a funciones o salida estructurada más allá de las capacidades estándar de la API. Los usuarios deben verificar la idoneidad mediante sus propias pruebas, ya que los datos del catálogo son limitados.
grok-4.3 tiene un precio de $1.25 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida. Estas son las tarifas del proveedor; OrcaRouter las transmite sin margen adicional. No hay cargos adicionales por el uso de la API más allá del consumo de tokens. El pago se factura según el total de tokens procesados en cada llamada a la API. Para un intercambio típico con 10,000 tokens de entrada y 2,000 tokens de salida, el costo sería aproximadamente $0.0125 (entrada) + $0.005 (salida) = $0.0175. Este precio aplica tanto para tokens de texto como de imagen. El costo de los tokens de imagen lo determina el proveedor y se incluye en el conteo de tokens de entrada. No se mencionan créditos mensuales ni descuentos por paquetes; el precio es de pago por uso. Los usuarios deben monitorear su uso para gestionar los costos, especialmente al procesar contextos grandes.
La compensación implica equilibrar la capacidad contra el costo. grok-4.3 es un modelo insignia con una ventana de contexto de 1M y entrada de imágenes. Si tu tarea no requiere ese contexto completo o entrada multimodal, puedes seleccionar un modelo más barato en OrcaRouter – por ejemplo, un modelo grok más pequeño o un modelo de un proveedor externo con un precio por token más bajo. Los modelos más baratos pueden tener ventanas de contexto más pequeñas (por ejemplo, 4K a 128K) y pueden no admitir imágenes, pero pueden reducir significativamente tu factura. Para tareas que caben en un contexto más corto y son puramente textuales, los ahorros de costo pueden ser sustanciales. Por el contrario, si necesitas el contexto largo y la capacidad multimodal, grok-4.3 puede ser la única opción entre ciertas líneas de proveedores. Evalúa tanto los volúmenes de tokens de entrada como de salida. No se menciona un descuento por almacenamiento en caché.
El catálogo no especifica ningún mecanismo de caché ni niveles de precios especiales para grok-4.3. El modelo se factura por token según las tarifas indicadas: $1.25 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida, sin margen adicional. OrcaRouter no añade ningún costo extra. No se mencionan descuentos por procesamiento por lotes, suscripciones mensuales ni descuentos por volumen. Los usuarios deben asumir el precio estándar de pago por uso. Si hubiera caché disponible, podría reducir los costos para indicaciones repetidas, pero esa información no se proporciona. Comuníquese con el soporte de OrcaRouter para conocer cualquier opción de precios no publicada. Para usuarios de alto volumen, puede valer la pena explorar modelos alternativos o negociar tarifas personalizadas directamente con el proveedor.
OrcaRouter cobra exactamente la tarifa establecida por grok para grok-4.3: $1.25 por millón de tokens de entrada y $2.50 por millón de tokens de salida. OrcaRouter no agrega ningún margen. Esto significa que pagas el mismo costo por token que si estuvieras usando la API de grok directamente, pero obtienes acceso a través de la capa unificada de API de OrcaRouter. Esto puede simplificar la integración si usas múltiples proveedores. No hay tarifas ocultas. El conteo de tokens lo realiza OrcaRouter según el contenido que envías y recibes. La URL base para las llamadas a la API es https://api.orcarouter.ai/v1, y el ID del modelo es 'grok/grok-4.3'. La facturación la gestiona OrcaRouter, generalmente en modalidad pospago. Siempre verifica los conteos de tokens en tu panel de control.
Para llamar a grok-4.3, envía una solicitud POST a https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions con el parámetro model establecido en 'grok/grok-4.3'. La API es compatible con OpenAI, por lo que el formato de la solicitud coincide con el esquema de Chat Completions de OpenAI. Incluye una clave API emitida por OrcaRouter en el encabezado Authorization (token Bearer). Para solicitudes multimodales, usa un arreglo 'content' con objetos de tipo 'text' o 'image_url'. Fragmento de ejemplo: \n{"model":"grok/grok-4.3","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"Describe this image"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://example.com/photo.jpg"}}]}],"max_tokens":500}. El modelo generará entonces una respuesta de texto. Asegúrate de que tus tokens de entrada totales (incluyendo tokens de imagen) más los max_tokens de respuesta no superen 1,000,000.
grok-4.3 es compatible con los parámetros estándar de finalización de chat: model (obligatorio, establecido en 'grok/grok-4.3'), messages (obligatorio, array de objetos de mensaje), max_tokens (entero, número máximo de tokens de salida), temperature (flotante, controla la aleatoriedad, normalmente 0-2), top_p (flotante, muestreo de núcleo), frequency_penalty y presence_penalty (flotantes), stop (cadena o array de cadenas) y stream (booleano). No todos los parámetros pueden tener efecto; por ejemplo, temperature y top_p suelen ser ambos funcionales. Para entrada multimodal, el campo 'content' de un mensaje de usuario puede ser un array. No hay parámetro para calidad o detalle de imagen; use el formato estándar image_url. El modelo también puede admitir mensajes de sistema. Para obtener los mejores resultados, use un mensaje de sistema para definir el comportamiento del asistente. Consulte la documentación de OrcaRouter para conocer cualquier parámetro específico del proveedor.
La migración implica cambiar el punto final de la API y el identificador del modelo. Si anteriormente llamaba a grok-4.3 directamente a través de la API de grok, actualice su código para usar la URL base de OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) y el ID del modelo 'grok/grok-4.3'. Reemplace su clave de API por una de OrcaRouter. El formato del mensaje sigue siendo idéntico, ya que ambos son compatibles con OpenAI. Si estaba usando un modelo diferente en OrcaRouter y desea cambiarlo a grok-4.3, simplemente cambie el nombre del modelo en sus solicitudes. No se necesitan otros cambios de código. Pruebe con una sola consulta para confirmar la conectividad y los precios. Tenga en cuenta que el comportamiento de las respuestas puede diferir ligeramente debido a las configuraciones de inferencia del lado del proveedor. Para migraciones de alto tráfico, considere una implementación gradual.
La autenticación se realiza a través de una clave API proporcionada por OrcaRouter. Incluya esta clave en el encabezado 'Authorization' como 'Bearer YOUR_API_KEY'. Debe obtener una clave válida desde el panel de OrcaRouter o mediante la configuración de su cuenta. No se admite ningún método de autenticación adicional. La clave debe mantenerse confidencial. OrcaRouter puede limitar la tasa de solicitudes según su plan. Incluya el encabezado en cada solicitud. Por seguridad, evite codificar claves en el código del lado del cliente. Si encuentra errores de autenticación, verifique la clave y que tenga acceso al modelo 'grok/grok-4.3'. No hay claves separadas por modelo; una clave otorga acceso a todos los modelos dentro de su alcance permitido.
El catálogo no menciona otros modelos insignia con comparaciones específicas. En general, grok-4.3 se destaca por su ventana de contexto de 1 millón de tokens, una de las más amplias ofrecidas. Muchos modelos insignia tienen ventanas de contexto de 128K o 200K tokens. El soporte multimodal (texto+imagen) también es una característica, aunque no única. Su precio de $1,25/$2,50 por millón de tokens es comparable al de algunos modelos premium, pero otros pueden ser más baratos o más caros. Sin datos de evaluaciones comparativas, las comparaciones directas de calidad son imposibles. Los usuarios deben considerar la longitud de contexto requerida y la modalidad. Si un contexto más corto es suficiente, un modelo más barato puede ofrecer un rendimiento similar. Para las necesidades de contexto más largas, grok-4.3 es un candidato sólido.
grok puede ofrecer otros modelos (por ejemplo, versiones más pequeñas o variantes especializadas), pero el catálogo solo lista grok-4.3. Suponiendo que existan otros modelos grok con límites de contexto más bajos o sin soporte de imágenes, grok-4.3 sería preferido cuando necesites el contexto completo de 1M y comprensión de imágenes. Si solo necesitas texto y un contexto más pequeño, un modelo grok más económico podría reducir costos. Dado que grok-4.3 es el modelo insignia, es probable que sea el más capaz pero también el más caro. Si tu tarea no requiere la máxima capacidad, considera una opción menos costosa. Sin datos específicos sobre otros modelos grok, la decisión debe basarse en los requisitos de contexto y modalidad.
Alternativas disponibles en OrcaRouter que combinan entrada de imágenes con contexto largo incluyen otros modelos multimodales de varios proveedores. Por ejemplo, los modelos con contexto de 128K y capacidades de imagen pueden ser adecuados. El contexto de 1M de grok-4.3 es único. Si no necesitas el 1M completo, un modelo con contexto de 128K puede ser más barato y rápido. Sin embargo, si tus imágenes forman parte de un documento muy largo, grok-4.3 puede ser la única opción. Los usuarios deben comparar precios exactos de tokens, límites de contexto y rendimiento reportado. Dado que faltan datos de referencia, prueba con tus propios datos. OrcaRouter facilita el cambio de modelos, por lo que puedes probar múltiples alternativas.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="grok/grok-4.3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoninglogprobsmax_completion_tokensmax_tokensnparallel_tool_callsreasoningreasoning_effortresponse_formatsearch_parametersseedstreamstream_optionsstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_puserweb_search_options| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Salida / 1M tokens | $2.50 |
| Lectura caché / 1M | $0.200 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/grok/grok-4.3Abrir @misc{orcarouter_grok_4_3,
title = {grok/grok-4.3 API},
author = {grok},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/grok/grok-4.3}
}grok. (n.d.). grok/grok-4.3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/grok/grok-4.3