Grok 4.20

grok-4.20

Grok-4.20은(는) 출처에서 high-speed xAI 추론 model, strong tool calling, low hallucination and very large 컨텍스트을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 장문 분석, 심층 연구 and 다단계 agents에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

30K tokens

Release Date

2026년 3월 9일

Modalities

Grok 4.20 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$1.25/M	$2.5/M	$0.2/M

Grok 4.20 API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Grok 4.20 모델 주요 특징

Grok 4.20은 추론, 엄격한 지시 이행, 이미지 이해, 100만 토큰 컨텍스트를 결합해 복잡한 에이전트 및 분석 작업에 적합합니다.

심층 추론

추론 버전은 응답 전에 사고 과정을 수행해 다단계 분석과 신중한 평가가 필요한 작업을 지원합니다.

엄격한 지시 이행

세부 프롬프트를 일관되게 따르도록 설계되어 애플리케이션의 작업 요구사항과 출력 제약을 반영하는 데 도움이 됩니다.

멀티모달 긴 컨텍스트

텍스트와 이미지 입력을 100만 토큰 컨텍스트 창에서 분석해 하나의 작업에 방대한 자료를 포함할 수 있습니다.

Grok 4.20 사용 사례

Grok 4.20은 복잡한 조사, 장문의 기술 분석, 정확한 지시 이행이 필요한 멀티모달 에이전트 워크플로에 적합합니다.

복잡한 기술 조사

여러 단계로 구성된 공학 또는 과학 문제를 검토하고 상충하는 설명을 평가해 근거 있는 결론을 도출합니다.

장문 문서 검토

세부 기준에 따라 대규모 문서 모음을 분석하고 관련 근거를 추적해 구조화된 평가를 제공합니다.

멀티모달 에이전트 워크플로

텍스트와 시각 입력을 해석하고 요청 목표를 추론해 외부 시스템과 함께 통제된 다단계 작업을 수행합니다.

TokenHub API로 Grok 4.20 사용하는 방법

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Grok 4.20 벤치마크

Grok 4.20 0309 (Reasoning)

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	36.5
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	42.2
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	88.5%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	30%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	44.7%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	40.9%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	82.9%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	59%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	96.5%

지표 출처 Artificial Analysis

Grok 4.20 자주 묻는 질문

Grok 4.20의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

Grok 4.20은 공급자 모델 계열에서 어디에 해당하나요?+

Grok 4.20 모델은 추론, 긴 컨텍스트, 에이전트형 도구 호출을 위한 xAI의 고성능 Grok 4.20 모델입니다. 베타 모델이므로 프로덕션 사용 전에 지연 시간, 출력 일관성, 지원 기능을 검증하세요.

Grok 4.20에 적합한 프로덕션 시나리오는 무엇인가요?+

다단계 에이전트 워크플로의 안정적 실행, 긴 문서 및 대규모 데이터셋 분석, 그리고 복잡한 다단계 추론에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

Grok 4.20은 긴 문서 및 대규모 데이터셋 분석에서 어떤 점이 돋보이나요?+

가장 실용적인 강점은 효과적인 도구 및 함수 호출, 프롬프트 엄격 준수, 그리고 조절 가능한 추론 수준입니다. 이 조합은 긴 문서 및 대규모 데이터셋 분석에 특히 유용합니다.

Grok 4.20 사용 시 어떤 절충점을 고려해야 하나요?+

이미 완전히 안정화된 프로덕션 동작이 필요한 경우, 비추론 변형으로 충분한 단순 작업인 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

팀은 TokenHub에서 Grok 4.20을 어떻게 안전하게 시작할 수 있나요?+

TokenHub에서는 Grok 4.20에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. TokenHub 페이지에서 정확한 Grok 식별자, 이용 가능한 추론 제어, 도구 접근, 지원 입력, 현재 베타 또는 출시 상태를 확인하세요.

Grok 4.20을 사용할 준비가 되셨나요?

하나의 API 키로 Grok 4.20과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.

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