xAI: Grok 4.20 Multi-Agent
grok-4.20-multi-agent- Eingabe / Ausgabe
- $1.25 / $2.50
- Kontext
- 1M
- Maximale Ausgabe
- 128K
- Modalitäten
- VisionUnterhaltung
- Funktionen
- Tool-NutzungPrompt-CacheReasoning
Über Grok 4.20 Multi-Agent
Grok 4.20 Multi-Agent ist die xAI-Variante von Grok 4.20, die schwierige Fragen beantwortet, indem sie mehrere Agenten parallel ausführt. Jeder Agent recherchiert aus einem anderen Blickwinkel, und ein leitender Agent führt die Ergebnisse mit Belegen in einer Antwort zusammen. Dies eignet sich für forschungsorientierte Fragen, bei denen es mehr auf die Breite als auf die Geschwindigkeit ankommt, im Gegensatz zu den 4.20-Modellen mit einstufigem Reasoning oder ohne Reasoning.
Stärken
- Teilt eine Frage auf mehrere Agenten auf, die gleichzeitig verschiedene Blickwinkel untersuchen, und führt die Ergebnisse dann zu einer einzigen Antwort zusammen.
- Ein leitender Agent schreibt die endgültige Antwort, sodass Sie eine kohärente Rückmeldung erhalten und nicht eine Ansammlung von Teilergebnissen.
- xAI dokumentiert Einstellungen für etwa vier Agenten für schnelle Recherchen und sechzehn für tiefgreifendere Analysen, abhängig vom gewünschten Aufwand.
- Geeignet für Fragen, die gesammelte Quellen und eine gegenseitige Überprüfung erfordern, anstatt eines einfachen Abrufs.
- Liest sowohl Bilder als auch Text, wenn die Frage Screenshots oder Abbildungen enthält.
Alternativen
- Die Ausführung mehrerer Agenten dauert länger und verbraucht mehr Token als ein einzelner Durchlauf; ein einfaches 4.20-Modell ist besser für einfache Suchanfragen geeignet.
- Nur die endgültige Antwort des leitenden Agenten ist sichtbar, daher können Sie nicht einsehen, was die einzelnen Unteragenten geschlussfolgert haben.
- Es handelt sich um eine forschungsorientierte Variante; für einen konventionellen Coding- oder Tool-Calling-Agenten ist grok-4.7 die direktere Wahl.
Erste Schritte
API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextResponses APIPOST/v1/responsesAPI-Format:curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "grok-4.20-multi-agent", "input": "Hello!" }'
Preise
Der offizielle Preis ist die öffentliche Basisvorgabe des Modellerstellers. Der TokenLab-Preis ist das, was du für dieses Modell auf TokenLab zahlst.
Standardspezifikation
Pro 1M Token- Offizieller Preis
- Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 / Cache-Lesevorgang $0.20
- Official
- Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 / Cache-Lesevorgang $0.20
- Rabatt
- —
Cache-Lesevorgang
- Offizieller Preis
- $0.20
- Official
- $0.20
- Rabatt
- —
| Offizieller PreisPro 1M Token | OfficialPro 1M Token | Rabatt | |
|---|---|---|---|
| Standardspezifikation | Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 / Cache-Lesevorgang $0.20 | Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 / Cache-Lesevorgang $0.20 | — |
| Prompt-Cache-Preise | |||
| Cache-Lesevorgang | $0.20 | $0.20 | — |
Nutzung & Aktivität
Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.
Nutzung & Verfügbarkeit
Letzte 24 Stunden- Anfragen
- Erfolgsrate
- P95-Latenz
- Token gesamt
Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.
In Console öffnen
Öffne Grok 4.20 Multi-Agent in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.
Teste grok-4.20-multi-agent mit einer kurzen Nachricht an /v1/responses. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.
Anwendungsfälle
Geeignet für- Reasoning
- Vision
Markt- und Wettbewerbsforschung
Fragen Sie nach einem belegten Überblick über eine Produktkategorie, wobei jeder Agent verschiedene Anbieter oder Blickwinkel abdeckt, und erhalten Sie eine einzige zusammengefasste Ausarbeitung.
Literatur- und Richtlinienanalysen
Stellen Sie eine Frage, die viele Dokumente oder Vorschriften umfasst, und lassen Sie parallele Agenten die relevanten Punkte sammeln, bevor der leitende Agent Unstimmigkeiten auflöst.
Komplexe ergebnisoffene Analysen
Geben Sie eine Frage ohne eine einzige offensichtliche Methode ein, wie zum Beispiel die Ursache für die Veränderung einer Kennzahl, und erhalten Sie eine konsolidierte Sicht, die aus mehreren Analyseansätzen erstellt wurde.
Prompt-Beispiele
Vergleichen Sie die wichtigsten Ansätze für die Vektorsuchindizierung bei einem Korpus von zehn Millionen Dokumenten. Berücksichtigen Sie Genauigkeit, Speicherbedarf sowie betriebliche Komplexität und geben Sie eine Empfehlung ab.
Welche offenen Rechtsfragen gibt es bei der Schulung von Modellen mit lizenzierten Bildern? Nennen Sie die konkurrierenden Positionen und die Belege für jede.
Unsere Anmeldungen sind letzten Monat um 18 Prozent gesunken. Schlagen Sie fünf unabhängige Erklärungen vor und geben Sie an, welche Daten jede davon bestätigen oder widerlegen würden.
Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.
FAQ
Was macht die Multi-Agent-Version von Grok 4.20?
Sie startet mehrere Agenten, die parallel an einer Frage arbeiten. Sie sammeln und analysieren Informationen aus verschiedenen Blickwinkeln, dann kombiniert ein leitender Agent die Diskussion zu einer endgültigen Antwort. Sie senden einen normalen Prompt und erhalten eine einzige Antwort.
Wie viele Agenten verwendet grok-4.20-multi-agent?
xAI beschreibt zwei Setups: vier Agenten für schnelle, fokussierte Recherche und sechzehn für tiefe, komplexe Analysen. Die Anzahl richtet sich nach dem von Ihnen angeforderten Analyseaufwand, wobei ein geringer Aufwand dem kleineren Team und ein hoher Aufwand dem größeren Team entspricht.
Ist grok-4.20-multi-agent langsamer als grok-4.20?
Im Allgemeinen ja. Mehrere Agenten untersuchen die Frage, bevor der leitende Agent die Antwort schreibt, daher steigen Latenz und Token-Verbrauch mit der Anzahl der Agenten. Bei kurzen Fragen oder Chats antworten die Standard- oder Non-Reasoning-4.20-Modelle schneller.
Kann ich sehen, was jeder Agent geschlussfolgert hat?
Nein. xAI gibt nur die Ausgabe des leitenden Agenten aus; der Arbeitsstatus der Unteragenten wird nicht zurückgegeben. Bitten Sie das Modell, die Belege in seiner endgültigen Antwort zu zitieren, wenn Sie überprüfen müssen, wie eine Schlussfolgerung zustande kam.
Akzeptiert es Bilder?
Ja. Wie die anderen 4.20-Modelle akzeptiert es Bilder zusammen mit Text, sodass eine Forschungsfrage ein Diagramm oder einen Screenshot enthalten kann. Die Antwort erfolgt als Text.
Was kostet Grok 4.20 Multi-Agent?
Auf TokenLab kostet Grok 4.20 Multi-Agent Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.
Welche Kontext- und Ausgabelimits hat Grok 4.20 Multi-Agent?
Grok 4.20 Multi-Agent verarbeitet bis zu 1.000.000 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 131.072 Token aus.
Welchen Endpunkt soll Grok 4.20 Multi-Agent verwenden?
Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/responses für Grok 4.20 Multi-Agent. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.
Welche Operationen unterstützt Grok 4.20 Multi-Agent?
Grok 4.20 Multi-Agent unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.
Grok 4.20 Multi-Agent vergleichen
Quellen
Geprüft am 02.10.2026
