Nous: Hermes 4 405B vs. SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Ein direkter Vergleich von Nous: Hermes 4 405B (3,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,14 €)) und SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent (4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,92 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Nous: Hermes 4 405B | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Anbieter | Nous | xAI |
| Eingabe | 3,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,14 €) | 4,38 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 3,92 €) |
| Ausgabe | 10,50 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 9,41 €) | 8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,84 €) |
| Cache-Lesen | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,63 €) | 0,70 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,63 €) |
| Websuche | - | 17,50 $ / 1.000 Suchen (≈ 15,68 €) |
| Kontextfenster | 131.072 | 2.000.000 |
| Max. Ausgabe | 117.964 | 1.800.000 |
| Eingabe | text | text, image, file |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 26.08.2025 | 31.03.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Nous: Hermes 4 405B ist bei Eingabe-Tokens 20% günstiger.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent ist bei Ausgabe-Tokens 17% günstiger.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent liest 15.3× mehr Kontext (2.000.000 Tokens).
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit Nous: Hermes 4 405B 0,00875 $ und mit SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent 0,00875 $.
Im Detail
Nous: Hermes 4 405B ist ein Textmodell von Nous, veröffentlicht am 2025-08-26. SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent ist ein Textmodell von xAI, veröffentlicht am 2026-03-31. Beide werden über api14 als Chat-Modelle in der Kategorie Text bereitgestellt, und beide richten sich an Entwickler, die ein gehostetes Modell hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpunkt wollen und nicht etwas, das sie selbst betreiben.
Die klarste Trennung liegt bei Kontext und Eingabeverarbeitung. Grok 4.20 Multi-Agent akzeptiert Text, Bilder und Dateien als Eingabe und bietet ein Kontextfenster von 2,000,000 Tokens, während Hermes 4 405B nur Text akzeptiert und 131,072 Tokens bietet. Wenn Ihr Prompt Screenshots, gescannte Seiten, PDFs oder andere hochgeladene Dateien enthält, oder wenn Sie einen sehr großen Materialbestand in einer einzigen Anfrage halten müssen, ist Grok der passende. Bei den Sampling-Steuerungen überschneiden sich die beiden stark: Beide bieten temperature, top_p, top_k auf der Hermes-Seite, max_tokens, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs und reasoning-Flags. Hermes fügt frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty hinzu, was nützlich ist, wenn Sie gegen Schleifen kämpfen oder die Ausführlichkeit über Penalties steuern wollen. Grok fügt reasoning_effort und seed hinzu, sodass Sie die Reasoning-Intensität einstellen und reproduzierbareres Sampling erhalten können. Keines der Modelle ist als einzigartig unterstützend für Tools oder strukturierte Ausgaben aufgeführt, behandeln Sie diese also als bei beiden verfügbar und nicht als Entscheidungsfaktor.
Für alltägliche Textarbeit wie Zusammenfassung, Extraktion, Umschreibung, Klassifikation und Chat ist Hermes 4 405B eine vernünftige Standardwahl, und es ist das günstigere der beiden bei der Eingabe. Wenn Ihre Arbeitslast ausgabelastig ist, beachten Sie, dass Grok bei der Ausgabe die günstigere Seite ist, sodass lange Generierungen die Bilanz verschieben können. Für Aufgaben, die Bilder oder Dateien im Prompt benötigen, oder die Hunderttausende von Tokens Kontext auf einmal halten müssen, wählen Sie Grok 4.20 Multi-Agent; das Fenster von 2,000,000 Tokens und die zusätzlichen Eingabemodalitäten sind die Gründe. Wenn Sie penalty-basierte Kontrolle über Wiederholungen benötigen, oder wenn Sie bereits auf Prompts im Hermes-Stil eingestellt sind, bleiben Sie bei Hermes. Wenn Sie den Reasoning-Aufwand pro Anfrage abstimmen oder einen seed für stabilere Vergleiche über Läufe hinweg verwenden wollen, gibt Ihnen Grok diese Stellschrauben.
Beide über api14 aufzurufen funktioniert auf die gleiche Weise. Richten Sie Ihren OpenAI-Client auf die api14-Basis-URL, senden Sie eine normale Chat-Completions-Anfrage und setzen Sie das Feld model auf "nousresearch/hermes-4-405b" oder "x-ai/grok-4.20-multi-agent". Alles andere im Request-Body bleibt so, wie Sie es bereits schreiben: messages, temperature, max_tokens, response_format und der Rest. Zwischen den beiden zu wechseln ist eine einzeilige Änderung der model-id, was es günstig macht, beide an Ihren eigenen Daten zu benchmarken, bevor Sie sich festlegen. Denken Sie nur daran, dass Bild- und Datei-Inhaltsteile nur bei der Grok-id Sinn ergeben, und dass Penalty-Parameter nur bei der Hermes-id gelten.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "nousresearch/hermes-4-405b" auf "x-ai/grok-4.20-multi-agent", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "x-ai/grok-4.20-multi-agent",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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