Relace: Relace Search 対 SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
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 Multi-Agent（$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 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| 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 Multi-Agentは出力トークンが17%安くなっています。
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent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。
- ツール呼び出しに対応しているのはRelace: Relace Searchだけです。
- 構造化JSON出力に対応しているのはSpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent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 Multi-Agent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 Multi-Agent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 Multi-Agent は xAI のテキストモデルで、2026-03-31 にリリースされました。どちらもテキストカテゴリに属し、どちらもテキスト出力を返すため、表面的にはカタログ上の兄弟のように見えます。違いは、コンテキスト、モダリティ、そしてそれぞれが受け入れるパラメータを見て初めて現れます。
Grok 4.20 Multi-Agent の方がコンテキストウィンドウが大きく 2,000,000 トークンで、Relace Search の 256,000 トークンに対して優位に立ちます。そのため、非常に大きな入力を 1 回の呼び出しで保持する必要がある場合に選ぶべきはこちらです。Grok はまた、テキストに加えて画像とファイルの入力を受け入れますが、Relace Search はテキスト入力とテキスト出力のみです。パラメータに関しては、Relace Search は 2 つのうち tools と tool_choice を公開する唯一のモデルであり、外部コードを呼び出す必要がある関数呼び出しやエージェントループに自然に適合します。Grok は reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、さらに structured_outputs、logprobs、top_logprobs を公開する唯一のモデルです。要するに、Relace Search はツール使用に傾き、Grok は推論、構造化出力、マルチモーダル入力に傾いています。
両者のどちらを選ぶかは、開発者にとっては通常、タスクの形で決まります。関数を呼び出したり、API にアクセスしたり、単一のリクエスト内でツール呼び出しを連鎖させたりする必要があるものを作っているなら、Relace Search が素直な選択です。ツールサポートがそのパラメータセットの一部だからです。長い文書の分析、画像やファイルを扱う作業、あるいはモデルに推論を公開させて厳密に構造化された JSON を出力させたいなら、Grok 4.20 Multi-Agent がそれらのケースをカバーし、Relace Search はカバーしません。Grok の 2,000,000 トークンのウィンドウも、プロンプトが短い指示ではなく大きなコーパスである場合に重要になります。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。ゲートウェイが OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、いつもの chat completions リクエストを送り、model id 文字列だけを変更します。Relace モデルには "relace/relace-search" を、Grok モデルには "x-ai/grok-4.20-multi-agent" を使います。リクエストボディのその他のもの、messages、temperature、max_tokens はそのままです。つまり、コード 1 行で両者を切り替え、統合を書き直すことなく自分のワークロードで挙動を比較できます。
価格は、一方が支配するのではなく両者が分かれる唯一の点です。Relace Search は入力で 2 つのうち安く、Grok 4.20 Multi-Agent は出力で 2 つのうち安くなっています。ワークロードが入力重視で、長いプロンプトと短い回答なら、Relace Search の方が一般にコストが低くなります。ワークロードが出力重視で、短いプロンプトと長い生成なら、Grok の方が一般にコストが低くなります。コミットする前に、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。バランスはあなたの特定の入力対出力の比率によって変わるからです。
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-multi-agent"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-multi-agent",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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