grok/grok-4.3: flaggskepp 1M-kontext, text+bildmodell från grok på OrcaRouter till leverantörens direktprissättning
grok/grok-4.3 är en flaggskeppsmodell från grok, som erbjuds på OrcaRouter till leverantörens direktprissättning utan påslag. Den har ett kontextfönster på 1 miljon tokens – betydligt större än många…
Som en flaggskeppsmodell är grok-4.3 utformad för avancerat resonemang, lång kontextförståelse och multimodal förståelse. Dess kärnfunktioner inkluderar: 1) bearbetning av upp till 1 miljon tokens av kombinerad text- och bildinmatning i en enda omgång; 2) utförande av komplexa analytiska uppgifter som flerstegsresonemang, kodgenerering och matematisk problemlösning; 3) förståelse av bilder och besvarande av frågor om visuellt innehåll; 4) bibehållande av sammanhang över mycket långa konversationer eller dokument. Den stöder inte funktionsanrop eller strukturerad utdata på ett specialiserat sätt utöver vad bas-API:et tillhandahåller. Användare bör notera att även om modellen är kraftfull, så uppges inte exakt prestanda på specifika riktmärken i denna katalog. För uppgifter som inte behöver den fulla 1M-kontexten eller bildinmatning kan en billigare eller snabbare modell på OrcaRouter vara tillräcklig.
Välj grok-4.3 när din uppgift kräver det fulla 1 miljon token-kontextfönstret eller kräver bildförståelse inom den långa kontexten. Exempel inkluderar att analysera hela juridiska dokument, granska omfattande kodbaser eller studera långa forskningsartiklar med inbäddade figurer. Den är också lämplig när du behöver en enda modell som kan hantera både text och bilder utan att byta leverantör. Om ditt användningsfall inte involverar bilder eller kan tillfredsställas med en kortare kontext (t.ex. 128K tokens), kan du få bättre värde i en mellanklass- eller billigare modell på OrcaRouter, vilket kan erbjuda lägre latens och kostnad. Dessutom, om din uppgift är enkel och inte kräver det avancerade resonemanget hos en flaggskeppsmodell, kan en mindre modell leverera tillräckliga resultat snabbare. Utvärdera alltid kostnads-nyttoavvägningen: priset för grok-4.3 är $1,25/$2,50 per miljon tokens, vilket kan bli dyrt vid hög volymanvändning.
De bästa användningsfallen för grok-4.3 innefattar uppgifter som utnyttjar dess massiva kontext och multimodala inmatning. Dessa inkluderar: sammanfattning och frågor-svar av långa dokument där hela dokumentet ryms i kontexten; granskning av kodbas över tusentals rader; akademisk forskning där artiklar innehåller figurer och tabeller; juridisk analys av kontrakt och rättspraxis; samt komplexa resonemangskedjor som kräver att modellen hänvisar tillbaka till tidigare delar av en mycket lång prompt. Den är också effektiv för konversationsagenter som behöver komma ihåg full sessionshistorik utan trunkering. Däremot, för realtidsapplikationer där låg latens är avgörande, kan modellens stora kontextbearbetning orsaka märkbar fördröjning. Benchmarks för hastighet tillhandahålls inte, men längre kontext ökar i allmänhet bearbetningstiden. Användare bör testa med representativa arbetsbelastningar på OrcaRouter.
grok-4.3 accepterar bilder som en del av indata, vanligtvis via 'image_url'-modaliteten i API-meddelandet. Bilder kodas och matas in i modellen tillsammans med text. Modellen kan beskriva bildinnehåll, svara på frågor om dem och resonera kring visuella relationer. Den bearbetar inte video direkt, men du kan skicka enskilda bildrutor som separata bilder (håll totala tokens inom 1M). Exakt bildupplösning och tokenkostnad specificeras av grok; användare bör kontrollera groks dokumentation för detaljer. På OrcaRouter följer API-anropet standardformatet för OpenAI multimodal: inkludera en 'content'-array med objekt av typen 'text' och 'image_url'. Bild-URL:er kan vara publikt tillgängliga eller base64-kodade med ett prefix 'data:image/...;base64,'. Modellens förståelse av bilder är begränsad till vad som syns; den kan inte utföra OCR eller finmaskig visuell igenkänning utöver typiska vision-språkmodell-förmågor.
Specifika benchmark-poäng för grok-4.3 anges inte i katalogen. Som en flaggskeppsmodell från grok förväntas den prestera på en hög nivå inom standard-LLM-benchmarks som MMLU, HumanEval och GSM8K, men faktiska siffror listas inte här. Användare som behöver verifierbara prestandadata bör hänvisa till groks officiella dokumentation eller utföra egna utvärderingar på representativa uppgifter. Avsaknaden av benchmark-data i detta sammanhang innebär att direkta jämförelser med andra modeller måste göras genom empirisk testning på OrcaRouter. För problemdomäner där benchmarks har betydelse (t.ex. akademiska eller certifieringstest) rekommenderas att testa grok-4.3 mot dina specifika prompter och mäta noggrannhet.
Latens för grok-4.3 anges inte i sekunder eller tokens per sekund i katalogen. Generellt sett har flaggskeppsmodeller med stora kontextfönster högre latens, särskilt vid bearbetning av prompts som fyller hela 1M token-gränsen. Tiden till första token kan vara betydande på grund av behovet att bearbeta hela indata innan någon utdata genereras. På OrcaRouter beror svarstiderna även på leverantörens belastning och nätverksförhållanden. För realtidsapplikationer, överväg att använda en mindre modell med lägre kontext. För batchbearbetning offline kan latensen vara acceptabel. Användare bör genomföra latenstester med sina typiska indatastorlekar för att bedöma lämpligheten. Det finns ingen dedikerad hastighetsnivå för grok-4.3; den levereras med leverantörens standardinferenshastighet.
Styrkor: Extremt stort kontextfönster (1M tokens) möjliggör hantering av mycket långa dokument i en enda tur. Multimodal inmatning (text+bild) möjliggör integrerat visuellt resonemang. Som en flaggskeppsmodell uppvisar den troligen starka språkförståelse- och genereringsförmågor. Begränsningar: Högre kostnad per token jämfört med billigare modeller. Inga specifika riktmärkesvärden finns tillgängliga för att kvantifiera prestanda. Svarstiden kan vara hög för stora kontexter. Modellen genererar inte bilder. Det är en generell modell, inte finjusterad för smala domäner (även om den fortfarande kan prestera väl). Det nämns inget om funktionsanrop eller stöd för strukturerad utdata utöver vanliga API-funktioner. Användare bör verifiera lämplighet genom egen testning, eftersom katalogdata är begränsad.
grok-4.3 är prissatt till 1,25 USD per miljon indatatokens och 2,50 USD per miljon utdatatokens. Detta är leverantörens priser; OrcaRouter vidarebefordrar dem utan påslag. Det tillkommer inga extra avgifter för API-användning utöver tokenförbrukning. Betalning faktureras baserat på totalt antal bearbetade tokens i varje API-anrop. För ett typiskt utbyte med 10 000 indatatokens och 2 000 utdatatokens skulle kostnaden vara ungefär 0,0125 USD (indata) + 0,005 USD (utdata) = 0,0175 USD. Denna prissättning gäller både text- och bildtokens. Kostnaden för bildtokens bestäms av leverantören och ingår i antalet indatatokens. Inga månatliga krediter eller paketrapporter nämns; prissättningen är betala per användning. Användare bör övervaka sin användning för att hantera kostnader, särskilt vid bearbetning av stora kontexter.
Avvägningen innebär att balansera kapacitet mot kostnad. grok-4.3 är en flaggskeppsmodell med ett 1M kontextfönster och bildinmatning. Om din uppgift inte kräver det fulla kontextfönstret eller multimodal inmatning, kan du välja en billigare modell på OrcaRouter – till exempel en mindre grok-modell eller en tredjepartsleverantörs modell med lägre pris per token. Billigare modeller kan ha mindre kontextfönster (t.ex. 4K till 128K) och kan sakna stöd för bilder, men de kan minska din faktura avsevärt. För uppgifter som ryms inom en kortare kontext och är rent textbaserade kan kostnadsbesparingarna vara betydande. Å andra sidan, om du behöver lång kontext och multimodal förmåga, kan grok-4.3 vara det enda alternativet inom vissa leverantörslinjer. Utvärdera både inmatnings- och utdatatokenvolymer. Ingen cachelagringsrabatt nämns.
Katalogen anger inte någon cachelagringsmekanism eller särskilda prisnivåer för grok-4.3. Modellen debiteras per token enligt de angivna priserna: 1,25 USD per miljon inskickade tokens och 2,50 USD per miljon utskickade tokens, utan påslag. OrcaRouter lägger inte till några extra avgifter. Det nämns inget om rabatterad batchbearbetning, månadsabonnemang eller mängdrabatter. Användare bör förutsätta standardprissättning betala per användning. Om cachelagring fanns tillgängligt skulle det kunna minska kostnaderna för upprepade uppmaningar, men den informationen anges inte. Kontakta OrcaRouter support för eventuella opublicerade prisalternativ. För användare med stor volym kan det vara värt att undersöka alternativa modeller eller förhandla fram anpassade priser direkt med leverantören.
OrcaRouter debiterar exakt det pris som grok satt för grok-4.3: 1,25 USD per miljon inmatningstokens och 2,50 USD per miljon utmatningstokens. OrcaRouter lägger inte på någon marginal. Det innebär att du betalar samma kostnad per token som om du använde groks eget API direkt, men du får tillgång via OrcaRouters enhetliga API-lager. Detta kan förenkla integration om du använder flera leverantörer. Det finns inga dolda avgifter. Tokenräkning utförs av OrcaRouter baserat på innehållet du skickar och tar emot. Bas-URL:en för API-anrop är https://api.orcarouter.ai/v1, och modell-ID:t är 'grok/grok-4.3'. Fakturering hanteras av OrcaRouter, vanligtvis i efterskott. Kontrollera alltid tokenantal i din instrumentpanel.
För att anropa grok-4.3, skicka en POST-begäran till https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions med modellparametern inställd på 'grok/grok-4.3'. API:et är OpenAI-kompatibelt, så begäranformatet matchar OpenAI Chat Completions-schemat. Inkludera en API-nyckel utfärdad av OrcaRouter i Authorization-huvudet (Bearer-token). För multimodala begäranden, använd en 'content'-array med objekt av typen 'text' eller 'image_url'. Exempelutdrag: \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}. Modellen genererar sedan ett textsvar. Se till att dina totala inmatningstokens (inklusive bildtokens) plus svarets max_tokens inte överstiger 1 000 000.
grok-4.3 stöder standardparametrar för chattkomplettering: model (obligatoriskt, sätt till 'grok/grok-4.3'), messages (obligatoriskt, array av meddelandeobjekt), max_tokens (heltal, maximalt antal utdatatokens), temperature (flyttal, styr slumpmässighet, typiskt 0-2), top_p (flyttal, nucleus-sampling), frequency_penalty och presence_penalty (flyttal), stop (sträng eller array av strängar) och stream (boolesk). Inte alla parametrar kan ha effekt; till exempel är temperature och top_p ofta båda funktionella. För multimodal inmatning kan fältet 'content' i ett användarmeddelande vara en array. Det finns ingen parameter för bildkvalitet eller detalj; använd standardformatet image_url. Modellen kan även stödja systemmeddelanden. För bästa resultat, använd ett systemmeddelande för att ställa in assistentens beteende. Kontrollera OrcaRouters dokumentation för eventuella leverantörsspecifika parametrar.
Migrering innebär att byta API-slutpunkt och modellidentifierare. Om du tidigare anropade grok-4.3 direkt via groks API, uppdatera din kod för att använda OrcaRouters bas-URL (https://api.orcarouter.ai/v1) och modell-ID 'grok/grok-4.3'. Ersätt din API-nyckel med en från OrcaRouter. Meddelandeformatet förblir identiskt eftersom båda är OpenAI-kompatibla. Om du använde en annan modell på OrcaRouter och vill byta till grok-4.3, ändra helt enkelt modellnamnet i dina förfrågningar. Inga andra kodändringar behövs. Testa med en enskild fråga för att bekräfta anslutning och prissättning. Observera att svarsbeteende kan skilja sig något på grund av konfigurationer för inferens på leverantörssidan. För högbelastningsmigrering, överväg gradvis utrullning.
Autentisering görs via en API-nyckel som tillhandahålls av OrcaRouter. Inkludera denna nyckel i 'Authorization'-headern som 'Bearer YOUR_API_KEY'. Du måste få en giltig nyckel från OrcaRouters instrumentpanel eller via deras kontouppsättning. Ingen ytterligare autentiseringsmetod stöds. Nyckeln ska hållas konfidentiell. OrcaRouter kan begränsa antalet förfrågningar baserat på din plan. Inkludera headern i varje förfrågan. För säkerhet, undvik att hårdkoda nycklar i klientsideskod. Om du stöter på autentiseringsfel, kontrollera nyckeln och att den har åtkomst till modellen 'grok/grok-4.3'. Det finns inga separata nycklar per modell; en nyckel ger åtkomst till alla modeller inom din tillåtna omfattning.
Katalogen listar inte andra flaggskeppsmodeller med specifika jämförelser. Generellt sett utmärker sig grok-4.3 för sitt 1M token-kontextfönster, vilket är bland de största som erbjuds. Många flaggskeppsmodeller har kontextfönster på 128K eller 200K tokens. Det multimodala stödet (text+bild) är också en funktion, om än inte unik. Dess pris på $1,25/$2,50 per miljon tokens är jämförbart med vissa premiummodeller, men andra kan vara billigare eller dyrare. Utan benchmarkdata är direkta kvalitetsjämförelser omöjliga. Användare bör överväga sin nödvändiga kontextlängd och modalitet. Om en kortare kontext räcker, kan en billigare modell erbjuda liknande prestanda. För de längsta kontextbehoven är grok-4.3 en stark kandidat.
grok kan erbjuda andra modeller (t.ex. mindre versioner eller specialiserade varianter), men katalogen listar endast grok-4.3. Om vi antar att det finns andra grok-modeller med lägre kontextgränser eller utan bildstöd, skulle grok-4.3 vara att föredra när du behöver den fulla 1M-kontexten och bildförståelsen. Om du bara behöver text och en mindre kontext, kan en billigare grok-modell minska kostnaderna. Eftersom grok-4.3 är flaggskeppet är det troligen den mest kapabla men också den dyraste. Om din uppgift inte kräver den högsta kapaciteten, överväg ett billigare alternativ. Utan specifik data om andra grok-modeller måste beslutet baseras på krav på kontext och modalitet.
Alternativ på OrcaRouter som kombinerar bildinmatning med lång kontext inkluderar andra multimodala modeller från olika leverantörer. Till exempel kan modeller med 128K kontext och bildfunktioner vara lämpliga. grok-4.3:s 1M kontext är unik. Om du inte behöver hela 1M kan en modell med 128K kontext vara billigare och snabbare. Men om dina bilder är en del av ett mycket långt dokument kan grok-4.3 vara det enda alternativet. Användare bör jämföra exakt token-prissättning, kontextgränser och rapporterad prestanda. Eftersom benchmarkdata saknas, testa med egna data. OrcaRouter stöder enkelt byte av modeller, så du kan prova flera alternativ.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $1.25 |
| Utdata / 1M tokens | $2.50 |
| Cacheläsning / 1M | $0.200 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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