grok/grok-4.3: modelo principal com contexto de 1M, texto+imagem da grok no OrcaRouter com preço direto do provedor
grok/grok-4.3 é um modelo principal da grok, oferecido no OrcaRouter com o preço direto do provedor, sem margem. Ele suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens – significativamente maior…
Como modelo principal, o grok-4.3 foi projetado para raciocínio de alto nível, compreensão de contexto longo e entendimento multimodal. Suas capacidades principais incluem: 1) processar até 1 milhão de tokens de entrada combinada de texto e imagem em uma única interação; 2) realizar tarefas analíticas complexas, como raciocínio em várias etapas, geração de código e resolução de problemas matemáticos; 3) entender imagens e responder perguntas sobre conteúdo visual; 4) manter coerência em conversas ou documentos muito longos. Ele não oferece suporte a chamada de funções ou saída estruturada de forma especializada além do que a API base fornece. Os usuários devem observar que, embora o modelo seja poderoso, o desempenho exato em benchmarks específicos não é divulgado neste catálogo. Para tarefas que não exigem o contexto completo de 1M ou entrada de imagem, um modelo mais barato ou rápido no OrcaRouter pode ser suficiente.
Escolha grok-4.3 quando sua tarefa exigir a janela de contexto completa de 1 milhão de tokens ou exigir compreensão de imagem dentro desse contexto longo. Exemplos incluem analisar documentos jurídicos inteiros, revisar bases de código extensas ou estudar artigos de pesquisa longos com figuras incorporadas. Também é adequado quando você precisa de um único modelo que possa lidar tanto com texto quanto com imagens sem mudar de provedor. Se seu caso de uso não envolver imagens ou puder ser satisfeito com um contexto mais curto (por exemplo, 128K tokens), você pode encontrar melhor valor em um modelo intermediário ou mais barato no OrcaRouter, que pode oferecer menor latência e custo. Além disso, se sua tarefa for simples e não exigir o raciocínio avançado de um modelo flagship, um modelo menor pode entregar resultados adequados mais rapidamente. Sempre avalie a relação custo-benefício: o preço do grok-4.3 é $1.25/$2.50 por milhão de tokens, que pode aumentar para uso de alto volume.
Os melhores casos de uso para o grok-4.3 envolvem tarefas que aproveitam seu contexto massivo e entrada multimodal. Isso inclui: sumarização de documentos longos e perguntas e respostas onde o documento inteiro cabe no contexto; revisão de código em milhares de linhas; pesquisa acadêmica onde artigos incluem figuras e tabelas; análise jurídica de contratos e jurisprudência; e cadeias de raciocínio complexas que exigem que o modelo consulte partes anteriores de um prompt muito longo. Também é eficaz para agentes conversacionais que precisam lembrar do histórico completo da sessão sem truncamento. No entanto, para aplicações em tempo real onde a baixa latência é crítica, o processamento de contexto grande do modelo pode introduzir um atraso perceptível. Benchmarks de velocidade não são fornecidos, mas contexto mais longo geralmente aumenta o tempo de processamento. Os usuários devem testar com cargas de trabalho representativas no OrcaRouter.
grok-4.3 aceita imagens como parte da entrada, normalmente através da modalidade 'image_url' na mensagem da API. As imagens são codificadas e alimentadas no modelo junto com o texto. O modelo pode descrever o conteúdo das imagens, responder perguntas sobre elas e raciocinar sobre relações visuais. Ele não processa vídeo diretamente, mas você pode enviar quadros individuais como imagens separadas (mantendo o total de tokens dentro de 1M). A resolução exata da imagem e o custo de tokens são especificados por grok; os usuários devem consultar a documentação do grok para detalhes. No OrcaRouter, a chamada à API segue o formato multimodal padrão da OpenAI: inclua um array 'content' com itens dos tipos 'text' e 'image_url'. As URLs das imagens podem ser publicamente acessíveis ou codificadas em base64 com o prefixo 'data:image/...;base64,'. A compreensão de imagens pelo modelo está limitada ao que é visível; ele não pode realizar OCR ou reconhecimento visual de alta precisão além das capacidades típicas de modelos de linguagem-visão.
Pontuações específicas de benchmark para o grok-4.3 não são fornecidas no catálogo. Como um modelo principal da grok, espera-se que ele tenha um desempenho elevado em benchmarks padrão de LLM, como MMLU, HumanEval e GSM8K, mas os números reais não estão listados aqui. Usuários que precisam de dados de desempenho verificáveis devem consultar a documentação oficial da grok ou realizar suas próprias avaliações em tarefas representativas. A ausência de dados de benchmark neste contexto significa que comparações diretas com outros modelos devem ser feitas por meio de testes empíricos no OrcaRouter. Para domínios de problemas onde benchmarks são importantes (por exemplo, testes acadêmicos ou de certificação), é aconselhável testar o grok-4.3 com seus prompts específicos e medir a precisão.
A latência para grok-4.3 não é quantificada em segundos ou tokens por segundo no catálogo. Geralmente, modelos principais com janelas de contexto grandes têm maior latência, especialmente ao processar prompts que preenchem todo o limite de 1M de tokens. O tempo até o primeiro token pode ser significativo devido à necessidade de processar a entrada completa antes de gerar qualquer saída. No OrcaRouter, os tempos de resposta também dependerão da carga do lado do provedor e das condições de rede. Para aplicações em tempo real, considere usar um modelo menor com contexto reduzido. Para processamento em lote offline, a latência pode ser aceitável. Os usuários devem realizar testes de latência com seus tamanhos de entrada típicos para avaliar a adequação. Não há uma camada de velocidade dedicada para grok-4.3; ele é servido na velocidade de inferência padrão do provedor.
Pontos fortes: janela de contexto extremamente grande (1 milhão de tokens) permite lidar com documentos muito longos em uma única interação. Entrada multimodal (texto+imagem) possibilita raciocínio visual integrado. Como um modelo emblemático, provavelmente demonstra fortes capacidades de compreensão e geração de linguagem. Limitações: custo mais alto por token em comparação com modelos mais baratos. Nenhum número de benchmark específico está disponível para quantificar o desempenho. A latência pode ser alta para contextos grandes. O modelo não gera imagens. É um modelo de uso geral, não ajustado para domínios restritos (embora ainda possa ter bom desempenho). Não há menção a chamadas de função ou suporte a saída estruturada além das capacidades padrão da API. Os usuários devem verificar a adequação por meio de seus próprios testes, pois os dados do catálogo são limitados.
grok-4.3 é precificado em $1,25 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída. Estas são as taxas do provedor; o OrcaRouter as repassa sem qualquer margem. Não há taxas adicionais para uso da API além do consumo de tokens. O pagamento é cobrado com base no total de tokens processados em cada chamada de API. Para uma troca típica com 10.000 tokens de entrada e 2.000 tokens de saída, o custo seria de aproximadamente $0,0125 (entrada) + $0,005 (saída) = $0,0175. Este preço se aplica tanto a tokens de texto quanto de imagem. O custo do token de imagem é determinado pelo provedor e está incluído na contagem de tokens de entrada. Não há menção de créditos mensais ou descontos em pacotes; o preço é conforme o uso. Os usuários devem monitorar seu consumo para gerenciar custos, especialmente ao processar grandes contextos.
A compensação envolve equilibrar capacidade com custo. grok-4.3 é um modelo flagship com uma janela de contexto de 1M e entrada de imagem. Se sua tarefa não exigir esse contexto completo ou entrada multimodal, você pode selecionar um modelo mais barato no OrcaRouter – por exemplo, um modelo grok menor ou um modelo de provedor terceirizado com preço mais baixo por token. Modelos mais baratos podem ter janelas de contexto menores (por exemplo, 4K a 128K) e podem não suportar imagens, mas podem reduzir significativamente sua conta. Para tarefas que cabem em um contexto mais curto e são puramente baseadas em texto, a economia de custos pode ser substancial. Por outro lado, se você precisar do contexto longo e da capacidade multimodal, grok-4.3 pode ser a única opção entre determinadas linhas de provedores. Avalie os volumes de tokens de entrada e saída. Não há menção a desconto por cache.
O catálogo não especifica nenhum mecanismo de cache ou faixas de preços especiais para grok-4.3. O modelo é cobrado por token nas taxas listadas: US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,50 por milhão de tokens de saída, sem margem de lucro. O OrcaRouter não adiciona taxas extras. Não há menção a processamento em lote com desconto, assinaturas mensais ou descontos por volume. Os usuários devem assumir o preço padrão de pagamento conforme o uso. Se o cache estivesse disponível, poderia reduzir os custos para prompts repetidos, mas essa informação não é fornecida. Entre em contato com o suporte do OrcaRouter para opções de preços não publicadas. Para usuários de alto volume, pode valer a pena explorar modelos alternativos ou negociar taxas personalizadas diretamente com o provedor.
A OrcaRouter cobra exatamente a taxa definida pela grok para o grok-4.3: $1,25 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída. A OrcaRouter não adiciona nenhuma margem. Isso significa que você paga o mesmo custo por token como se estivesse usando a API da grok diretamente, mas obtém acesso através da camada de API unificada da OrcaRouter. Isso pode simplificar a integração se você usar vários provedores. Não há taxas ocultas. A contagem de tokens é feita pela OrcaRouter com base no conteúdo que você envia e recebe. A URL base para chamadas de API é https://api.orcarouter.ai/v1, e o ID do modelo é 'grok/grok-4.3'. O faturamento é tratado pela OrcaRouter, geralmente em regime pós-pago. Sempre verifique as contagens de tokens no seu painel.
Para chamar o grok-4.3, envie uma requisição POST para https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions com o parâmetro model definido como 'grok/grok-4.3'. A API é compatível com OpenAI, portanto o formato da requisição corresponde ao esquema de Chat Completions da OpenAI. Inclua uma chave de API emitida pelo OrcaRouter no cabeçalho Authorization (token Bearer). Para requisições multimodais, use um array 'content' com objetos do tipo 'text' ou 'image_url'. Exemplo de trecho: \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}. O modelo então gerará uma resposta em texto. Certifique-se de que o total de tokens de entrada (incluindo tokens de imagem) mais o max_tokens da resposta não exceda 1,000,000.
grok-4.3 suporta parâmetros padrão de conclusão de chat: model (obrigatório, definido como 'grok/grok-4.3'), messages (obrigatório, array de objetos de mensagem), max_tokens (inteiro, número máximo de tokens de saída), temperature (float, controla a aleatoriedade, tipicamente 0-2), top_p (float, amostragem de núcleo), frequency_penalty e presence_penalty (floats), stop (string ou array de strings) e stream (booleano). Nem todos os parâmetros podem ter efeito; por exemplo, temperature e top_p são frequentemente funcionais. Para entrada multimodal, o campo 'content' de uma mensagem do usuário pode ser um array. Não há parâmetro para qualidade ou detalhe da imagem; use o formato padrão image_url. O modelo também pode suportar mensagens de sistema. Para melhores resultados, use uma mensagem de sistema para definir o comportamento do assistente. Consulte a documentação do OrcaRouter para quaisquer parâmetros específicos do provedor.
Migrar envolve alterar o endpoint da API e o identificador do modelo. Se você chamava o grok-4.3 diretamente pela API do grok, atualize seu código para usar a URL base do OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1) e o ID do modelo 'grok/grok-4.3'. Substitua sua chave de API por uma do OrcaRouter. O formato da mensagem permanece idêntico, pois ambos são compatíveis com OpenAI. Se você estava usando um modelo diferente no OrcaRouter e deseja mudar para grok-4.3, basta alterar o nome do modelo em suas requisições. Nenhuma outra alteração no código é necessária. Teste com uma única consulta para confirmar a conectividade e o preço. Observe que o comportamento da resposta pode diferir ligeiramente devido às configurações de inferência do provedor. Para migração de alto tráfego, considere uma implantação gradual.
A autenticação é feita por meio de uma chave de API fornecida pelo OrcaRouter. Inclua esta chave no cabeçalho 'Authorization' como 'Bearer YOUR_API_KEY'. Você deve obter uma chave válida no painel do OrcaRouter ou através da configuração da sua conta. Não há nenhum método de autenticação adicional suportado. A chave deve ser mantida em sigilo. O OrcaRouter pode limitar a taxa de solicitações com base no seu plano. Inclua o cabeçalho em todas as solicitações. Por segurança, evite codificar chaves diretamente no código do lado do cliente. Se você encontrar erros de autenticação, verifique a chave e se ela tem acesso ao modelo 'grok/grok-4.3'. Não há chaves separadas por modelo; uma chave concede acesso a todos os modelos dentro do seu escopo permitido.
O catálogo não lista outros modelos emblemáticos com comparações específicas. Em geral, o grok-4.3 se destaca por sua janela de contexto de 1 milhão de tokens, que está entre as maiores oferecidas. Muitos modelos emblemáticos têm janelas de contexto de 128K ou 200K tokens. O suporte multimodal (texto+imagem) também é uma característica, embora não seja única. Seu preço de $1,25/$2,50 por milhão de tokens é comparável a alguns modelos premium, mas outros podem ser mais baratos ou mais caros. Sem dados de referência, comparações diretas de qualidade são impossíveis. Os usuários devem considerar o comprimento de contexto e a modalidade necessários. Se um contexto mais curto for suficiente, um modelo mais barato pode oferecer desempenho semelhante. Para as maiores necessidades de contexto, o grok-4.3 é um forte candidato.
grok pode oferecer outros modelos (por exemplo, versões menores ou variantes especializadas), mas o catálogo lista apenas grok-4.3. Supondo que existam outros modelos grok com limites de contexto menores ou sem suporte a imagens, grok-4.3 seria preferido quando você precisar do contexto completo de 1M e compreensão de imagens. Se você precisar apenas de texto e um contexto menor, um modelo grok mais barato poderia reduzir custos. Como grok-4.3 é o carro-chefe, é provavelmente o mais capaz, mas também o mais caro. Se sua tarefa não exigir a maior capacidade, considere uma opção menos cara. Sem dados específicos sobre outros modelos grok, a decisão deve ser baseada nos requisitos de contexto e modalidade.
Alternativas disponíveis no OrcaRouter que combinam entrada de imagem com contexto longo incluem outros modelos multimodais de vários provedores. Por exemplo, modelos com contexto de 128K e capacidades de imagem podem ser adequados. O contexto de 1M do grok-4.3 é único. Se você não precisa do 1M completo, um modelo com contexto de 128K pode ser mais barato e rápido. No entanto, se suas imagens fazem parte de um documento muito longo, o grok-4.3 pode ser a única opção. Os usuários devem comparar preços exatos de tokens, limites de contexto e desempenho relatado. Como dados de benchmark são escassos, teste com seus próprios dados. O OrcaRouter suporta a troca de modelos facilmente, então você pode experimentar várias alternativas.
Compatível com OpenAI — mantenha seu 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| Entrada / 1M tokens | $1.25 |
| Saída / 1M tokens | $2.50 |
| Leitura de cache / 1M | $0.200 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
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