Relace: Relace Search 対 SpaceXAI: Grok 4.20
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Relace: Relace Search（$3.50 / 100万トークン (≈ ￥552)）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
| Relace: Relace Search | SpaceXAI: Grok 4.20 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Relace | xAI |
| 入力 | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥552) | $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 | - | $0.70 / 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 | 256,000 | 2,000,000 |
| 最大出力 | 128,000 | 1,800,000 |
| 入力 | text | 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 | 2025/12/08 | 2026/03/31 |
主な違い
- Relace: Relace Searchは入力トークンが20%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7.8倍長いコンテキスト（2,000,000トークン）を読み取れます。
- 構造化JSON出力に対応しているのはSpaceXAI: Grok 4.20だけです。
- 推論の強度の調整に対応しているのはSpaceXAI: Grok 4.20だけです。
- 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、Relace: Relace Searchで$0.00875、SpaceXAI: Grok 4.20で$0.00875です。
詳しく見る
Relace: Relace Search は Relace のテキストモデルで、2025-12-08 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 上でテキスト入力、テキスト出力のチャットモデルとして提供されているため、呼び出しの観点では表面的には似て見えます。違いはコンテキストサイズ、モダリティ対応、そして各モデルが受け付けるリクエストパラメータに現れます。
Grok 4.20 のコンテキストウィンドウははるかに大きく、2,000,000 トークンで、Relace Search の 256,000 トークンと対比されます。Grok 4.20 はテキストに加えて画像とファイルの入力も受け付けますが、Relace Search はテキストのみを受け付けます。出力については、どちらもテキストのみを返します。Grok 4.20 は推論と構造化出力をサポートし、include_reasoning、reasoning、logprobs、top_logprobs などのパラメータを公開していますが、Relace Search はこれらを列挙していません。Relace Search がサポートするのはより狭い範囲で、max_tokens、response_format、seed、stop、temperature、tool_choice、tools、top_p です。どちらもツール呼び出しをサポートしているため、これは差別化要因ではありません。価格については、Relace Search は入力でより安価な選択肢であり、Grok 4.20 は出力でより安価です。
実用的な選択としては、ワークロードがプレーンテキストで、256,000 トークン以内に収まり、入力コストを抑えたい場合、たとえば大量のコンテキストを送って短い回答を受け取るバルク分類、抽出、検索スタイルの取得プロンプトなどでは Relace Search を選びます。長いコンテキストが必要な場合、画像やファイルを入力する場合、または推論トレースや構造化出力が必要な場合は Grok 4.20 を選びます。Grok 4.20 の出力価格の優位性は、プロンプトに対して応答が長い場合にも重要です。そこでは、その安価な出力レートが効果を発揮するからです。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイが OpenAI 互換 API を公開しているためです。クライアントを api14 のベース URL に向け、標準の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。Relace Search を使用するには、model id を "relace/relace-search" に設定します。Grok 4.20 を使用するには、"x-ai/grok-4.20" に設定します。リクエストボディのその他の内容は同じままなので、切り替えは 1 行の変更です。パラメータは完全に互換ではないことに注意してください。reasoning や logprobs の設定を Relace Search に送信したり、画像やファイルのコンテンツパートに依存したりすると、リクエストは Grok 4.20 での動作のようにはなりません。
Grok 4.20 の方が大きく高機能であっても、Relace Search の方が適しているケースはまだあります。タスクがテキストのみで、256,000 トークン以内に収まり、生成するよりもはるかに多くの入力を送信する場合、Relace Search の安価な入力価格設定により、より経済的な選択肢になります。また、tools や response_format を含む一般的なパラメータセットもカバーしているため、単純なツール呼び出しや JSON 形式の応答に Grok 4.20 は必要ありません。
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"relace/relace-search"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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