SpaceXAI: Grok 4.20 contre SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Un comparatif côte à côte de SpaceXAI: Grok 4.20 (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €)) et SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent (4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| SpaceXAI: Grok 4.20 | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Fournisseur | xAI | xAI |
| Entrée | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €) | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €) |
| Sortie | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,84 €) | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,84 €) |
| Lecture du cache | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) |
| Recherche web | 17,50 $US / 1K recherches (≈ 15,68 €) | 17,50 $US / 1K recherches (≈ 15,68 €) |
| Fenêtre de contexte | 2 000 000 | 2 000 000 |
| Sortie max. | 1 800 000 | 1 800 000 |
| Entrée | text, image, file | text, image, file |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 31 mars 2026 | 31 mars 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- Seul SpaceXAI: Grok 4.20 prend en charge l’appel d’outils.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,00875 $US avec SpaceXAI: Grok 4.20 et 0,00875 $US avec SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent.
En détail
SpaceXAI : Grok 4.20 et SpaceXAI : Grok 4.20 Multi-Agent sont tous deux des modèles texte de xAI, publiés à la même date de sortie fournisseur, le 2026-03-31. Ils partagent le même nom de famille de modèles et le même fournisseur, donc le choix entre eux ne relève ni du vendeur ni de la génération, mais de la variante de Grok 4.20 qui correspond à l'appel que vous effectuez. Les deux sont servis via api14 sous l'espace de noms x-ai, et les deux s'adressent aux développeurs qui veulent un modèle Grok derrière un point de terminaison compatible OpenAI.
Les deux modèles sont proches à la plupart des égards. Tous deux acceptent les entrées texte, image et fichier et tous deux ne renvoient que du texte, donc aucun ne fournit de sortie audio ou vidéo. Tous deux exposent une fenêtre de contexte de 2 000 000 de tokens, donc il n'y a pas de différence significative dans la quantité que vous pouvez leur fournir. La comparaison qualitative marque le prix d'entrée et de sortie comme une égalité, donc aucun n'est l'option la moins chère au sens pratique, et la comparaison du contexte n'est pas significativement différente. La différence fonctionnelle la plus claire réside dans les paramètres pris en charge : Grok 4.20 liste tools et tool_choice, tandis que la variante Multi-Agent ne liste pas ces deux paramètres mais liste reasoning_effort. Cela signifie que si votre flux de travail dépend de l'appel de fonctions ou de la sélection d'outils, le modèle de base est celui qui l'annonce. Si votre flux de travail dépend du réglage de l'effort de raisonnement que le modèle dépense, la variante Multi-Agent est celle qui expose ce levier.
Pour la sélection pratique, partez de ce dont votre requête a réellement besoin. Si vous construisez une boucle d'agent, un pipeline de récupération ou quoi que ce soit qui appelle des fonctions externes, et que vous voulez que le modèle choisisse parmi les outils que vous définissez, Grok 4.20 est le choix évident car l'appel d'outils fait partie de son ensemble de paramètres. Si au contraire vous effectuez une tâche où vous voulez contrôler la profondeur du raisonnement, comme une analyse en plusieurs étapes ou un problème où vous demanderiez autrement au modèle de réfléchir davantage, la variante Multi-Agent vous donne reasoning_effort comme paramètre de premier ordre. Les deux prennent en charge reasoning et include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, logprobs et top_logprobs, donc les contrôles d'échantillonnage, la sortie structurée et l'inspection des probabilités logarithmiques sont disponibles des deux côtés. Les différences sont étroites, ce qui signifie que vous ne devez pas vous attendre à un écart de comportement spectaculaire à partir des seules listes de paramètres.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 est la même opération avec une chaîne modifiée. Vous envoyez une requête au point de terminaison chat completions compatible OpenAI, définissez le champ model sur x-ai/grok-4.20 ou x-ai/grok-4.20-multi-agent, et conservez le reste de votre charge utile comme pour tout appel de style OpenAI. Votre tableau messages, votre temperature, votre max_tokens et votre response_format sont repris sans changement. Si vous passez de l'un à l'autre, la seule modification est l'identifiant du modèle ; la forme de la requête environnante, l'authentification et l'analyse de la réponse restent identiques. Cela rend peu coûteux le test des deux sur votre propre charge de travail plutôt que de deviner à partir des listes de paramètres.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "x-ai/grok-4.20" par "x-ai/grok-4.20-multi-agent" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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);
Plus de comparatifs
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contre Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contre Tencent: Hy4