SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)

Grok 4.3 (batch) adalah model penalaran dari xAI, terdaftar di api14 dengan model id x-ai/grok-4.3:batch sebagai SpaceXAI: Grok 4.3 (batch). Model ini berada di kategori teks dan ditawarkan sebagai varian batch, yang berarti ditujukan untuk beban kerja yang dapat dikirim dan diproses bersama, bukan satu permintaan interaktif pada satu waktu. Penyedia mendeskripsikannya sebagai model penalaran yang cocok untuk alur kerja agentic, tugas mengikuti instruksi, dan aplikasi yang membutuhkan akurasi faktual tinggi.

Model ini menerima input teks, gambar, dan file serta mengembalikan teks. Jendela konteksnya 1.000.000 token, dan output maksimumnya 900.000 token, sehingga input yang sangat besar dan generasi yang sangat panjang sama-sama memungkinkan dalam satu panggilan. Selain generasi teks standar, model ini mengekspos parameter yang berorientasi penalaran, sehingga Anda dapat mengontrol seberapa besar upaya penalaran yang diterapkan dan membaca konten penalaran bersama jawaban akhir.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Karena menerima gambar dan file serta teks, model ini cocok untuk analisis dokumen dan media campuran ketika materi sumbernya panjang: kontrak, laporan, transkrip, log, atau materi hasil pemindaian yang perlu dibaca dan dinalar dalam satu proses. Batas konteks dan output yang besar membuatnya cukup cocok untuk pipeline agentic yang mengakumulasi status selama banyak langkah, untuk tugas mengikuti instruksi dengan spesifikasi terperinci, dan untuk ekstraksi terstruktur ketika jawaban harus dikembalikan dalam bentuk yang telah ditentukan. Pemrosesan batch cocok untuk pekerjaan yang tidak sensitif terhadap latensi, seperti klasifikasi massal, peringkasan skala besar, atau proses evaluasi atas banyak catatan.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id x-ai/grok-4.3:batch, sehingga pustaka klien OpenAI yang ada dan bentuk permintaan tetap berfungsi dengan base URL dan nama model yang diubah. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs, dan top_p. Pemanggilan tool dan output terstruktur tersedia, yang memungkinkan Anda menghubungkan model ke agen pemanggil fungsi atau memaksa respons ke dalam skema melalui response_format. Logprobs dan top_logprobs didukung jika Anda membutuhkan probabilitas tingkat token, dan seed plus temperature serta top_p memberi Anda kendali atas reproduksibilitas dan pengambilan sampel.

Karena ini adalah varian batch, ini menjadi pilihan yang lebih baik ketika throughput lebih penting daripada latensi per permintaan; jika Anda membutuhkan respons interaktif segera, versi non-batch umumnya lebih cocok. Inputnya adalah teks, gambar, dan file, dan outputnya hanya teks, jadi ini bukan model untuk menghasilkan gambar, audio, atau media lain. Jika tugas Anda kecil dan sederhana, konteks satu juta token dan kontrol penalaran mungkin lebih dari yang Anda butuhkan, tetapi untuk pekerjaan konteks panjang, penggunaan tool, dan terstruktur, parameter yang didukung mencakup sebagian besar hal yang akan digunakan pengembang.