Grok 4.3

grok-4.3

Grok 4.3은(는) 출처에서 xAI 추론 model, configurable 추론, function calling and 구조화 output을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 긴 컨텍스트 에이전트 워크플로, factual instruction following and text/image tasks에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

30K tokens

Release Date

2026년 4월 17일

Modalities

Grok 4.3 가격

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

Grok 4.3 API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

—

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Grok 4.3 모델 주요 특징

Grok 4.3은 조정 가능한 추론, 지시 이행, 시각 이해, 100만 토큰 컨텍스트 창을 결합해 범용 개발 작업에 적합합니다.

조정 가능한 추론

추론 수준을 없음부터 높음까지 설정해 작업별로 응답 속도와 분석 깊이의 균형을 조절할 수 있습니다.

100만 토큰 컨텍스트

100만 토큰 컨텍스트 창으로 방대한 문서 집합, 코드 모음, 누적된 애플리케이션 상태를 분석할 수 있습니다.

시각 지시 이해

텍스트와 이미지 입력을 받고 세부 지시를 따르며 시각적 근거와 문맥을 결합해 분석할 수 있습니다.

Grok 4.3 사용 사례

Grok 4.3은 긴 컨텍스트 분석, 이미지 기반 검토, 요청마다 추론 복잡도가 달라지는 대화형 어시스턴트에 적합합니다.

대규모 자료 분석

방대한 문서나 코드를 검토하고 관계를 파악해 지나친 분할 없이 통합된 결과를 생성합니다.

이미지 기반 검토

스크린샷, 도표, 촬영된 문서를 요구사항과 함께 해석해 문제를 찾고 관련 세부 내용을 설명합니다.

적응형 사용자 어시스턴트

하나의 어시스턴트에서 일상적인 질문은 빠르게 처리하고 복잡한 요청에는 더 깊은 추론을 적용합니다.

TokenHub API로 Grok 4.3 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 4.3 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	37.6
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	41
지식 및 추론
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	90.1%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	35%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	47.3%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	37.9%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	81.3%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	64.3%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	97.7%

지표 출처 Artificial Analysis

Grok 4.3 자주 묻는 질문

Grok 4.3의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

Grok 4.3은 어떤 모델이며 xAI 모델 라인업에서 어떤 위치인가요?+

Grok 4.3 모델은 조절 가능한 추론, 긴 컨텍스트 처리, 에이전트 중심 도구 사용을 지원하는 xAI의 범용 프런티어 모델입니다. 공급자 문서에 공개된 현행 모델이지만 플랫폼에 따라 이용 가능 여부가 다를 수 있습니다.

Grok 4.3에 가장 잘 맞는 작업은 무엇인가요?+

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

더 작거나 오래된 모델 대신 Grok 4.3을 선택할 이유는 무엇인가요?+

가장 실용적인 강점은 조절 가능한 추론 수준, 강한 긴 컨텍스트 처리, 그리고 효과적인 도구 및 함수 호출입니다. 이 조합은 긴 문서 및 대규모 데이터셋 분석에 특히 유용합니다.

Grok 4.3에 의존하기 전에 무엇을 검증해야 하나요?+

간단한 요청에 추가 추론이 필요하지 않은 경우, 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우, 또는 필요한 배포 플랫폼에서 이 모델을 제공하지 않는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

Grok 4.3의 실용적인 TokenHub 설정 지침은 무엇인가요?+

TokenHub에서는 Grok 4.3에 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.

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