SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)

Grok 4.3 (batch) は xAI の推論モデルで、api14 にモデル ID x-ai/grok-4.3:batch として SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) の名前で掲載されています。テキストカテゴリに属し、batch バリアントとして提供されています。これは、一度に 1 つの対話型リクエストとしてではなく、まとめて送信して処理できるワークロードを対象としていることを意味します。プロバイダーは、これをエージェント型ワークフロー、指示追従タスク、高い事実精度を必要とするアプリケーションに適した推論モデルと説明しています。

このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、テキストを返します。コンテキストウィンドウは 1,000,000 トークン、最大出力は 900,000 トークンであるため、非常に大きな入力と非常に長い生成の両方が 1 回の呼び出しで可能です。標準的なテキスト生成に加えて、推論指向のパラメータも公開しているため、適用される推論の労力を制御し、最終回答とともに推論内容を読み取ることができます。

これらの機能は、かなり特定の用途群を示しています。テキストだけでなく画像やファイルも受け付けるため、ソース資料が長い文書および混合メディアの分析に適しています。契約書、レポート、文字起こし、ログ、または一度に読み取って推論する必要があるスキャン資料などです。大きなコンテキストと出力上限により、多くのステップにわたって状態を蓄積するエージェント型パイプライン、詳細な仕様を伴う指示追従タスク、回答が定義された形で返される必要がある構造化抽出に適しています。バッチ処理は、一括分類、大規模要約、多数のレコードに対する評価実行など、レイテンシに敏感でないジョブに適しています。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID x-ai/grok-4.3:batch を使用して呼び出します。そのため、既存の OpenAI クライアントライブラリとリクエスト形式は、ベース URL とモデル名を変更すれば動作します。サポートされているリクエストパラメータは、include_reasoning、logprobs、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_logprobs、top_p です。ツール呼び出しと構造化出力が利用できるため、モデルを関数呼び出しエージェントに組み込んだり、response_format を通じて応答をスキーマに強制したりできます。トークンレベルの確率が必要な場合は logprobs と top_logprobs がサポートされており、seed と temperature および top_p により再現性とサンプリングを制御できます。

これは batch バリアントであるため、リクエストごとのレイテンシよりもスループットが重要な場合に適した選択です。即時の対話型応答が必要な場合は、通常、非 batch バージョンの方が適しています。入力はテキスト、画像、ファイルで、出力はテキストのみであるため、画像、音声、その他のメディアを生成するモデルではありません。タスクが小さく単純な場合、100 万トークンのコンテキストと推論制御は必要以上かもしれませんが、長いコンテキスト、ツール使用、構造化された作業には、サポートされているパラメータが開発者が求めるもののほとんどをカバーします。