StepFun: Step 5 Preview, StepFun का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 8 अक्टूबर 2026 को प्रीव्यू के रूप में रिलीज़ किया गया था। SpaceXAI: Grok 4.3, xAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 30 अप्रैल 2026 को रिलीज़ किया गया था। दोनों को api14 पर टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत सर्व किया जाता है, और दोनों गैर टेक्स्ट इनपुट लेते हैं और केवल टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए इनमें से कोई भी स्पीच या इमेज जनरेशन मॉडल नहीं है। नामकरण थोड़ा भ्रमित करने वाला है: Grok 4.3 के लिए provider फ़ील्ड xAI कहता है, जबकि display name पर SpaceXAI लेबल लगा है, इसलिए यदि आप अपने कॉन्फ़िग में model ids को विक्रेताओं से मिला रहे हैं, तो display name के बजाय model id का उपयोग करें।
दोनों मॉडल context length में करीब हैं। Step 5 Preview 1,048,576 tokens देता है, Grok 4.3 1,000,000 tokens देता है, और qualitative तुलना इस अंतर को अर्थपूर्ण नहीं मानती, इसलिए आपको केवल context के आधार पर इनके बीच चयन नहीं करना चाहिए। input modalities वास्तव में भिन्न हैं। Step 5 Preview text, image और video input स्वीकार करता है, जबकि Grok 4.3 text, image और file input स्वीकार करता है। यदि आपकी pipeline को मॉडल को video देना है, तो Step 5 Preview वह है जो video समर्थन सूचीबद्ध करता है; यदि आपको किसी दस्तावेज़ को file के रूप में पास करना है, तो Grok 4.3 file समर्थन सूचीबद्ध करता है। parameters पर, Step 5 Preview एक व्यापक सेट उजागर करता है, जिसमें reasoning और structured output नियंत्रणों के साथ frequency_penalty, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, top_k और logprobs शामिल हैं। Grok 4.3 एक संकीर्ण सेट उजागर करता है: reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, logprobs, top_logprobs, structured_outputs, tools, tool_choice, temperature, top_p, max_tokens, seed और response_format। दोनों tools और structured outputs का समर्थन करते हैं, इसलिए वहाँ किसी का भी अनन्य दावा नहीं है।
कार्य चयन के लिए, उस modality से शुरू करें जिसकी आपको वास्तव में आवश्यकता है। Video understanding, या वे workloads जहाँ आप penalties और top_k के माध्यम से sampling पर सूक्ष्म नियंत्रण चाहते हैं, Step 5 Preview की ओर संकेत करते हैं। Document या file आधारित विश्लेषण, जहाँ input image या video के बजाय file के रूप में आता है, Grok 4.3 की ओर संकेत करता है। कीमत पर, Step 5 Preview input के लिए सस्ता विकल्प है और Grok 4.3 output के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए लागत संतुलन आपके input to output अनुपात पर निर्भर करता है; long context, short answer workload Step 5 Preview की ओर झुकता है, जबकि short prompt और long generated answer Grok 4.3 की ओर झुकता है। इस पृष्ठ पर live price table में वर्तमान संख्याएँ हैं, इसलिए एक मॉडल को समग्र रूप से विजेता मानने के बजाय इसे अपने token मिश्रण के विरुद्ध जाँचें।
api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी OpenAI compatible surface का उपयोग करता है। आप अपने client को api14 base URL पर इंगित करते हैं, अपने messages के साथ chat completions request भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। दोनों के बीच एकमात्र परिवर्तन वह स्ट्रिंग है: Step 5 Preview के लिए stepfun/step-5-preview और Grok 4.3 के लिए x-ai/grok-4.3 उपयोग करें। request body में बाकी सब कुछ, जिसमें tools, response_format और reasoning parameters शामिल हैं, वहीं रहता है, हालाँकि आपको वे parameters हटा देने चाहिए जो लक्ष्य मॉडल सूचीबद्ध नहीं करता, जैसे Grok 4.3 पर स्विच करते समय frequency_penalty या top_k, क्योंकि वे उसके समर्थित सेट में नहीं हैं। चूँकि दोनों मॉडल केवल text output देते हैं, आपके response parsing code को शाखा बनाने की आवश्यकता नहीं है।
ऐसे मामले हैं जहाँ जिस मॉडल को आपने पहले नहीं चुना वह अभी भी बेहतर विकल्प है। यदि आप पहले से file आधारित कार्य के लिए Grok 4.3 पर हैं और नया कार्य short prompt और long answer वाला है, तो Grok 4.3 पर बने रहना आपको अपने integration को बदले बिना सस्ते output पक्ष पर रखता है। इसके विपरीत, यदि आप video के लिए Step 5 Preview पर हैं और अगला कार्य small output वाला large text only batch है, तो Step 5 Preview सस्ते input पक्ष पर बना रहता है और आप दूसरे client configuration से बचते हैं। यहाँ कोई भी मॉडल सख्ती से प्रभावी नहीं है, इसलिए व्यावहारिक नियम यह है कि पहले input modality के आधार पर चुनें, फिर इस आधार पर कि आपके workload में token बिल का कौन सा पक्ष प्रभावी है।