StepFun: Step 5 Preview kontra SpaceXAI: Grok 4.3
Porównanie StepFun: Step 5 Preview (3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 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
| StepFun: Step 5 Preview | SpaceXAI: Grok 4.3 | |
|---|---|---|
| Dostawca | StepFun | xAI |
| Wejście | 3,50 USD / 1M tokenów (≈ 13,71 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,14 zł) |
| Wyjście | 9,45 USD / 1M tokenów (≈ 37,02 zł) | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,28 zł) |
| Odczyt z cache | 0,35 USD / 1M tokenów (≈ 1,37 zł) | 0,70 USD / 1M tokenów (≈ 2,74 zł) |
| Wyszukiwanie w sieci | - | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,56 zł) |
| Okno kontekstu | 1 048 576 | 1 000 000 |
| Maks. wyjście | 64 000 | 900 000 |
| Wejście | text, image, video | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 8 paź 2026 | 30 kwi 2026 |
Najważniejsze różnice
- StepFun: Step 5 Preview jest o 20% tańszy na tokenach wejściowych.
- SpaceXAI: Grok 4.3 jest o 7% tańszy na tokenach wyjściowych.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00823 USD z StepFun: Step 5 Preview i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.3.
Szczegółowo
StepFun: Step 5 Preview to model tekstowy od StepFun, wydany jako wersja zapoznawcza 8 października 2026. SpaceXAI: Grok 4.3 to model tekstowy od xAI, wydany 30 kwietnia 2026. Oba są udostępniane w api14 w kategorii tekstowej i oba przyjmują dane wejściowe inne niż tekst oraz zwracają wyłącznie tekst, więc żaden z nich nie jest modelem generowania mowy ani obrazu. Nazewnictwo jest nieco mylące: pole provider dla Grok 4.3 wskazuje xAI, podczas gdy nazwa wyświetlana nosi etykietę SpaceXAI, więc jeśli dopasowujesz identyfikatory modeli do dostawców we własnej konfiguracji, używaj identyfikatora modelu, a nie nazwy wyświetlanej.
Oba modele mają zbliżoną długość kontekstu. Step 5 Preview oferuje 1 048 576 tokenów, Grok 4.3 oferuje 1 000 000 tokenów, a porównanie jakościowe traktuje tę różnicę jako nieistotną, więc nie powinieneś wybierać między nimi wyłącznie na podstawie kontekstu. Modalności wejściowe faktycznie się różnią. Step 5 Preview przyjmuje tekst, obraz i wideo, natomiast Grok 4.3 przyjmuje tekst, obraz i plik. Jeśli Twój potok przetwarzania musi przekazać modelowi wideo, Step 5 Preview to ten, który wymienia obsługę wideo; jeśli musisz przekazać dokument jako plik, Grok 4.3 wymienia obsługę plików. Jeśli chodzi o parametry, Step 5 Preview udostępnia szerszy zestaw, w tym frequency_penalty, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, top_k i logprobs obok kontrolek rozumowania i ustrukturyzowanych danych wyjściowych. Grok 4.3 udostępnia węższy zestaw: reasoning, reasoning_effort, include_reasoning, logprobs, top_logprobs, structured_outputs, tools, tool_choice, temperature, top_p, max_tokens, seed i response_format. Oba obsługują narzędzia i ustrukturyzowane dane wyjściowe, więc żaden nie ma w tym zakresie wyłączności.
Przy wyborze zadania zacznij od modalności, której faktycznie potrzebujesz. Rozumienie wideo lub obciążenia, w których chcesz mieć precyzyjną kontrolę nad próbkowaniem poprzez kary i top_k, wskazują na Step 5 Preview. Analiza oparta na dokumentach lub plikach, gdzie dane wejściowe przychodzą jako plik, a nie obraz lub wideo, wskazuje na Grok 4.3. Jeśli chodzi o cenę, Step 5 Preview jest tańszą opcją dla danych wejściowych, a Grok 4.3 jest tańszą opcją dla danych wyjściowych, więc bilans kosztów zależy od stosunku danych wejściowych do wyjściowych; obciążenie z długim kontekstem i krótką odpowiedzią skłania się ku Step 5 Preview, natomiast krótki prompt z długą generowaną odpowiedzią skłania się ku Grok 4.3. Aktualna tabela cen na tej stronie zawiera bieżące liczby, więc porównaj ją z własnym mieszaniem tokenów, zamiast zakładać, że jeden model wygrywa ogólnie.
Wywoływanie któregokolwiek z tych modeli 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 i ustawiasz pole model. Jedyna zmiana między nimi to ten ciąg: użyj stepfun/step-5-preview dla Step 5 Preview i x-ai/grok-4.3 dla Grok 4.3. Wszystko inne w treści żądania, w tym tools, response_format i parametry rozumowania, pozostaje na swoim miejscu, choć powinieneś usunąć parametry, których docelowy model nie wymienia, takie jak frequency_penalty lub top_k, gdy przełączasz się na Grok 4.3, ponieważ nie należą one do jego obsługiwanego zestawu. Ponieważ oba modele zwracają wyłącznie tekst, Twój kod do analizy odpowiedzi nie musi się rozgałęziać.
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-4.3", 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