Relace: Relace Search kontra SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Porównanie Relace: Relace Search (3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł)) i SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent (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
| Relace: Relace Search | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Dostawca | Relace | xAI |
| Wejście | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 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 | - | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,56 zł) |
| Okno kontekstu | 256 000 | 2 000 000 |
| Maks. wyjście | 128 000 | 1 800 000 |
| Wejście | text | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 8 gru 2025 | 31 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- Relace: Relace Search 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 7.8× więcej kontekstu (2 000 000 tokenów).
- Tylko Relace: Relace Search obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Tylko SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent obsługuje sterowanie intensywnością rozumowania.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00875 USD z Relace: Relace Search i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent.
Szczegółowo
Relace: Relace Search to model tekstowy od Relace, wydany 2025-12-08. SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent to model tekstowy od xAI, wydany 2026-03-31. Oba należą do kategorii tekstowej i oba zwracają wynik tekstowy, więc na pierwszy rzut oka wyglądają jak rodzeństwo w katalogu. Różnice ujawniają się, gdy spojrzysz na kontekst, modalności i parametry, które każdy z nich akceptuje.
Grok 4.20 Multi-Agent ma większe okno kontekstu wynoszące 2 000 000 tokenów, w porównaniu do 256 000 dla Relace Search, więc to po niego sięgniesz, gdy potrzebujesz utrzymać bardzo duże dane wejściowe w jednym wywołaniu. Grok akceptuje także obrazy i pliki jako dane wejściowe obok tekstu, podczas gdy Relace Search przyjmuje tylko tekst i zwraca tylko tekst. Jeśli chodzi o parametry, Relace Search jako jedyny z tej dwójki udostępnia tools i tool_choice, co czyni go naturalnym wyborem do wywoływania funkcji i pętli agentowych, które muszą uruchamiać zewnętrzny kod. Grok jako jedyny udostępnia reasoning, reasoning_effort i include_reasoning oraz structured_outputs, logprobs i top_logprobs. Krótko mówiąc, Relace Search skłania się ku użyciu narzędzi, a Grok ku rozumowaniu, ustrukturyzowanemu wynikowi i multimodalnym danym wejściowym.
Dla programisty wybierającego między nimi zwykle decyduje kształt zadania. Jeśli budujesz coś, co musi wywoływać funkcje, odwoływać się do API lub łańcuchowo wywoływać narzędzia w ramach jednego żądania, Relace Search jest prostym wyborem, ponieważ obsługa narzędzi jest częścią jego zestawu parametrów. Jeśli zajmujesz się analizą długich dokumentów, pracujesz na obrazach lub plikach albo chcesz, aby model ujawnił swoje rozumowanie i wygenerował ściśle ustrukturyzowany JSON, Grok 4.20 Multi-Agent obejmuje te przypadki, a Relace Search nie. Okno 2 000 000 tokenów w Groku ma również znaczenie, gdy twój prompt to duży korpus, a nie krótka instrukcja.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 działa tak samo, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz swojego klienta na bazowy adres URL api14, wysyłasz swoje zwykłe żądanie chat completions i zmieniasz tylko ciąg identyfikatora modelu. Użyj "relace/relace-search" dla modelu Relace i "x-ai/grok-4.20-multi-agent" dla modelu Grok. Wszystko inne w treści żądania, twoje messages, twoja temperature i twoje max_tokens, pozostaje bez zmian. Oznacza to, że możesz przełączać się między nimi w jednej linii kodu i porównywać zachowanie na własnym obciążeniu bez przepisywania integracji.
Cena to jedyne miejsce, gdzie te dwa modele się rozchodzą, zamiast jednego dominować. Relace Search jest tańszy z tej dwójki na wejściu, podczas gdy Grok 4.20 Multi-Agent jest tańszy z tej dwójki na wyjściu. Jeśli twoje obciążenie jest intensywne na wejściu, z długimi promptami i krótkimi odpowiedziami, Relace Search generalnie będzie kosztować mniej. Jeśli twoje obciążenie jest intensywne na wyjściu, z krótkimi promptami i długimi generacjami, Grok generalnie będzie kosztować mniej. Sprawdź aktualną tabelę cen na tej stronie, aby poznać bieżące liczby, zanim się zdecydujesz, ponieważ równowaga zmienia się wraz z twoim konkretnym stosunkiem wejścia do wyjścia.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "relace/relace-search" 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