StepFun: Step 5 Preview kontra SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Porównanie StepFun: Step 5 Preview (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
| StepFun: Step 5 Preview | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Dostawca | StepFun | xAI |
| Wejście | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,78 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł) |
| Wyjście | 9,45 USD / 1M tokenów (≈ 37,20 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 zł) |
| Odczyt z cache | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,38 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,76 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,89 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 2 000 000 |
| Maks. wyjście | 64 000 | 1 800 000 |
| Wejście | text, image, video | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 8 paź 2026 | 31 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- StepFun: Step 5 Preview jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent jest o 7% tańszy na tokenach wyjściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent przyjmuje 1.9× więcej kontekstu (2 000 000 tokenów).
- Tylko StepFun: Step 5 Preview obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00823 USD z StepFun: Step 5 Preview i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent.
Szczegółowo
StepFun: Step 5 Preview jest tworzony przez StepFun, a SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent jest tworzony przez xAI. Oba są modelami generującymi tekst w kategorii tekstowej, więc żaden nie zwraca obrazów ani dźwięku; cokolwiek wyślesz, otrzymasz z powrotem tekst pisany. Nazewnictwo mówi coś o nacisku: Step 5 Preview to wydanie zapowiedziowe od StepFun, podczas gdy Grok 4.20 Multi-Agent sygnalizuje projekt wieloagentowy od xAI. Oba są dostępne przez api14 obok siebie, co ułatwia ich porównanie na tym samym obciążeniu.
Najwyraźniejszy podział dotyczy kontekstu i obsługi danych wejściowych. Grok 4.20 Multi-Agent ma większe okno kontekstowe, więc może pomieścić znacznie więcej materiału w jednym wywołaniu, i akceptuje dane wejściowe tekstowe, obrazowe oraz plikowe. Step 5 Preview akceptuje dane wejściowe tekstowe, obrazowe i wideo, co czyni go wyborem, gdy twoje dane wejściowe to wideo, a nie dokument. Jeśli chodzi o parametry, Step 5 Preview udostępnia szerszy zestaw, w tym tools i tool_choice, wraz z frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, min_p, top_k i seed. Grok 4.20 Multi-Agent obsługuje węższy zestaw: reasoning i reasoning_effort, logprobs i top_logprobs, response_format, structured_outputs, temperature, top_p, max_tokens i seed. Ustrukturyzowane dane wyjściowe i mechanizmy kontroli rozumowania są dostępne w obu, więc nie są czynnikami decydującymi. Wywoływanie narzędzi jest godną uwagi asymetrią, ponieważ tylko Step 5 Preview wymienia tools i tool_choice.
Przy wyborze zadania zacznij od typu danych wejściowych. Jeśli wprowadzasz wideo, Step 5 Preview jest naturalnym wyborem, ponieważ jako jedyny z tej dwójki wymienia wideo jako modalność wejściową. Jeśli wprowadzasz długie dokumenty, duże bazy kodu lub pliki, lepiej pasuje Grok 4.20 Multi-Agent: przyjmuje dane wejściowe plikowe i ma większe okno kontekstowe, więc możesz uniknąć dzielenia na fragmenty. Jeśli twój przepływ pracy zależy od wywoływania funkcji lub używania narzędzi, Step 5 Preview jest bezpieczniejszym wyborem, ponieważ tools i tool_choice znajdują się na jego liście obsługiwanych parametrów. Jeśli potrzebujesz precyzyjnej kontroli nad próbkowaniem, Step 5 Preview daje ci również więcej pokręteł, takich jak top_k, min_p i parametry kar. Jeśli chodzi o koszt, Step 5 Preview jest tańszą opcją dla danych wejściowych, podczas gdy Grok 4.20 Multi-Agent jest tańszy dla danych wyjściowych, więc lepsza wartość zależy od tego, czy twoje obciążenie jest intensywne pod względem danych wejściowych, czy wyjściowych. Sprawdź aktualną tabelę cen, aby poznać rzeczywiste liczby.
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 żądanie do punktu końcowego chat completions i ustawiasz pole model na identyfikator, którego chcesz użyć. Aby użyć modelu StepFun, ustaw identyfikator modelu na stepfun/step-5-preview. Aby użyć modelu xAI, ustaw go na x-ai/grok-4.20-multi-agent. Wszystko inne w treści żądania zachowuje ten sam kształt: messages, temperature, max_tokens i reszta. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, więc możesz kierować różne żądania do różnych modeli bez przepisywania integracji. Pamiętaj tylko, że parametry nie są całkowicie wymienne, więc jeśli polegasz na tools lub tool_choice, pozostaw te wywołania w Step 5 Preview, a jeśli polegasz na danych wejściowych plikowych lub większym kontekście, pozostaw je w Grok 4.20 Multi-Agent.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "stepfun/step-5-preview" 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