grok/grok-4.3 : modèle phare avec contexte 1M, texte+image de grok sur OrcaRouter avec tarification directe du fournisseur.
grok/grok-4.3 est un modèle phare de grok, proposé sur OrcaRouter au prix direct du fournisseur sans marge. Il prend en charge une fenêtre de contexte d'un million de tokens – nettement plus large…
En tant que modèle phare, grok-4.3 est conçu pour le raisonnement de haut niveau, la compréhension de longs contextes et la compréhension multimodale. Ses capacités principales incluent : 1) le traitement jusqu'à 1 million de tokens d'entrée combinée de texte et d'image en un seul tour ; 2) l'exécution de tâches analytiques complexes telles que le raisonnement en plusieurs étapes, la génération de code et la résolution de problèmes mathématiques ; 3) la compréhension des images et la réponse aux questions sur le contenu visuel ; 4) le maintien de la cohérence sur de très longues conversations ou documents. Il ne prend pas en charge l'appel de fonction ou la sortie structurée d'une manière spécialisée au-delà de ce que fournit l'API de base. Les utilisateurs doivent noter que bien que le modèle soit puissant, les performances exactes sur des benchmarks spécifiques ne sont pas divulguées dans ce catalogue. Pour les tâches qui ne nécessitent pas le contexte complet de 1M ou l'entrée d'image, un modèle moins cher ou plus rapide sur OrcaRouter peut suffire.
Choisissez grok-4.3 lorsque votre tâche nécessite la fenêtre de contexte complète d’un million de tokens ou la compréhension d’images dans ce long contexte. Cela inclut l’analyse de documents juridiques entiers, la révision de bases de code étendues ou l’étude de longs articles de recherche avec figures intégrées. Il convient également lorsque vous avez besoin d’un seul modèle capable de traiter à la fois texte et images sans changer de fournisseur. Si votre cas d’usage n’implique pas d’images ou peut être satisfait avec un contexte plus court (par exemple 128K tokens), vous trouverez peut-être un meilleur rapport qualité-prix avec un modèle de gamme intermédiaire ou moins cher sur OrcaRouter, ce qui pourrait offrir une latence et un coût réduits. De plus, si votre tâche est simple et ne nécessite pas le raisonnement avancé d’un modèle phare, un modèle plus petit peut fournir des résultats adéquats plus rapidement. Évaluez toujours le compromis coût-bénéfice : le prix de grok-4.3 est de 1,25 $ / 2,50 $ par million de tokens, ce qui peut s’accumuler pour une utilisation à volume élevé.
Les meilleurs cas d'utilisation de grok-4.3 impliquent des tâches qui exploitent son vaste contexte et son entrée multimodale. Ceux-ci incluent : la synthèse de longs documents et le Q&A où le document entier tient dans le contexte ; la revue de code sur des milliers de lignes ; la recherche académique où les articles contiennent des figures et des tableaux ; l'analyse juridique de contrats et de jurisprudence ; et les chaînes de raisonnement complexes qui exigent que le modèle se réfère à des parties antérieures d'une très longue invite. Il est également efficace pour les agents conversationnels qui doivent se souvenir de l'historique complet de la session sans troncature. Cependant, pour les applications en temps réel où une faible latence est critique, le traitement du vaste contexte du modèle peut introduire un délai notable. Les benchmarks de vitesse ne sont pas fournis, mais un contexte plus long augmente généralement le temps de traitement. Les utilisateurs doivent tester avec des charges de travail représentatives sur OrcaRouter.
grok-4.3 accepte les images comme partie de l'entrée, généralement via la modalité 'image_url' dans le message API. Les images sont encodées et introduites dans le modèle avec le texte. Le modèle peut décrire le contenu des images, répondre à des questions à leur sujet et raisonner sur les relations visuelles. Il ne traite pas la vidéo directement, mais vous pouvez envoyer des images individuelles comme images séparées (en gardant le total de tokens dans 1M). La résolution exacte des images et le coût en tokens sont spécifiés par grok ; les utilisateurs devraient consulter la documentation de grok pour plus de détails. Sur OrcaRouter, l'appel API suit le format multimodal standard d'OpenAI : inclure un tableau 'content' avec des éléments de type 'text' et 'image_url'. Les URLs des images peuvent être accessibles publiquement ou encodées en base64 avec un préfixe 'data:image/...;base64,'. La compréhension des images par le modèle se limite à ce qui est visible ; il ne peut pas effectuer d'OCR ou de reconnaissance visuelle fine au-delà des capacités typiques d'un modèle vision-langage.
Les scores de référence spécifiques pour grok-4.3 ne sont pas fournis dans le catalogue. En tant que modèle phare de grok, il est censé atteindre un haut niveau de performance sur les benchmarks standard des LLM tels que MMLU, HumanEval et GSM8K, mais les chiffres réels ne sont pas listés ici. Les utilisateurs ayant besoin de données de performance vérifiables doivent se référer à la documentation officielle de grok ou réaliser leurs propres évaluations sur des tâches représentatives. L'absence de données de benchmark dans ce contexte signifie que les comparaisons directes avec d'autres modèles doivent être effectuées par des tests empiriques sur OrcaRouter. Pour les domaines où les benchmarks sont importants (par exemple, les tests académiques ou de certification), il est conseillé de tester grok-4.3 avec vos propres prompts et de mesurer la précision.
La latence de grok-4.3 n'est pas quantifiée en secondes ou en tokens par seconde dans le catalogue. En général, les modèles phares avec de grandes fenêtres de contexte présentent une latence plus élevée, surtout lorsqu'ils traitent des invites qui remplissent toute la limite de 1 million de tokens. Le temps avant le premier token (time-to-first-token) peut être significatif en raison de la nécessité de traiter l'intégralité de l'entrée avant de générer une sortie. Sur OrcaRouter, les temps de réponse dépendront également de la charge côté fournisseur et des conditions réseau. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser un modèle plus petit avec un contexte réduit. Pour le traitement par lots hors ligne, la latence peut être acceptable. Les utilisateurs doivent effectuer des tests de latence avec leurs tailles d'entrée typiques pour évaluer l'adéquation. Il n'existe pas de niveau de vitesse dédié pour grok-4.3 ; il est servi à la vitesse d'inférence standard du fournisseur.
Points forts : La fenêtre de contexte extrêmement large (1 million de jetons) permet de traiter de très longs documents en une seule session. L'entrée multimodale (texte + image) permet un raisonnement visuel intégré. En tant que modèle phare, il présente probablement de solides capacités de compréhension et de génération du langage. Limites : Coût par jeton plus élevé par rapport à des modèles moins chers. Aucun chiffre de référence spécifique n'est disponible pour quantifier les performances. La latence peut être élevée pour les grands contextes. Le modèle ne génère pas d'images. Il s'agit d'un modèle polyvalent, non affiné pour des domaines spécifiques (bien qu'il puisse tout de même bien performer). Aucune mention de l'appel de fonctions ou du support de sortie structurée au-delà des capacités standard de l'API. Les utilisateurs doivent vérifier l'adéquation par leurs propres tests, car les données du catalogue sont limitées.
grok-4.3 est proposé à 1,25 $ par million de tokens d'entrée et 2,50 $ par million de tokens de sortie. Il s'agit des tarifs du fournisseur ; OrcaRouter les transmet sans aucune majoration. Il n'y a pas de frais supplémentaires pour l'utilisation de l'API au-delà de la consommation de tokens. Le paiement est facturé en fonction du nombre total de tokens traités dans chaque appel API. Pour un échange typique avec 10 000 tokens d'entrée et 2 000 tokens de sortie, le coût serait d'environ 0,0125 $ (entrée) + 0,005 $ (sortie) = 0,0175 $. Cette tarification s'applique à la fois aux tokens textuels et aux tokens d'image. Le coût des tokens d'image est déterminé par le fournisseur et est inclus dans le nombre de tokens d'entrée. Aucun crédit mensuel ou réduction par forfait n'est mentionné ; la tarification est à l'utilisation. Les utilisateurs doivent surveiller leur consommation pour maîtriser les coûts, surtout lors du traitement de grands contextes.
Le compromis consiste à équilibrer la capacité et le coût. grok-4.3 est un modèle phare avec une fenêtre de contexte de 1M et une entrée d’images. Si votre tâche ne nécessite pas ce contexte complet ni l’entrée multimodale, vous pouvez sélectionner un modèle moins cher sur OrcaRouter – par exemple, un modèle grok plus petit ou un modèle d’un fournisseur tiers avec une tarification par token inférieure. Les modèles moins chers peuvent avoir des fenêtres de contexte plus petites (par exemple, 4K à 128K) et ne pas prendre en charge les images, mais ils peuvent réduire considérablement votre facture. Pour les tâches qui s’inscrivent dans un contexte plus court et sont purement textuelles, les économies peuvent être substantielles. Inversement, si vous avez besoin du long contexte et de la capacité multimodale, grok-4.3 peut être la seule option parmi certaines gammes de fournisseurs. Évaluez à la fois les volumes de tokens en entrée et en sortie. Aucune remise de caching n’est mentionnée.
Le catalogue ne spécifie aucun mécanisme de mise en cache ni de niveaux de tarification spéciaux pour grok-4.3. Le modèle est facturé par token aux tarifs indiqués : 1,25 $ par million de tokens en entrée et 2,50 $ par million de tokens en sortie, sans majoration. OrcaRouter n'ajoute aucun frais supplémentaire. Il n'est pas question de traitement par lots à prix réduit, d'abonnements mensuels ou de remises sur volume. Les utilisateurs doivent supposer une facturation standard à l'utilisation. Si la mise en cache était disponible, cela pourrait réduire les coûts pour les invites répétées, mais cette information n'est pas fournie. Contactez le support d'OrcaRouter pour toute option de tarification non publiée. Pour les utilisateurs à fort volume, il peut être intéressant d'explorer d'autres modèles ou de négocier des tarifs personnalisés directement avec le fournisseur.
OrcaRouter facture exactement le tarif fixé par grok pour grok-4.3 : $1.25 par million de jetons d’entrée et $2.50 par million de jetons de sortie. OrcaRouter n'ajoute aucune marge. Cela signifie que vous payez le même coût par jeton que si vous utilisiez directement l'API de grok, mais vous y accédez via la couche API unifiée d'OrcaRouter. Cela peut simplifier l'intégration si vous utilisez plusieurs fournisseurs. Il n'y a pas de frais cachés. Le comptage des jetons est effectué par OrcaRouter en fonction du contenu que vous envoyez et recevez. L'URL de base pour les appels API est https://api.orcarouter.ai/v1, et l'ID du modèle est 'grok/grok-4.3'. La facturation est gérée par OrcaRouter, généralement sur une base postpayée. Vérifiez toujours les comptages de jetons dans votre tableau de bord.
Pour appeler grok-4.3, envoyez une requête POST à https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions avec le paramètre model défini sur 'grok/grok-4.3'. L'API est compatible avec OpenAI, donc le format de la requête correspond au schéma OpenAI Chat Completions. Incluez une clé API délivrée par OrcaRouter dans l'en-tête Authorization (jeton Bearer). Pour les requêtes multimodales, utilisez un tableau 'content' avec des objets de type 'text' ou 'image_url'. Exemple d'extrait : \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}. Le modèle générera ensuite une réponse textuelle. Assurez-vous que le total de vos jetons d'entrée (y compris les jetons d'image) plus le max_tokens de la réponse ne dépasse pas 1,000,000.
grok-4.3 prend en charge les paramètres standard de complétion de chat : model (obligatoire, défini sur 'grok/grok-4.3'), messages (obligatoire, tableau d'objets message), max_tokens (entier, nombre maximum de jetons de sortie), temperature (flottant, contrôle l'aléatoire, généralement 0-2), top_p (flottant, échantillonnage par noyau), frequency_penalty et presence_penalty (flottants), stop (chaîne ou tableau de chaînes), et stream (booléen). Tous les paramètres n'ont pas nécessairement un effet ; par exemple, temperature et top_p sont souvent tous deux fonctionnels. Pour une entrée multimodale, le champ 'content' d'un message utilisateur peut être un tableau. Il n'y a pas de paramètre pour la qualité ou les détails de l'image ; utilisez le format standard image_url. Le modèle peut également prendre en charge les messages système. Pour de meilleurs résultats, utilisez un message système pour définir le comportement de l'assistant. Consultez la documentation d'OrcaRouter pour tout paramètre spécifique au fournisseur.
La migration implique de changer le point d'accès API et l'identifiant du modèle. Si vous appeliez précédemment grok-4.3 directement via l'API de grok, mettez à jour votre code pour utiliser l'URL de base d'OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) et l'ID de modèle 'grok/grok-4.3'. Remplacez votre clé API par une clé d'OrcaRouter. Le format des messages reste identique car les deux sont compatibles avec OpenAI. Si vous utilisiez un autre modèle sur OrcaRouter et souhaitez passer à grok-4.3, modifiez simplement le nom du modèle dans vos requêtes. Aucune autre modification de code n'est nécessaire. Testez avec une seule requête pour confirmer la connectivité et la tarification. Notez que le comportement des réponses peut légèrement différer en raison des configurations d'inférence côté fournisseur. Pour une migration à fort trafic, envisagez un déploiement progressif.
L'authentification se fait via une clé API fournie par OrcaRouter. Incluez cette clé dans l'en-tête 'Authorization' sous la forme 'Bearer YOUR_API_KEY'. Vous devez obtenir une clé valide depuis le tableau de bord d'OrcaRouter ou via la configuration de votre compte. Aucune autre méthode d'authentification n'est prise en charge. La clé doit rester confidentielle. OrcaRouter peut limiter le taux de requêtes en fonction de votre forfait. Incluez l'en-tête dans chaque requête. Pour des raisons de sécurité, évitez de coder en dur les clés dans le code côté client. Si vous rencontrez des erreurs d'authentification, vérifiez la clé et qu'elle a accès au modèle 'grok/grok-4.3'. Il n'y a pas de clés distinctes par modèle ; une seule clé donne accès à tous les modèles dans le cadre de votre autorisation.
Le catalogue ne répertorie pas d'autres modèles phares avec des comparaisons spécifiques. Généralement, grok-4.3 se démarque par sa fenêtre de contexte de 1 million de tokens, l'une des plus grandes proposées. De nombreux modèles phares ont des fenêtres de contexte de 128K ou 200K tokens. La prise en charge multimodale (texte+image) est également une fonctionnalité, bien que non exclusive. Son prix de 1,25 $/2,50 $ par million de tokens est comparable à celui de certains modèles premium, mais d'autres peuvent être moins chers ou plus chers. Sans données de référence, une comparaison directe de qualité est impossible. Les utilisateurs doivent prendre en compte la longueur de contexte requise et la modalité. Si un contexte plus court suffit, un modèle moins cher peut offrir des performances similaires. Pour les besoins de contexte les plus longs, grok-4.3 est un candidat solide.
grok peut proposer d'autres modèles (par exemple, des versions plus petites ou des variantes spécialisées), mais le catalogue ne liste que grok-4.3. En supposant qu'il existe d'autres modèles grok avec des limites de contexte inférieures ou sans support d'image, grok-4.3 serait préféré lorsque vous avez besoin du contexte complet de 1M et de la compréhension d'image. Si vous avez seulement besoin de texte et d'un contexte plus petit, un modèle grok moins cher pourrait réduire les coûts. Puisque grok-4.3 est le modèle phare, il est probablement le plus capable mais aussi le plus cher. Si votre tâche ne nécessite pas la plus haute capacité, envisagez une option moins coûteuse. Sans données spécifiques sur les autres modèles grok, la décision doit être basée sur les exigences de contexte et de modalité.
Des alternatives disponibles sur OrcaRouter qui combinent entrée d'image et contexte long incluent d'autres modèles multimodaux de divers fournisseurs. Par exemple, des modèles avec un contexte de 128K et des capacités d'image peuvent convenir. Le contexte de 1M de grok-4.3 est unique. Si vous n'avez pas besoin du 1M complet, un modèle avec un contexte de 128K peut être moins cher et plus rapide. Cependant, si vos images font partie d'un document très long, grok-4.3 peut être la seule option. Les utilisateurs doivent comparer la tarification exacte des tokens, les limites de contexte et les performances rapportées. Comme les données de référence manquent, testez avec vos propres données. OrcaRouter permet de changer facilement de modèle, vous pouvez donc essayer plusieurs alternatives.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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