Google: Gemini 3 Flash Preview is een tekstmodel van Google, vermeld onder het model-id google/gemini-3-flash-preview en uitgebracht door de provider op 2025-12-17. SpaceXAI: Grok 4.3 is een tekstmodel van xAI, vermeld als x-ai/grok-4.3 en uitgebracht door de provider op 2026-04-30. Beide zijn chatmodellen met tekst-in, tekst-uit die tooldefinities, gestructureerde outputs en reasoning-besturing accepteren, dus de keuze tussen hen gaat minder over een fundamenteel categorieverschil en meer over geschiktheid voor een bepaalde workload.
De duidelijkste splitsing zit in de inputmodaliteiten. Gemini 3 Flash Preview accepteert tekst, afbeelding, bestand, audio en video, terwijl Grok 4.3 tekst, afbeelding en bestand accepteert. Als je pipeline audio of video rechtstreeks naar het model moet sturen, is Gemini degene die dat kan verwerken. De contextlengte ligt dicht genoeg bij elkaar dat die de beslissing niet zou moeten sturen: Gemini vermeldt 1.048.576 tokens en Grok vermeldt 1.000.000, dus beide kunnen zeer grote inputs bevatten en geen van beide heeft daar een beslissend voordeel. Qua parameters voegt Grok logprobs en top_logprobs toe, die Gemini niet vermeldt, terwijl beide include_reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, stop, temperature, top_p en max_tokens beschikbaar stellen. De prijsstelling verschilt per richting: Gemini is de goedkopere inputkant, Grok is de goedkopere outputkant, dus de betere deal hangt af van of je verkeer inputzwaar of outputzwaar is.
Voor praktische selectie begin je met de vorm van je requests. Lange documenten, screenshots, PDF's, audioclips of videoframes wijzen allemaal naar Gemini 3 Flash Preview, omdat het de enige van de twee is die audio en video als inputmodaliteiten vermeldt. Workloads die worden gedomineerd door gegenereerde tekst, zoals langere tekstproductie, chatantwoorden of codegeneratie waarbij de output veel groter is dan de prompt, neigen naar Grok 4.3 omdat het de goedkopere outputkant is. Als je token-level waarschijnlijkheden nodig hebt voor classificatie, filtering of betrouwbaarheidscontroles, is Grok de enige die logprobs en top_logprobs vermeldt. Als je inputs vooral tekst zijn en je outputs kort zijn, weegt het inputprijsvoordeel van Gemini zwaarder, en verder liggen de twee dicht genoeg bij elkaar qua context en tooling dat beide zullen werken.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 gebruikt hetzelfde OpenAI-compatibele oppervlak. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een chat completions-request met je messages, tools en andere parameters zoals gebruikelijk, en stelt het model-veld in op google/gemini-3-flash-preview of x-ai/grok-4.3. Wisselen tussen hen is een wijziging van één regel in dat model-id; de vormen van request en response blijven hetzelfde, en parameters zoals temperature, max_tokens, tools en response_format blijven werken. De live prijstabel op deze pagina toont de actuele tarieven voor elk, dus controleer die voordat je je voor een hoogvolume-taak aan een van beide vastlegt.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je veel outputtekst genereert en je inputs bescheiden zijn, is Grok 4.3 de betere keuze qua kosten, ook al verwerkt Gemini meer inputtypen. Omgekeerd, als je taak vooral bestaat uit het lezen van grote tekstprompts met korte antwoorden, is Gemini 3 Flash Preview de goedkopere inputkant en kosten de extra modaliteiten je niets als je ze niet gebruikt. Geen van beide modellen is strikt beter; stem de modaliteitenlijst en de input-outputverhouding van je workload af op het model, en wissel dan het model-id als je behoeften veranderen.