SpaceXAI: Grok 4.20 kontra SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent
Porównanie SpaceXAI: Grok 4.20 (4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 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
| SpaceXAI: Grok 4.20 | SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent | |
|---|---|---|
| Dostawca | xAI | xAI |
| Wejście | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł) | 4,38 USD / 1M tokenów (≈ 17,22 zł) |
| Wyjście | 8,75 USD / 1M tokenów (≈ 34,45 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) | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,89 zł) |
| Okno kontekstu | 2 000 000 | 2 000 000 |
| Maks. wyjście | 1 800 000 | 1 800 000 |
| Wejście | text, image, file | text, image, file |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 31 mar 2026 | 31 mar 2026 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- Tylko SpaceXAI: Grok 4.20 obsługuje wywołania narzędzi.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.20 i 0,00875 USD z SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent.
Szczegółowo
SpaceXAI: Grok 4.20 i SpaceXAI: Grok 4.20 Multi-Agent to oba modele tekstowe od xAI, wydane w tym samym dniu premiery u dostawcy, 2026-03-31. Dzielą tę samą nazwę rodziny modeli i tego samego dostawcę, więc wybór między nimi nie dotyczy dostawcy ani generacji, lecz tego, który wariant Grok 4.20 pasuje do wywołania, które wykonujesz. Oba są udostępniane przez api14 w przestrzeni nazw x-ai i oba są skierowane do deweloperów, którzy chcą modelu Grok za endpointem zgodnym z OpenAI.
Oba modele są do siebie podobne pod większością względów. Oba przyjmują dane wejściowe tekstowe, obrazowe i plikowe, a zwracają wyłącznie tekst, więc żaden nie daje wyjścia audio ani wideo. Oba udostępniają okno kontekstu o rozmiarze 2 000 000 tokenów, więc nie ma istotnej różnicy w tym, ile można im przekazać. Porównanie jakościowe oznacza ceny wejścia i wyjścia jako remis, więc żaden nie jest tańszą opcją w żadnym praktycznym sensie, a porównanie kontekstu nie różni się w istotny sposób. Najwyraźniejsza różnica funkcjonalna dotyczy obsługiwanych parametrów: Grok 4.20 wymienia tools i tool_choice, natomiast wariant Multi-Agent nie wymienia tych dwóch parametrów, ale wymienia reasoning_effort. Oznacza to, że jeśli Twój workflow zależy od wywoływania funkcji lub wyboru narzędzi, to model bazowy jest tym, który to deklaruje. Jeśli Twój workflow zależy od dostrajania, ile wysiłku rozumowania model zużywa, to wariant Multi-Agent jest tym, który udostępnia tę kontrolkę.
Przy praktycznym wyborze zacznij od tego, czego faktycznie wymaga Twoje żądanie. Jeśli budujesz pętlę agenta, pipeline wyszukiwania czy cokolwiek, co wywołuje funkcje zewnętrzne, i chcesz, aby model wybierał spośród zdefiniowanych przez Ciebie narzędzi, Grok 4.20 jest prostym wyborem, ponieważ wywoływanie narzędzi jest częścią jego zestawu parametrów. Jeśli natomiast wykonujesz zadanie, w którym chcesz kontrolować głębokość rozumowania, takie jak analiza wieloetapowa lub problem, w którym w innym wypadku zachęcałbyś model do intensywniejszego myślenia, wariant Multi-Agent daje Ci reasoning_effort jako parametr pierwszej klasy. Oba obsługują reasoning i include_reasoning, structured_outputs, response_format, seed, temperature, top_p, logprobs i top_logprobs, więc kontrola próbkowania, wyjście strukturalne i inspekcja prawdopodobieństw logarytmicznych są dostępne po obu stronach. Różnice są wąskie, co oznacza, że nie należy oczekiwać dramatycznej różnicy w zachowaniu wyłącznie na podstawie list parametrów.
Wywołanie któregokolwiek z tych modeli przez api14 to ta sama operacja ze zmienionym jednym ciągiem znaków. Wysyłasz żądanie do endpointu chat completions zgodnego z OpenAI, ustawiasz pole model na x-ai/grok-4.20 lub x-ai/grok-4.20-multi-agent i zachowujesz resztę ładunku tak, jak przy każdym wywołaniu w stylu OpenAI. Twoja tablica messages, Twoja temperature, Twoje max_tokens i Twoje response_format pozostają bez zmian. Jeśli przełączasz się z jednego na drugi, jedyną edycją jest identyfikator modelu; kształt otaczającego żądania, uwierzytelnianie i parsowanie odpowiedzi pozostają takie same. Dzięki temu testowanie obu na własnym obciążeniu jest tanie, zamiast zgadywania na podstawie list parametrów.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "x-ai/grok-4.20" 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