StepFun : Step 5 Preview est un modèle texte de StepFun, publié en aperçu le 8 octobre 2026. SpaceXAI : Grok 4.3 est un modèle texte de xAI, publié le 30 avril 2026. Les deux sont servis sur api14 dans la catégorie texte, et les deux acceptent des entrées non textuelles et ne renvoient que du texte, donc aucun n'est un modèle de génération vocale ou d'images. Le nommage est légèrement déroutant : le champ provider pour Grok 4.3 indique xAI, tandis que le nom d'affichage porte le label SpaceXAI, donc si vous faites correspondre des model ids à des fournisseurs dans votre propre configuration, utilisez le model id plutôt que le nom d'affichage.
Les deux modèles sont proches en longueur de contexte. Step 5 Preview offre 1 048 576 tokens, Grok 4.3 offre 1 000 000 tokens, et la comparaison qualitative considère la différence comme non significative, donc vous ne devriez pas choisir entre eux sur le seul contexte. Les modalités d'entrée diffèrent, elles. Step 5 Preview accepte les entrées texte, image et vidéo, tandis que Grok 4.3 accepte les entrées texte, image et fichier. Si votre pipeline doit transmettre une vidéo au modèle, Step 5 Preview est celui qui liste le support vidéo ; si vous devez transmettre un document sous forme de fichier, Grok 4.3 liste le support fichier. Côté paramètres, Step 5 Preview expose un ensemble plus large, incluant frequency_penalty, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, top_k et logprobs aux côtés des contrôles de raisonnement et de sortie structurée. Grok 4.3 expose un ensemble plus restreint : reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, logprobs, top_logprobs, structured_outputs, tools, tool_choice, temperature, top_p, max_tokens, seed et response_format. Les deux prennent en charge les tools et les structured outputs, donc aucun n'a de revendication exclusive sur ce point.
Pour le choix des tâches, commencez par la modalité dont vous avez réellement besoin. La compréhension vidéo, ou les charges de travail où vous voulez un contrôle fin de l'échantillonnage via les penalties et top_k, pointent vers Step 5 Preview. L'analyse basée sur des documents ou des fichiers, où l'entrée arrive sous forme de fichier plutôt que d'image ou de vidéo, pointe vers Grok 4.3. Côté prix, Step 5 Preview est l'option la moins chère pour l'entrée et Grok 4.3 est l'option la moins chère pour la sortie, donc l'équilibre des coûts dépend de votre ratio entrée sur sortie ; une charge de travail à contexte long et réponse courte penche vers Step 5 Preview, tandis qu'un prompt court avec une longue réponse générée penche vers Grok 4.3. Le tableau des prix en direct sur cette page contient les chiffres actuels, donc vérifiez-le par rapport à votre propre mélange de tokens plutôt que de supposer qu'un modèle gagne globalement.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 utilise la même surface compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête chat completions avec vos messages, et définissez le champ model. Le seul changement entre les deux est cette chaîne : utilisez stepfun/step-5-preview pour Step 5 Preview et x-ai/grok-4.3 pour Grok 4.3. Tout le reste dans le corps de la requête, y compris tools, response_format et les paramètres de raisonnement, reste en place, bien que vous devriez retirer les paramètres que le modèle cible ne liste pas, comme frequency_penalty ou top_k lorsque vous passez à Grok 4.3, puisque ceux-ci ne font pas partie de son ensemble pris en charge. Comme les deux modèles ne produisent que du texte, votre code d'analyse de réponse n'a pas besoin de brancher.
Il y a des cas où le modèle que vous n'avez pas choisi en premier reste le meilleur choix. Si vous êtes déjà sur Grok 4.3 pour du travail basé sur des fichiers et que la nouvelle tâche est un prompt court avec une longue réponse, rester sur Grok 4.3 vous garde du côté de la sortie la moins chère sans changer votre intégration. Inversement, si vous êtes sur Step 5 Preview pour la vidéo et que la tâche suivante est un grand lot de texte uniquement avec une petite sortie, Step 5 Preview reste le côté entrée le moins cher et vous évitez une seconde configuration client. Aucun des deux modèles n'est strictement dominant ici, donc la règle pratique est de choisir d'abord par modalité d'entrée, puis par le côté de la facture de tokens qui domine votre charge de travail.