हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)

x-ai/grok-4.3:batch

टेक्स्टइनपुट: text · image · fileToolsReasoning1M30 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) के लिए API key पाएं

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

एक API. हर मॉडल.

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इन

सेशन लागत $0.00

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 122% ज़्यादा है।
10,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00700 है।

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) के बारे में

Grok 4.3 (batch) xAI का एक reasoning मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी x-ai/grok-4.3:batch के तहत SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) के रूप में सूचीबद्ध है। यह text श्रेणी में आता है और इसे batch variant के रूप में प्रदान किया जाता है, जिसका अर्थ है कि यह उन workloads के लिए है जिन्हें एक साथ सबमिट और प्रोसेस किया जा सकता है, न कि एक समय में एक interactive request के रूप में। प्रदाता इसे एक reasoning मॉडल के रूप में वर्णित करता है जो agentic workflows, instruction-following कार्यों, और उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जिन्हें उच्च तथ्यात्मक सटीकता की आवश्यकता होती है।

मॉडल text, image, और file इनपुट स्वीकार करता है और text लौटाता है। इसका context window 1,000,000 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 900,000 tokens है, इसलिए एक ही कॉल में बहुत बड़े इनपुट और बहुत लंबी generations दोनों संभव हैं। मानक text generation के अलावा, यह reasoning-उन्मुख पैरामीटर भी उजागर करता है, जिससे आप नियंत्रित कर सकते हैं कि कितना reasoning effort लागू किया जाए और अंतिम उत्तर के साथ reasoning सामग्री भी पढ़ सकते हैं।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। चूंकि यह text के साथ-साथ images और files भी लेता है, यह उन दस्तावेज़ और मिश्रित-मीडिया विश्लेषण के लिए उपयुक्त है जहां स्रोत सामग्री लंबी होती है: अनुबंध, रिपोर्ट, प्रतिलेख, लॉग, या स्कैन की गई सामग्री जिसे एक ही पास में पढ़कर उस पर reasoning करने की आवश्यकता होती है। बड़े context और आउटपुट सीमाएं इसे उन agentic pipelines के लिए उचित बनाती हैं जो कई चरणों में state जमा करते हैं, विस्तृत specifications वाले instruction-following कार्यों के लिए, और structured extraction के लिए जहां उत्तर एक निर्धारित रूप में वापस आना चाहिए। Batch processing उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जो latency के प्रति संवेदनशील नहीं हैं, जैसे कि थोक वर्गीकरण, बड़े पैमाने पर summarisation, या कई रिकॉर्ड पर evaluation runs।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी x-ai/grok-4.3:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries और request shapes बदले हुए base URL और model name के साथ काम करते हैं। समर्थित request पैरामीटर हैं include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, और top_p। Tool calling और structured outputs उपलब्ध हैं, जो आपको मॉडल को function-calling agents में जोड़ने या response_format के माध्यम से प्रतिक्रियाओं को एक schema में बाध्य करने देता है। यदि आपको token स्तर की probabilities चाहिए तो Logprobs और top_logprobs समर्थित हैं, और seed के साथ temperature और top_p आपको reproducibility और sampling पर नियंत्रण देते हैं।

चूंकि यह batch variant है, यह तब बेहतर विकल्प है जब throughput प्रति-request latency से अधिक मायने रखता हो; यदि आपको तत्काल interactive प्रतिक्रियाएं चाहिए, तो सामान्यतः एक non-batch संस्करण बेहतर फिट होगा। इसके इनपुट text, image, और file हैं, और इसका आउटपुट केवल text है, इसलिए यह images, audio, या अन्य मीडिया उत्पन्न करने का मॉडल नहीं है। यदि आपका कार्य छोटा और सरल है, तो दस लाख token का context और reasoning नियंत्रण आपकी आवश्यकता से अधिक हो सकते हैं, लेकिन लंबे-context, tool-using, structured काम के लिए, समर्थित पैरामीटर अधिकांश कवर करते हैं जो एक डेवलपर चाहेगा।

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "x-ai/grok-4.3:batch" पर सेट करें।

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-4.3:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoninglogprobsmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,00,000
अधिकतम आउटपुट: 9,00,000
इनपुट: text, image, file
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) API की कीमत कितनी है?: SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) की कीमत इनपुट $3.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) की context window कितनी है?: SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) हर request में 10,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,00,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) क्या कर सकता है?: SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "x-ai/grok-4.3:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo, SpaceXAI: Grok Build 0.1, MoonshotAI: Kimi K2.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) के बारे में पहला टॉपिक खोलें।