Grok 4.3

grok-4.3

Grok 4.3 是 xAI 的推理模型，支持文本和图片输入、可配置 reasoning effort、函数调用和结构化输出。xAI 与三方资料强调长上下文、Agent 工作流、指令遵循和事实准确性。它应被介绍为推理与 Agent 模型，而不是只和 X 平台关联的聊天机器人。

上下文窗口

1M Token

最大输出

30K Token

发布日期

2026年4月17日

模态

Grok 4.3 价格

输入价格	输出价格	缓存读取
$1.25/M	$2.5/M	$0.2/M

Grok 4.3 API 能力

推理

支持

工具调用

支持

Temperature 参数

支持

附件

支持

知识库

—

Endpoint 协议

Completions APIMessages APIgemini

Grok 4.3 模型亮点

Grok 4.3 结合可配置推理、指令遵循、视觉理解和百万 token 上下文窗口，适合通用开发工作负载。

可配置推理

推理强度可从无推理调整到高等级，让开发者针对不同任务平衡响应速度与分析深度。

百万 Token 上下文

1,000,000 token 上下文窗口可处理大型文档集、代码集合以及应用积累的上下文状态。

视觉指令理解

模型可接收文本和图像输入并遵循详细指令，能够结合视觉依据与文字上下文进行分析。

Grok 4.3 使用场景

Grok 4.3 适合长上下文分析、图像辅助审查，以及推理复杂度随请求变化的交互式助手。

大型资料集分析

审阅大量文档或代码，识别其中的关联并生成汇总结论，减少过度拆分内容的需要。

图像辅助审查

结合文字要求解读截图、图表或拍摄的文档，识别问题并说明相关细节。

自适应用户助手

在同一助手中快速处理常规问题，并对复杂请求应用更深入的推理。

如何通过 TokenHub API 使用 Grok 4.3

创建 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 基准测试

指数分数
Artificial Analysis 综合能力指数Artificial Analysis 综合能力指数汇总多个评测维度，用于观察模型的整体能力表现。	Artificial Analysis 综合能力评分	37.6
Artificial Analysis 代码能力指数Artificial Analysis 代码能力指数汇总模型在代码生成、调试和软件工程任务中的表现。	Artificial Analysis 软件任务评分	41
知识与推理
GPQAGPQA 是面向研究生级科学问题的评测集，用来测试模型的专家级推理能力。	高阶科学问题求解	90.1%
HLEHLE 覆盖多个领域的高难度专家级知识与推理问题。	广泛专家级考试集合	35%
代码与工程
SciCodeSciCode 评估模型在科学计算场景下编写 Python 代码和实现算法的能力。	科学计算代码挑战	47.3%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 评估 AI Agent 在终端环境中完成复杂任务的能力。	高难度终端任务执行	37.9%
指令遵循与 Agent 任务
IFBenchIFBench 衡量模型遵循复杂指令和约束条件的稳定性。	指令约束遵循	81.3%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在长上下文窗口中的推理质量。	长上下文推理	64.3%
τ²-Benchτ²-Bench 使用带工具和状态约束的真实工作流，评估对话式 Agent 的任务完成能力。	Agent 工作流任务	97.7%

指标来源 Artificial Analysis

关于 Grok 4.3 的常见问题

了解 Grok 4.3 的定位、适合处理的任务、主要优势、使用限制，以及在 TokenHub 中接入时需要注意的事项。

Grok 4.3 是什么，在 xAI 的模型产品线中处于什么位置？+

Grok 4.3 是 xAI 的通用前沿模型，支持可调推理、长上下文处理和面向智能体的工具调用。它是提供商文档中的当前公开模型，但不同平台的可用性可能不同。

Grok 4.3 最适合哪些任务？+

它适合复杂多步推理、长文档和大型数据集分析以及可靠执行多步骤智能体流程。上线前应使用有代表性的输入进行测试，并制定可衡量的验收标准。

团队为什么会选择 Grok 4.3，而不是更小或更旧的模型？+

它最实用的优势包括可调节的推理强度、较强的长上下文处理以及有效使用工具和函数调用。这些特点对长文档和大型数据集分析尤其有价值。

在依赖 Grok 4.3 之前应该验证什么？+

如果简单请求不需要额外推理、重要决策流程无法安排人工复核，或目标部署平台未提供该模型，可以考虑其他模型。涉及事实、法律、财务、医疗或运营的重要结果，应由具备相关资质的人员复核。

Grok 4.3 在 TokenHub 中有哪些实用接入建议？+

在 TokenHub 中，请选择页面显示的 Grok 4.3 精确模型标识，使用账号文档中指定的接口，并通过 TokenHub 凭证完成认证。请在 TokenHub 页面确认精确的 Grok 标识、可用推理控制、工具权限、支持的输入和当前测试或发布状态。

准备调用 Grok 4.3？

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