Google: Gemini 3 Flash Preview kontra SpaceXAI: Grok 4.3
Porównanie Google: Gemini 3 Flash Preview (1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł)) i SpaceXAI: Grok 4.3 (4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Google: Gemini 3 Flash Preview | SpaceXAI: Grok 4.3 | |
|---|---|---|
| Dostawca | xAI | |
| Wejście | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) |
| Wyjście | 10,50 USD / 1M tokenów (≈ 41,14 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) |
| Odczyt z cache | 0,18 USD / 1M tokenów (≈ 0,69 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Zapis do cache | 0,29 USD / 1M tokenów (≈ 1,14 zł) | - |
| Rozumowanie | 10,50 USD / 1M tokenów (≈ 41,14 zł) | - |
| Audio na wejściu | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) | - |
| Obraz | 0,000002 USD / obraz (≈ 0,00000686 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 49,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 191,98 zł) | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,56 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 65 536 | 900 000 |
| Wejście | text, image, file, audio, video | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 17 gru 2025 | 30 kwi 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3 Flash Preview jest o 60% tańszy na tokenach wejściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.3 jest o 17% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00700 USD z Google: Gemini 3 Flash Preview i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.3.
Szczegółowo
Google: Gemini 3 Flash Preview to model tekstowy od Google, wymieniony pod identyfikatorem modelu google/gemini-3-flash-preview i wydany przez dostawcę 2025-12-17. SpaceXAI: Grok 4.3 to model tekstowy od xAI, wymieniony jako x-ai/grok-4.3 i wydany przez dostawcę 2026-04-30. Oba są modelami czatu typu tekst na wejściu, tekst na wyjściu, które akceptują definicje narzędzi, ustrukturyzowane wyniki i kontrolki rozumowania, więc wybór między nimi dotyczy mniej fundamentalnej różnicy kategorii, a bardziej dopasowania do konkretnego obciążenia.
Najwyraźniejszy podział dotyczy modalności wejściowych. Gemini 3 Flash Preview akceptuje tekst, obraz, plik, dźwięk i wideo, natomiast Grok 4.3 akceptuje tekst, obraz i plik. Jeśli Twój potok wymaga przekazywania dźwięku lub wideo bezpośrednio do modelu, Gemini jest tym, który może je przyjąć. Długość kontekstu jest wystarczająco zbliżona, że nie powinna decydować o wyborze: Gemini podaje 1,048,576 tokenów, a Grok podaje 1,000,000, więc oba mogą pomieścić bardzo duże dane wejściowe i żaden nie ma tam decydującej przewagi. Jeśli chodzi o parametry, Grok dodaje logprobs i top_logprobs, których Gemini nie wymienia, natomiast oba udostępniają include_reasoning, reasoning_effort, response_format, structured_outputs, tools, tool_choice, seed, stop, temperature, top_p i max_tokens. Ceny różnią się w zależności od kierunku: Gemini jest tańszy po stronie wejścia, Grok jest tańszy po stronie wyjścia, więc lepsza oferta zależy od tego, czy Twój ruch jest intensywny pod względem wejścia, czy wyjścia.
W praktycznym wyborze zacznij od kształtu swoich żądań. Długie dokumenty, zrzuty ekranu, pliki PDF, klipy audio lub klatki wideo wskazują na Gemini 3 Flash Preview, ponieważ jest to jedyny z dwóch, który wymienia dźwięk i wideo jako modalności wejściowe. Obciążenia zdominowane przez generowany tekst, takie jak tworzenie długich tekstów, odpowiedzi czatu lub generowanie kodu, gdzie wynik jest znacznie większy niż podpowiedź, skłaniają się ku Grok 4.3, ponieważ jest tańszy po stronie wyjścia. Jeśli potrzebujesz prawdopodobieństw na poziomie tokenów do klasyfikacji, filtrowania lub sprawdzania pewności, Grok jest jedynym, który wymienia logprobs i top_logprobs. Jeśli Twoje dane wejściowe to głównie tekst, a wyniki są krótkie, przewaga cenowa Gemini po stronie wejścia ma większe znaczenie, a poza tym oba są wystarczająco zbliżone pod względem kontekstu i narzędzi, że każdy będzie działać.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 korzysta z tej samej powierzchni zgodnej z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz żądanie ukończenia czatu ze swoimi wiadomościami, narzędziami i innymi parametrami jak zwykle, i ustawiasz pole model na google/gemini-3-flash-preview lub x-ai/grok-4.3. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii tego identyfikatora modelu; kształty żądania i odpowiedzi pozostają takie same, a parametry takie jak temperature, max_tokens, tools i response_format są przenoszone. Tabela bieżących cen na tej stronie pokazuje aktualne stawki dla każdego z nich, więc sprawdź ją, zanim zdecydujesz się na jeden do zadania o dużym wolumenie.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "google/gemini-3-flash-preview" na "x-ai/grok-4.3", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4