Nous: Hermes 4 405B kontra SpaceXAI: Grok 4.3
Porównanie Nous: Hermes 4 405B (3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,78 zł)) i SpaceXAI: Grok 4.3 (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 4.3 | |
|---|---|---|
| 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 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 117 964 | 900 000 |
| Wejście | text | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 26 sie 2025 | 30 kwi 2026 |
Najważniejsze różnice
- Nous: Hermes 4 405B jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.3 jest o 17% tańszy na tokenach wyjściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.3 przyjmuje 7.6× więcej kontekstu (1 000 000 tokenów).
- Tylko SpaceXAI: Grok 4.3 obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00875 USD z Nous: Hermes 4 405B i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.3.
Szczegółowo
Nous: Hermes 4 405B jest tworzony przez Nous, natomiast SpaceXAI: Grok 4.3 pochodzi od xAI. Oba są modelami generowania tekstu, co oznacza, że oba przyjmują dane wejściowe i generują tekst wyjściowy, i oba znajdują się w tej samej szerokiej kategorii na api14. Modele różnią się terminem premiery: Hermes 4 405B pojawił się 2025-08-26, a Grok 4.3 2026-04-30, więc Grok 4.3 jest nowszym z tej pary.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi danych wejściowych. Grok 4.3 obsługuje okno kontekstu wynoszące 1,000,000 tokenów, które jest większe niż 131,072 tokenów akceptowane przez Hermes 4 405B. Grok 4.3 przyjmuje również dane wejściowe w formie tekstu, obrazu i pliku, natomiast Hermes 4 405B przyjmuje wyłącznie tekst. Oba generują wyłącznie tekst. Jeśli chodzi o narzędzia, to Grok 4.3 udostępnia tools i tool_choice, więc jeśli Twój przepływ pracy opiera się na wywoływaniu funkcji, to jest model, po który warto sięgnąć. Hermes 4 405B zamiast tego wymienia zestaw kontrolek próbkowania i generowania, takich jak frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, top_k, temperature, top_p, logprobs, top_logprobs, response_format i structured_outputs. Grok 4.3 obsługuje kilka takich samych kontrolek, w tym temperature, top_p, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs i reasoning, a dodatkowo reasoning_effort i seed, ale nie wymienia parametrów kary ani top_k. Żaden z modeli nie jest opisywany jako wyjątkowo lepszy w zakresie ustrukturyzowanych danych wyjściowych lub rozumowania, więc do celów planowania należy traktować je jako w przybliżeniu porównywalne.
Przy praktycznym wyborze zacznij od typu danych wejściowych i rozmiaru materiału. Jeśli wysyłasz długie dokumenty, duże bazy kodu lub cokolwiek, co musi zmieścić się w jednym wywołaniu, większy kontekst Grok 4.3 czyni go naturalnym wyborem. Jeśli musisz przekazać obrazy lub pliki razem z tekstem, tylko Grok 4.3 to obsługuje. Jeśli potrzebujesz wywoływania narzędzi, ponownie Grok 4.3 jest tym, który to obsługuje. Hermes 4 405B lepiej pasuje, gdy Twoim zadaniem jest zwykły tekst na wejściu i tekst na wyjściu, gdy chcesz dodatkowych kontrolek próbkowania, które udostępnia (zwłaszcza parametrów kary i top_k), lub gdy optymalizujesz koszt danych wejściowych, ponieważ jest tańszy z tej pary pod względem danych wejściowych. Cena danych wyjściowych działa odwrotnie, ponieważ Grok 4.3 jest tańszy na wyjściu, więc obraz kosztów zależy od stosunku danych wejściowych do wyjściowych. W przypadku krótkich promptów z długimi generowaniami Grok 4.3 może okazać się tańszy ogółem; w przypadku długich promptów z krótkimi odpowiedziami tańsze dane wejściowe Hermes 4 405B mają większe znaczenie.
Wywoływanie któregokolwiek z modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz klienta na ten sam bazowy URL, wysyłasz takie samo ciało żądania w stylu chat completions i zmieniasz tylko identyfikator modelu. Użyj "nousresearch/hermes-4-405b", aby skierować do Hermes 4 405B, lub "x-ai/grok-4.3", aby skierować do Grok 4.3. Parametry, które przekazujesz, a których dany model nie obsługuje, powinny zostać odrzucone lub zignorowane, więc ogranicz ładunek żądania do części wspólnej obu list parametrów, jeśli chcesz, aby jedna ścieżka kodu obsługiwała oba modele, albo rozgałęziaj logikę na podstawie identyfikatora modelu, gdy potrzebujesz tools, reasoning_effort, seed lub parametrów kary.
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-4.3", 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