StepFun: Step 5 Preview ist ein Textmodell von StepFun, veröffentlicht als Preview am 8. Oktober 2026. SpaceXAI: Grok 4.3 ist ein Textmodell von xAI, veröffentlicht am 30. April 2026. Beide werden auf api14 in der Kategorie Text bereitgestellt, und beide nehmen Nicht-Text-Eingaben entgegen und geben nur Text zurück, sodass keines von beiden ein Sprach- oder Bildgenerierungsmodell ist. Die Benennung ist etwas verwirrend: Das Feld provider für Grok 4.3 lautet xAI, während der Anzeigename das Label SpaceXAI trägt. Wenn Sie also in Ihrer eigenen Konfiguration Modell-IDs Anbietern zuordnen, verwenden Sie die Modell-ID statt den Anzeigenamen.
Die beiden Modelle liegen bei der Kontextlänge nahe beieinander. Step 5 Preview bietet 1.048.576 Token, Grok 4.3 bietet 1.000.000 Token, und der qualitative Vergleich behandelt den Unterschied als nicht bedeutsam. Sie sollten also nicht allein aufgrund des Kontexts zwischen ihnen wählen. Die Eingabemodalitäten unterscheiden sich jedoch. Step 5 Preview akzeptiert Text-, Bild- und Videoeingabe, während Grok 4.3 Text-, Bild- und Dateieingabe akzeptiert. Wenn Ihre Pipeline ein Video an das Modell übergeben muss, ist Step 5 Preview das Modell, das Videounterstützung auflistet; wenn Sie ein Dokument als Datei übergeben müssen, listet Grok 4.3 Dateiunterstützung auf. Bei den Parametern bietet Step 5 Preview einen breiteren Satz, darunter frequency_penalty, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, top_k und logprobs neben den Steuerungen für Reasoning und strukturierte Ausgabe. Grok 4.3 bietet einen schmaleren Satz: reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, logprobs, top_logprobs, structured_outputs, tools, tool_choice, temperature, top_p, max_tokens, seed und response_format. Beide unterstützen Tools und strukturierte Ausgaben, sodass keines dort einen exklusiven Anspruch hat.
Für die Aufgabenauswahl beginnen Sie mit der Modalität, die Sie tatsächlich benötigen. Videoverständnis oder Workloads, bei denen Sie feine Kontrolle über das Sampling durch Penalties und top_k wünschen, weisen auf Step 5 Preview. Dokument- oder dateibasierte Analyse, bei der die Eingabe als Datei statt als Bild oder Video eintrifft, weist auf Grok 4.3. Beim Preis ist Step 5 Preview die günstigere Option für die Eingabe und Grok 4.3 die günstigere Option für die Ausgabe, sodass die Kostenbalance von Ihrem Verhältnis von Eingabe zu Ausgabe abhängt; ein Workload mit langem Kontext und kurzer Antwort neigt zu Step 5 Preview, während ein kurzer Prompt mit einer langen generierten Antwort zu Grok 4.3 neigt. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite enthält die aktuellen Zahlen. Prüfen Sie sie also gegen Ihren eigenen Token-Mix, statt anzunehmen, dass ein Modell insgesamt gewinnt.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 verwendet dieselbe OpenAI-kompatible Oberfläche. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden eine Chat-Completions-Anfrage mit Ihren Nachrichten und setzen das Feld model. Die einzige Änderung zwischen den beiden ist dieser String: Verwenden Sie stepfun/step-5-preview für Step 5 Preview und x-ai/grok-4.3 für Grok 4.3. Alles andere im Request-Body, einschließlich tools, response_format und der Reasoning-Parameter, bleibt, wo es ist, obwohl Sie Parameter weglassen sollten, die das Zielmodell nicht auflistet, wie frequency_penalty oder top_k, wenn Sie zu Grok 4.3 wechseln, da diese nicht in seinem unterstützten Satz enthalten sind. Da beide Modelle nur Text ausgeben, muss Ihr Code zum Parsen der Antworten nicht verzweigen.
Es gibt Fälle, in denen das Modell, das Sie nicht zuerst gewählt haben, immer noch die bessere Wahl ist. Wenn Sie bereits für dateibasierte Arbeit auf Grok 4.3 sind und die neue Aufgabe ein kurzer Prompt mit einer langen Antwort ist, bleiben Sie auf Grok 4.3 auf der günstigeren Ausgabeseite, ohne Ihre Integration zu ändern. Umgekehrt, wenn Sie für Video auf Step 5 Preview sind und die nächste Aufgabe ein großer reiner Textstapel mit kleiner Ausgabe ist, bleibt Step 5 Preview die günstigere Eingabeseite und Sie vermeiden eine zweite Client-Konfiguration. Keines der beiden Modelle ist hier strikt dominant, daher lautet die praktische Regel: Wählen Sie zuerst nach Eingabemodalität, dann danach, welche Seite der Token-Rechnung Ihren Workload dominiert.