grok/grok-4.3: vlaggenschip 1M-context, text+image model van grok op OrcaRouter tegen directe prijzen van de provider
grok/grok-4.3 is een vlaggenschipmodel van grok, aangeboden op OrcaRouter tegen de directe prijs van de provider zonder opslag. Het ondersteunt een contextvenster van 1 miljoen tokens – aanzienlijk…
Als vlaggenschipmodel is grok-4.3 ontworpen voor hoogwaardige redenering, begrip van lange contexten en multimodaal begrip. De kernmogelijkheden omvatten: 1) het verwerken van maximaal 1 miljoen tokens van gecombineerde tekst- en afbeeldingsinvoer in één beurt; 2) het uitvoeren van complexe analytische taken zoals meerstapsredenering, codegeneratie en wiskundige probleemoplossing; 3) het begrijpen van afbeeldingen en het beantwoorden van vragen over visuele inhoud; 4) het behouden van coherentie over zeer lange gesprekken of documenten. Het ondersteunt geen functieaanroepen of gestructureerde uitvoer op een gespecialiseerde manier die verder gaat dan wat de basis-API biedt. Gebruikers moeten opmerken dat hoewel het model krachtig is, exacte prestaties op specifieke benchmarks niet worden bekendgemaakt in deze catalogus. Voor taken die niet de volledige 1M context of afbeeldingsinvoer nodig hebben, kan een goedkoper of sneller model op OrcaRouter voldoende zijn.
Kies grok-4.3 wanneer uw taak het volledige contextvenster van 1 miljoen tokens vereist of begrip van afbeeldingen binnen die lange context vereist. Voorbeelden zijn het analyseren van volledige juridische documenten, het beoordelen van uitgebreide codebases, of het bestuderen van langdurige onderzoekspapers met ingebedde figuren. Het is ook geschikt wanneer u één model nodig hebt dat zowel tekst als afbeeldingen kan verwerken zonder van provider te wisselen. Als uw use case geen afbeeldingen omvat of kan worden afgedaan met een kortere context (bijv. 128K tokens), kunt u betere waarde vinden in een mid-tier of goedkoper model op OrcaRouter, wat lagere latentie en kosten kan bieden. Daarnaast, als uw taak eenvoudig is en niet de geavanceerde redenering van een vlaggenschipmodel vereist, kan een kleiner model adequate resultaten sneller leveren. Evalueer altijd de kosten-batenafweging: de prijs van grok-4.3 is $1,25/$2,50 per miljoen tokens, wat kan oplopen bij hoog volume gebruik.
De beste gebruiksscenario's voor grok-4.3 omvatten taken die gebruikmaken van de enorme context en multimodale invoer. Deze omvatten: samenvatting van lange documenten en Q&A waarbij het hele document in de context past; codebase-beoordeling over duizenden regels; academisch onderzoek waarbij papers figuren en tabellen bevatten; juridische analyse van contracten en jurisprudentie; en complexe redeneerketens die vereisen dat het model terugverwijst naar eerdere delen van een zeer lange prompt. Het is ook effectief voor conversatie-agenten die de volledige sessiegeschiedenis moeten onthouden zonder afkapping. Echter, voor real-time toepassingen waar lage latentie cruciaal is, kan de verwerking van de grote context van het model merkbare vertraging introduceren. Benchmarks voor snelheid worden niet gegeven, maar langere context verhoogt over het algemeen de verwerkingstijd. Gebruikers moeten testen met representatieve workloads op OrcaRouter.
grok-4.3 accepteert afbeeldingen als onderdeel van de invoer, doorgaans via de 'image_url'-modaliteit in het API-bericht. Afbeeldingen worden gecodeerd en samen met tekst in het model ingevoerd. Het model kan de inhoud van afbeeldingen beschrijven, vragen erover beantwoorden en redeneren over visuele relaties. Het verwerkt geen video direct, maar u kunt afzonderlijke frames als aparte afbeeldingen verzenden (met een totaal aantal tokens binnen 1M). De exacte beeldresolutie en tokenkosten worden door grok gespecificeerd; gebruikers dienen de documentatie van grok te raadplegen voor details. Op OrcaRouter volgt de API-aanroep de standaard OpenAI multimodale indeling: neem een 'content'-array op met items van het type 'text' en 'image_url'. Afbeeldings-URL's kunnen openbaar toegankelijk zijn of base64-gecodeerd met een 'data:image/...;base64,'-voorvoegsel. Het begrip van afbeeldingen door het model is beperkt tot wat zichtbaar is; het kan geen OCR of fijnmazige visuele herkenning uitvoeren die verder gaat dan de typische mogelijkheden van visie-taalmodellen.
Specifieke benchmarkresultaten voor grok-4.3 worden niet vermeld in de catalogus. Als vlaggenschipmodel van grok wordt verwacht dat het hoog presteert op standaard LLM-benchmarks zoals MMLU, HumanEval en GSM8K, maar hier worden geen daadwerkelijke cijfers gegeven. Gebruikers die verifieerbare prestatiegegevens nodig hebben, moeten de officiële documentatie van grok raadplegen of hun eigen evaluaties uitvoeren op representatieve taken. Het ontbreken van benchmarkgegevens in deze context betekent dat directe vergelijkingen met andere modellen moeten worden gemaakt via empirisch testen op OrcaRouter. Voor probleemdomeinen waar benchmarks van belang zijn (bijv. academische of certificeringstests), is het aan te raden om grok-4.3 te testen met uw specifieke prompts en de nauwkeurigheid te meten.
De latentie voor grok-4.3 wordt niet gekwantificeerd in seconden of tokens per seconde in de catalogus. Over het algemeen hebben vlaggenschipmodellen met grote contextvensters een hogere latentie, vooral bij het verwerken van prompts die de volledige limiet van 1M tokens benutten. Time-to-first-token kan aanzienlijk zijn vanwege de noodzaak om de volledige invoer te verwerken voordat er output wordt gegenereerd. Op OrcaRouter zijn de responstijden ook afhankelijk van de belasting aan de providerzijde en de netwerkomstandigheden. Overweeg voor real-time toepassingen een kleiner model met een kleinere context te gebruiken. Voor offline batchverwerking kan de latentie acceptabel zijn. Gebruikers moeten latentietests uitvoeren met hun typische invoergroottes om de geschiktheid te beoordelen. Er is geen speciale snelheidslaag voor grok-4.3; het wordt aangeboden met de standaard inferentiesnelheid van de provider.
Sterke punten: Extreem grote contextvenster (1M tokens) maakt het mogelijk om zeer lange documenten in één keer te verwerken. Multimodale invoer (tekst+afbeelding) maakt geïntegreerd visueel redeneren mogelijk. Als vlaggenschipmodel vertoont het waarschijnlijk sterke taalbegrip- en generatiecapaciteiten. Beperkingen: Hogere kosten per token vergeleken met goedkopere modellen. Er zijn geen specifieke benchmarkcijfers beschikbaar om prestaties te kwantificeren. De latentie kan hoog zijn bij grote contexten. Het model genereert geen afbeeldingen. Het is een algemeen model, niet fijngestemd voor smalle domeinen (hoewel het nog steeds goed kan presteren). Er wordt geen melding gemaakt van functieaanroepen of ondersteuning voor gestructureerde uitvoer buiten de standaard API-mogelijkheden. Gebruikers moeten de geschiktheid verifiëren via eigen tests, aangezien catalogusgegevens beperkt zijn.
grok-4.3 kost $1,25 per miljoen invoertokens en $2,50 per miljoen uitvoertokens. Dit zijn de tarieven van de provider; OrcaRouter geeft ze door zonder opslag. Er zijn geen extra kosten voor API-gebruik buiten tokenverbruik. Betaling wordt gefactureerd op basis van het totale aantal verwerkte tokens per API-aanroep. Voor een typische uitwisseling met 10.000 invoertokens en 2.000 uitvoertokens zouden de kosten ongeveer $0,0125 (invoer) + $0,005 (uitvoer) = $0,0175 zijn. Deze prijzen gelden voor zowel tekst- als afbeeldingstokens. De kosten voor afbeeldingstokens worden bepaald door de provider en zijn inbegrepen in het aantal invoertokens. Er worden geen maandelijkse tegoeden of pakketkortingen vermeld; de prijzen zijn betalen per gebruik. Gebruikers moeten hun gebruik in de gaten houden om kosten te beheren, vooral bij het verwerken van grote contexten.
De afweging draait om het balanceren van capaciteit tegen kosten. grok-4.3 is een vlaggenschipmodel met een 1M contextvenster en invoer van afbeeldingen. Als uw taak niet die volledige context of multimodale invoer vereist, kunt u een goedkoper model kiezen op OrcaRouter – bijvoorbeeld een kleiner grok-model of een model van een externe provider met lagere prijzen per token. Goedkopere modellen hebben mogelijk kleinere contextvensters (bijv. 4K tot 128K) en ondersteunen mogelijk geen afbeeldingen, maar ze kunnen uw rekening aanzienlijk verlagen. Voor taken die binnen een kortere context passen en puur op tekst zijn gebaseerd, kunnen de kostenbesparingen aanzienlijk zijn. Omgekeerd, als u de lange context en multimodale mogelijkheden nodig hebt, is grok-4.3 mogelijk de enige optie binnen bepaalde providerlijnen. Evalueer zowel invoer- als uitvoertokenvolumes. Er wordt geen korting voor caching genoemd.
De catalogus specificeert geen cachingmechanisme of speciale prijsniveaus voor grok-4.3. Het model wordt per token gefactureerd tegen de vermelde tarieven: $1.25 per miljoen invoertokens en $2.50 per miljoen uitvoertokens, zonder opslag. OrcaRouter voegt geen extra kosten toe. Er wordt geen melding gemaakt van korting voor batchverwerking, maandelijkse abonnementen of volumekortingen. Gebruikers moeten uitgaan van standaard pay-as-you-go-prijzen. Als caching beschikbaar was, zou het de kosten voor herhaalde prompts kunnen verlagen, maar die informatie wordt niet verstrekt. Neem contact op met de ondersteuning van OrcaRouter voor eventuele niet-gepubliceerde prijsopties. Voor gebruikers met een hoog volume kan het de moeite waard zijn om alternatieve modellen te verkennen of aangepaste tarieven rechtstreeks met de aanbieder te onderhandelen.
OrcaRouter rekent exact het tarief dat door grok voor grok-4.3 is vastgesteld: $1.25 per miljoen invoertokens en $2.50 per miljoen uitvoertokens. OrcaRouter voegt geen marge toe. Dit betekent dat u dezelfde prijs per token betaalt als wanneer u rechtstreeks de eigen API van grok zou gebruiken, maar u krijgt toegang via de uniforme API-laag van OrcaRouter. Dit kan de integratie vereenvoudigen als u meerdere aanbieders gebruikt. Er zijn geen verborgen kosten. Het tellen van tokens wordt door OrcaRouter uitgevoerd op basis van de inhoud die u verzendt en ontvangt. De basis-URL voor API-aanroepen is https://api.orcarouter.ai/v1 en de model-ID is 'grok/grok-4.3'. Facturatie wordt afgehandeld door OrcaRouter, doorgaans op postpaid basis. Controleer altijd het aantal tokens in uw dashboard.
Om grok-4.3 aan te roepen, stuur een POST-verzoek naar https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions met de modelparameter ingesteld op 'grok/grok-4.3'. De API is OpenAI-compatibel, dus het verzoekformaat komt overeen met het OpenAI Chat Completions-schema. Voeg een API-sleutel toe die is uitgegeven door OrcaRouter in de Authorization-header (Bearer token). Gebruik voor multimodale verzoeken een 'content'-array met objecten van het type 'text' of 'image_url'. Voorbeeldfragment: \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}. Het model genereert vervolgens een tekstantwoord. Zorg ervoor dat uw totale invoertokens (inclusief afbeeldingstokens) plus de response max_tokens niet hoger zijn dan 1.000.000.
grok-4.3 ondersteunt standaard chatvoltooiingsparameters: model (vereist, ingesteld op 'grok/grok-4.3'), messages (vereist, array van berichtobjecten), max_tokens (geheel getal, maximale uitvoertokens), temperature (float, regelt willekeur, doorgaans 0-2), top_p (float, nucleus sampling), frequency_penalty en presence_penalty (floats), stop (string of array van strings), en stream (boolean). Niet alle parameters hebben mogelijk effect; bijvoorbeeld temperature en top_p zijn vaak beide functioneel. Voor multimodale invoer kan het 'content'-veld van een gebruikersbericht een array zijn. Er is geen parameter voor beeldkwaliteit of detail; gebruik het standaard image_url-formaat. Het model ondersteunt mogelijk ook systeemberichten. Gebruik voor de beste resultaten een systeembericht om het gedrag van de assistent in te stellen. Raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor eventuele providerspecifieke parameters.
Migratie omvat het wijzigen van het API-eindpunt en de modelidentificatie. Als u eerder rechtstreeks grok-4.3 via de API van grok aanriep, werk dan uw code bij om de basis-URL van OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) en model-ID 'grok/grok-4.3' te gebruiken. Vervang uw API-sleutel door die van OrcaRouter. Het berichtformaat blijft identiek aangezien beide OpenAI-compatibel zijn. Als u een ander model op OrcaRouter gebruikte en wilt overstappen naar grok-4.3, wijzig dan simpelweg de modelnaam in uw verzoeken. Er zijn geen andere codeaanpassingen nodig. Test met een enkele query om connectiviteit en prijzen te bevestigen. Merk op dat het antwoordgedrag enigszins kan verschillen vanwege provider-specifieke inferentieconfiguraties. Overweeg een geleidelijke uitrol bij migratie met veel verkeer.
Authenticatie gebeurt via een API-sleutel die door OrcaRouter wordt verstrekt. Voeg deze sleutel toe in de 'Authorization'-header als 'Bearer YOUR_API_KEY'. U moet een geldige sleutel verkrijgen via het dashboard van OrcaRouter of via hun accountinstellingen. Er wordt geen aanvullende authenticatiemethode ondersteund. De sleutel moet vertrouwelijk worden behandeld. OrcaRouter kan aanvragen beperken op basis van uw abonnement. Voeg de header toe bij elk verzoek. Vermijd om veiligheidsredenen het hardcoden van sleutels in client-side code. Als u authenticatiefouten tegenkomt, controleer dan de sleutel en of deze toegang heeft tot het model 'grok/grok-4.3'. Er zijn geen aparte sleutels per model; één sleutel geeft toegang tot alle modellen binnen uw toegestane bereik.
De catalogus vermeldt geen andere vlaggenschipmodellen met specifieke vergelijkingen. Over het algemeen valt grok-4.3 op door zijn contextvenster van 1M tokens, dat tot de grootste aangeboden behoort. Veel vlaggenschipmodellen hebben contextvensters van 128K of 200K tokens. De multimodale ondersteuning (tekst+afbeelding) is ook een functie, hoewel niet uniek. De prijs van $1.25/$2.50 per miljoen tokens is vergelijkbaar met sommige premium modellen, maar andere kunnen goedkoper of duurder zijn. Zonder benchmarkgegevens zijn directe kwaliteitsvergelijkingen onmogelijk. Gebruikers moeten rekening houden met hun vereiste contextlengte en modaliteit. Als een kortere context volstaat, kan een goedkoper model vergelijkbare prestaties bieden. Voor de langste contextbehoeften is grok-4.3 een sterke kandidaat.
grok kan andere modellen aanbieden (bijvoorbeeld kleinere versies of gespecialiseerde varianten), maar de catalogus vermeldt alleen grok-4.3. Ervan uitgaande dat er andere grok-modellen zijn met lagere contextlimieten of geen beeldondersteuning, verdient grok-4.3 de voorkeur wanneer u de volledige 1M context en beeldherkenning nodig hebt. Als u alleen tekst en een kleinere context nodig hebt, kan een goedkoper grok-model de kosten verlagen. Aangezien grok-4.3 het vlaggenschip is, is het waarschijnlijk het meest capabel, maar ook het duurst. Als uw taak niet de hoogste capaciteit vereist, overweeg dan een goedkopere optie. Zonder specifieke gegevens over andere grok-modellen moet de beslissing worden gebaseerd op context- en modaliteitsvereisten.
Alternatieven beschikbaar op OrcaRouter die beeldinvoer combineren met lange context omvatten andere multimodale modellen van diverse aanbieders. Modellen met 128K context en beeldmogelijkheden kunnen bijvoorbeeld geschikt zijn. De 1M context van grok-4.3 is uniek. Als u niet de volledige 1M nodig hebt, kan een model met 128K context goedkoper en sneller zijn. Als uw afbeeldingen echter deel uitmaken van een zeer lang document, is grok-4.3 mogelijk de enige optie. Gebruikers moeten de exacte tokenprijzen, contextlimieten en gerapporteerde prestaties vergelijken. Aangezien benchmarkgegevens ontbreken, test u met uw eigen gegevens. OrcaRouter ondersteunt eenvoudig wisselen van modellen, dus u kunt meerdere alternatieven uitproberen.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $1.25 |
| Uitvoer / 1M tokens | $2.50 |
| Cache lezen / 1M | $0.200 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/grok/grok-4.3Openen @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