SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)

Grok 4.3 (batch), xAI tarafından geliştirilen bir akıl yürütme modelidir ve api14 üzerinde x-ai/grok-4.3:batch model id'si ile SpaceXAI: Grok 4.3 (batch) olarak listelenmiştir. Metin kategorisinde yer alır ve bir batch varyantı olarak sunulur, bu da onun tek seferlik etkileşimli bir istek yerine birlikte gönderilip işlenebilecek iş yükleri için tasarlandığı anlamına gelir. Sağlayıcı, modeli ajan tabanlı iş akışlarına, talimat takip etme görevlerine ve yüksek olgusal doğruluk gerektiren uygulamalara uygun bir akıl yürütme modeli olarak tanımlar.

Model metin, görsel ve dosya girdilerini kabul eder ve metin döndürür. Bağlam penceresi 1.000.000 token, maksimum çıktı ise 900.000 token'dır, böylece tek bir çağrı içinde hem çok büyük girdiler hem de çok uzun üretimler mümkündür. Standart metin üretiminin yanı sıra akıl yürütmeye yönelik parametreler de sunar, böylece ne kadar akıl yürütme çabası uygulanacağını kontrol edebilir ve nihai yanıtın yanında akıl yürütme içeriğini de okuyabilirsiniz.

Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım kümesine işaret eder. Metnin yanı sıra görsel ve dosya da kabul ettiği için, kaynak materyalin uzun olduğu belge ve karma medya analizine uygundur: sözleşmeler, raporlar, transkriptler, günlükler veya tek geçişte okunup üzerinde akıl yürütülmesi gereken taranmış materyaller. Büyük bağlam ve çıktı sınırları, birçok adım boyunca durum biriktiren ajan tabanlı ardışık düzenler, ayrıntılı spesifikasyonlara sahip talimat takip etme görevleri ve yanıtın tanımlı bir biçimde dönmesi gereken yapılandırılmış çıkarım için makul bir uyum sağlar. Batch işleme, gecikmeye duyarlı olmayan işler için uygundur; örneğin toplu sınıflandırma, büyük ölçekli özetleme veya birçok kayıt üzerinde değerlendirme çalıştırmaları.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden x-ai/grok-4.3:batch model id'sini kullanarak çağırırsınız, böylece mevcut OpenAI istemci kütüphaneleri ve istek biçimleri, değiştirilmiş bir base URL ve model adı ile çalışır. Desteklenen istek parametreleri include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs ve top_p'dir. Araç çağırma ve yapılandırılmış çıktılar kullanılabilir, bu da modeli fonksiyon çağıran ajanlara bağlamanıza veya response_format aracılığıyla yanıtları bir şemaya zorlamanıza olanak tanır. Token düzeyinde olasılıklara ihtiyacınız varsa logprobs ve top_logprobs desteklenir; seed ile temperature ve top_p ise yeniden üretilebilirlik ve örnekleme üzerinde kontrol sağlar.

Bu bir batch varyantı olduğundan, istek başına gecikmeden çok verim önemli olduğunda daha iyi bir seçimdir; anında etkileşimli yanıtlara ihtiyacınız varsa genellikle batch olmayan bir sürüm daha uygun olur. Girdileri metin, görsel ve dosyadır, çıktısı ise yalnızca metindir, bu nedenle görsel, ses veya başka medya üretmek için uygun model değildir. Göreviniz küçük ve basitse, milyon token bağlam ve akıl yürütme kontrolleri ihtiyacınızdan fazla olabilir, ancak uzun bağlamlı, araç kullanan, yapılandırılmış işler için desteklenen parametreler bir geliştiricinin başvuracağı şeylerin çoğunu kapsar.