Nous: Hermes 4 405B kontra SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Porównanie Nous: Hermes 4 405B (3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,78 zł)) i SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent (4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| Nous: Hermes 4 405B | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Dostawca | Nous | xAI |
| Wejście | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,78 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł) |
| Wyjście | 10,50 USD / 1M tokenów (≈ 41,34 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 zł) |
| Odczyt z cache | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,89 zł) |
| Okno kontekstu | 131 072 | 2 000 000 |
| Maks. wyjście | 117 964 | 1 800 000 |
| Wejście | text | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 26 sie 2025 | 31 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- Nous: Hermes 4 405B jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent jest o 17% tańszy na tokenach wyjściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent przyjmuje 15.3× więcej kontekstu (2 000 000 tokenów).
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00875 USD z Nous: Hermes 4 405B i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent.
Szczegółowo
Nous: Hermes 4 405B to model tekstowy od Nous, wydany 2025-08-26. SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent to model tekstowy od xAI, wydany 2026-03-31. Oba są udostępniane przez api14 jako modele czatu w kategorii tekstowej i oba są skierowane do deweloperów, którzy chcą hostowanego modelu za endpointem zgodnym z OpenAI, a nie czegoś, co uruchamiają sami.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi danych wejściowych. Grok 4.20 Multi-Agent przyjmuje jako dane wejściowe tekst, obrazy i pliki oraz oferuje okno kontekstu wynoszące 2 000 000 tokenów, natomiast Hermes 4 405B przyjmuje tylko tekst i oferuje 131 072 tokeny. Jeśli Twój prompt zawiera zrzuty ekranu, zeskanowane strony, pliki PDF lub inne przesłane pliki, albo jeśli musisz utrzymać bardzo duży materiał w jednym żądaniu, Grok jest tym, który pasuje. W zakresie kontroli próbkowania oba modele mocno się pokrywają: oba udostępniają temperature, top_p, top_k po stronie Hermes, max_tokens, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs oraz flagi reasoning. Hermes dodaje frequency_penalty, presence_penalty i repetition_penalty, co jest przydatne, gdy walczysz z pętlami lub chcesz sterować rozwlekłością za pomocą kar. Grok dodaje reasoning_effort i seed, więc możesz regulować intensywność rozumowania i uzyskać bardziej powtarzalne próbkowanie. Żaden z modeli nie jest wymieniony jako wyłącznie obsługujący narzędzia lub ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc traktuj te funkcje jako dostępne w obu, a nie jako czynnik decydujący.
Do codziennej pracy z tekstem, takiej jak streszczanie, ekstrakcja, przepisywanie, klasyfikacja i czat, Hermes 4 405B jest rozsądnym domyślnym wyborem i jest tańszy z dwóch na wejściu. Jeśli Twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wyjściowych, zauważ, że Grok jest tańszy na wyjściu, więc długie generowania mogą przesunąć równowagę. Do zadań, które wymagają obrazów lub plików w promptcie, albo które wymagają utrzymania setek tysięcy tokenów kontekstu naraz, wybierz Grok 4.20 Multi-Agent; okno 2 000 000 tokenów i dodatkowe modalności wejściowe są tego powodem. Jeśli potrzebujesz kontroli opartej na karach nad powtarzaniem albo jesteś już dostrojony do promptów w stylu Hermes, pozostań przy Hermes. Jeśli chcesz dostroić wysiłek rozumowania na żądanie lub użyć seed dla bardziej stabilnych porównań między uruchomieniami, Grok daje Ci te pokrętła.
Wywoływanie któregokolwiek z nich przez api14 działa tak samo. Skieruj swój klient OpenAI na bazowy URL api14, wyślij zwykłe żądanie chat completions i ustaw pole model na "nousresearch/hermes-4-405b" lub "x-ai/grok-4.20-multi-agent". Wszystko inne w treści żądania pozostaje takie, jak już piszesz: messages, temperature, max_tokens, response_format i reszta. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, co sprawia, że benchmarkowanie obu na własnych danych przed podjęciem decyzji jest tanie. Pamiętaj tylko, że części treści z obrazem i plikiem mają sens wyłącznie przy identyfikatorze Grok, a parametry kar mają zastosowanie wyłącznie przy identyfikatorze Hermes.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "nousresearch/hermes-4-405b" na "x-ai/grok-4.20-multi-agent", 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-4.20-multi-agent",
"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