StepFun: Step 5 Preview 対 SpaceXAI: Grok 4.3
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、StepFun: Step 5 Preview（$3.50 / 100万トークン (≈ ￥552)）とSpaceXAI: Grok 4.3（$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
| StepFun: Step 5 Preview | SpaceXAI: Grok 4.3 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | StepFun | xAI |
| 入力 | $3.50 / 100万トークン (≈ ￥552) | $4.38 / 100万トークン (≈ ￥691) |
| 出力 | $9.45 / 100万トークン (≈ ￥1,492) | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) |
| キャッシュ読み取り | $0.35 / 100万トークン (≈ ￥55) | $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 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 最大出力 | 64,000 | 900,000 |
| 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 | 2026/10/08 | 2026/04/30 |
主な違い
- StepFun: Step 5 Previewは入力トークンが20%安くなっています。
- SpaceXAI: Grok 4.3は出力トークンが7%安くなっています。
- 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、StepFun: Step 5 Previewで$0.00823、SpaceXAI: Grok 4.3で$0.00875です。
詳しく見る
StepFun: Step 5 Preview は StepFun のテキストモデルで、2026年10月8日にプレビューとしてリリースされました。SpaceXAI: Grok 4.3 は xAI のテキストモデルで、2026年4月30日にリリースされました。どちらも api14 上で text カテゴリとして提供されており、どちらも非テキスト入力を受け取ってテキストのみを返すため、音声生成モデルでも画像生成モデルでもありません。命名はやや紛らわしいです。Grok 4.3 の provider フィールドは xAI と表示されますが、表示名には SpaceXAI ラベルが付いています。そのため、自分の設定でモデル id をベンダーに突き合わせる場合は、表示名ではなくモデル id を使用してください。
この2つのモデルはコンテキスト長が近いです。Step 5 Preview は 1,048,576 トークン、Grok 4.3 は 1,000,000 トークンを提供し、定性的な比較ではその差は意味があるものとは扱われないため、コンテキストだけを理由にどちらかを選ぶべきではありません。入力モダリティは異なります。Step 5 Preview はテキスト、画像、動画の入力を受け付け、Grok 4.3 はテキスト、画像、ファイルの入力を受け付けます。パイプラインでモデルに動画を渡す必要があるなら、動画サポートを記載しているのは Step 5 Preview です。ドキュメントをファイルとして渡す必要があるなら、Grok 4.3 がファイルサポートを記載しています。パラメータについては、Step 5 Preview はより広いセットを公開しており、reasoning と structured output の制御に加えて frequency_penalty、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、top_k、logprobs を含みます。Grok 4.3 が公開するセットはより狭く、reasoning、reasoning_effort、include_reasoning、logprobs、top_logprobs、structured_outputs、tools、tool_choice、temperature、top_p、max_tokens、seed、response_format です。どちらも tools と structured outputs をサポートするため、そこに排他的な優位性はありません。
タスク選択では、実際に必要なモダリティから始めてください。動画理解、またはペナルティと top_k を通じてサンプリングを細かく制御したいワークロードでは、Step 5 Preview が適しています。入力が画像や動画ではなくファイルとして届く、ドキュメントまたはファイルベースの分析では、Grok 4.3 が適しています。価格では、Step 5 Preview は入力で安い選択肢であり、Grok 4.3 は出力で安い選択肢であるため、コストのバランスは入力と出力の比率に依存します。長いコンテキストで短い回答のワークロードは Step 5 Preview に傾き、短いプロンプトで長い生成回答のワークロードは Grok 4.3 に傾きます。このページのライブ価格表に現在の数値があるため、どちらか一方のモデルが総合的には勝つと仮定するのではなく、自分のトークン構成と照らし合わせて確認してください。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換のサーフェスを使用します。クライアントを api14 のベース URL に向け、messages を含む chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。2つの間で変わるのはその文字列だけです。Step 5 Preview には stepfun/step-5-preview を、Grok 4.3 には x-ai/grok-4.3 を使用します。tools、response_format、reasoning パラメータを含むリクエストボディのその他の内容はそのままですが、Grok 4.3 に切り替える際は frequency_penalty や top_k など、対象モデルが記載していないパラメータを削除する必要があります。これらはサポート対象セットに含まれていないためです。どちらのモデルもテキスト出力のみであるため、レスポンス解析コードを分岐させる必要はありません。
最初に選ばなかったモデルの方が依然としてより良い選択である場合もあります。ファイルベースの作業で既に Grok 4.3 を使用しており、新しいタスクが短いプロンプトで長い回答である場合、Grok 4.3 にとどまることで、統合を変更せずに安い出力側にとどまれます。逆に、動画のために Step 5 Preview を使用しており、次のタスクが出力の小さい大規模なテキストのみのバッチである場合、Step 5 Preview は安い入力側のままであり、2つ目のクライアント設定を避けられます。ここではどちらのモデルも厳密に支配的ではないため、実用的なルールは、まず入力モダリティで選び、次にトークン請求のどちら側がワークロードで支配的かで選ぶことです。
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"stepfun/step-5-preview"から"x-ai/grok-4.3"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-4.3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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