Elorian: Glimpse 対 SpaceXAI: Grok 4.20
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Elorian: Glimpse（$2.10 / 100万トークン (≈ ￥331)）とSpaceXAI: Grok 4.20（$4.38 / 100万トークン (≈ ￥691)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Elorian: Glimpse | SpaceXAI: Grok 4.20 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Elorian | xAI |
| 入力 | $2.10 / 100万トークン (≈ ￥331) | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) |
| 出力 | $10.50 / 100万トークン (≈ ￥1,657) | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) |
| キャッシュ読み取り | $0.21 / 100万トークン (≈ ￥33) | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) |
| ウェブ検索 | - | $17.50 / 1,000検索 (≈ ￥2,762) |
| コンテキストウィンドウ | 262,144 | 2,000,000 |
| 最大出力 | 256,000 | 1,800,000 |
| 入力 | text, image, video | text, image, file |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/17 | 2026/03/31 |
主な違い
- Elorian: Glimpseは入力トークンが52%安くなっています。
- SpaceXAI: Grok 4.20は出力トークンが17%安くなっています。
- SpaceXAI: Grok 4.20は7.6倍長いコンテキスト（2,000,000トークン）を読み取れます。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Elorian: Glimpseで$0.00735、SpaceXAI: Grok 4.20で$0.00875です。
詳しく見る
Elorian: Glimpse は Elorian のテキストモデルで、2026-10-17 にリリースされました。SpaceXAI: Grok 4.20 は xAI のテキストモデルで、2026-03-31 にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキスト出力のチャットモデルとして提供されるため、統合の観点ではスタック内の同じスロットに位置します。興味深い違いは、コンテキストサイズ、各モデルが入力として受け付けるもの、そして各モデルが公開するチューニングパラメータにあります。
Grok 4.20 はコンテキストウィンドウがはるかに大きいため、1 回のリクエストで非常に大量の資料を運ぶ必要がある場合に選ぶべきモデルです。Glimpse はテキスト、画像、動画を入力として受け付けますが、Grok 4.20 はテキスト、画像、ファイルを受け付けます。つまり、動画入力は Glimpse だけが扱い、ファイル入力は Grok 4.20 だけが扱うため、選択は生のサイズではなく、ソース資料の形で決まることがあります。パラメータについては、Glimpse は frequency penalty や presence penalty、logit bias、min_p、repetition penalty、top_k、stop を含む、より広いサンプリングと制御の面を公開していますが、Grok 4.20 は seed とより絞られたセットを提供します。どちらも tools、structured outputs、reasoning をサポートしているため、そこに排他的な優位性はありません。
長い文書を扱う作業、たとえば大きなリポジトリ、長い文字起こし、大量のレコードを 1 回の呼び出しで走査する場合、コンテキスト長の理由から Grok 4.20 が自然な選択です。動画を含むタスク、または penalty、logit bias、top_k を通じてサンプリング動作を細かく制御したい場合は、Glimpse のほうが適しています。入力が動画ではなくファイルである場合は、Grok 4.20 がそれを直接カバーします。タスクが tools や structured output を伴う通常のテキスト生成である場合、どちらのモデルでも機能し、判断は通常、コンテキストの必要性とすでに持っている入力形式に帰着します。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、API が OpenAI 互換であるため同じように動作します。クライアントを api14 のベース URL に向け、通常の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを "elorian/glimpse" または "x-ai/grok-4.20" のいずれかに設定します。リクエストボディのその他の部分はそのままです。2 つの切り替えは model id の 1 行の変更なので、クライアントコードを書き直すことなく、異なるワークロードを異なるモデルにルーティングできます。パラメータは 2 つで同一ではないことに注意してください。そのため、min_p、top_k、repetition_penalty を使用するリクエストは Grok 4.20 にきれいに引き継がれず、seed に依存するリクエストは Glimpse にきれいに引き継がれません。
価格については、Glimpse は入力で 2 つの中で安く、Grok 4.20 は出力で安いため、コストのバランスは送信するテキスト量と生成する量によって決まります。プロンプトが重く回答が短いワークロードは Glimpse に傾き、プロンプトが軽く生成が長いワークロードは Grok 4.20 に傾きます。それでも、もう一方のモデルが正しい選択である場合があります。非常に大きなコンテキストウィンドウが必要な場合は、入力価格に関係なく Grok 4.20 が勝ち、動画入力またはより広いパラメータセットが必要な場合は、出力価格に関係なく Glimpse が勝ちます。確定する前に、このページのライブ価格表で現在の数値を確認してください。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"elorian/glimpse"から"x-ai/grok-4.20"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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