xAI: Grok 4.3

xAIs Grok für Chat, Programmierung, agentische Tools und ein geringeres Halluzinationsrisiko

grok-4.3

VerfügbarxAIUnterhaltung84% Rabatt bei Cache-Nutzung

Eingabe / Ausgabe-50%: $1.25 / $2.50$0.625 / $1.25
Kontext: 1M
Maximale Ausgabe: 128K
Modalitäten: VisionUnterhaltung
Funktionen: Tool-NutzungPrompt-CacheReasoning

Über Grok 4.3

Grok 4.3 ist ein xAI-Chat-Modell, das xAI als schnell und zuverlässig beschreibt, mit starkem Tool-Calling und Befolgung von Anweisungen. Es liest Text und Bilder, schreibt Text und behält die Kontextklasse von einer Million Token bei, die es mit der 4.20-Familie teilt. Sein Schlussfolgerungsaufwand ist von „keiner“ bis „xhigh“ einstellbar, sodass eine Modell-ID schnelle Antworten und schwierigere Fragen abdecken kann.

Stärken

Der Schlussfolgerungsaufwand reicht von „keiner“ bis „xhigh“, wodurch Sie pro Anfrage Geschwindigkeit gegen Tiefe tauschen können, anstatt das Modell zu wechseln.
xAI positioniert es im Bereich zuverlässiges Tool-Calling und Befolgung von Anweisungen, passend für Agenten, die ein festes Verfahren einhalten müssen.
Unterstützt Funktionsaufrufe und strukturierte Ausgaben für Integrationen, die maschinenlesbare Antworten benötigen.
Nimmt Bilder mit Text entgegen, sodass eine Anfrage einen Screenshot und eine schriftliche Frage kombinieren kann.
Prompt-Caching reduziert die Kosten bei Wiederholungen, wenn ein langer System-Prompt oder ein Dokument erneut verwendet wird.

Alternativen

Grok 4.5 bis 4.7 sind die neueren Versionen und zielen auf Programmierung und agentenbasierte Softwarearbeit ab; dieses Modell ist die ältere Wahl für allgemeine Zwecke.
Bei geringem Aufwand verbringt es wenig Zeit mit Nachdenken, daher erfordern schwierige Probleme eine höhere Einstellung oder ein stärkeres Modell.
Die Ausgabe ist auf Text beschränkt; für Bild- und Audiogenerierung werden separate Modelle benötigt.

Erste Schritte

API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.
02
Senden Sie Ihre erste Anfrage
Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.
Text-zu-TextResponses API
POST/v1/responses
API-Format:
```
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -d '{
    "model": "grok-4.3",
    "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
TokenLab-Preis: Eingabe $0.625 / Ausgabe $1.25 / Cache-Lesevorgang $0.10
Rabatt: -50%

Prompt-Cache-Preise

Cache-Lesevorgang

Offizieller Preis: $0.20
TokenLab-Preis: $0.10
Rabatt: -50%

	Offizieller PreisPro 1M Token	TokenLab-PreisPro 1M Token	Rabatt
Standardspezifikation	Eingabe $1.25 / Ausgabe $2.50 / Cache-Lesevorgang $0.20	Eingabe $0.625 / Ausgabe $1.25 / Cache-Lesevorgang $0.10	-50%
Prompt-Cache-Preise
Cache-Lesevorgang	$0.20	$0.10	-50%

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

Modellleistung

Zuletzt aktualisiert 3. Okt. 2026, 19:27 UTC

Metriken erscheinen, sobald die Schwellenwerte für Datenschutz und Datenvolumen erreicht sind.

Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.

In Console öffnen

Öffne Grok 4.3 in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.

Teste grok-4.3 mit einer kurzen Nachricht an /v1/responses. Zeige Antwort, Latenz und Kosten.

Anwendungsfälle

Geeignet für

Reasoning
Vision

Allzweck-Assistent
Unterstützen Sie eine Chat-Funktion mit einem Modell, das einfache Fragen schnell beantwortet und für schwierigere Fragen mit mehr Schlussfolgerungsaufwand versehen werden kann.
Anweisungsgebundene Agenten
Führen Sie Workflows mit einem festen Verfahren und mehreren Tools aus, wie z. B. die Triage von Tickets, bei denen das Modell Schritte genau befolgen und die richtige Funktion aufrufen muss.
Fragenbeantwortung zu langen Dokumenten
Laden Sie eine große Menge an Handbüchern oder Berichten in den Prompt und stellen Sie Fragen dazu, wobei zwischengespeicherte Präfixe wiederholte Abfragen günstiger machen.

Prompt-Beispiele

Befolgen Sie diese fünf Triage-Regeln genau. Rufen Sie für jedes Ticket unten set_priority und assign_team auf und geben Sie mir dann eine einzeilige Begründung.

Erklären Sie anhand der beigefügten Handbücher, wie der Controller nach einem Fehler zurückgesetzt wird, und zitieren Sie den Abschnitt, den Sie verwendet haben.

Klassifizieren Sie diese Bewertung als Fehler, Funktionsanfrage oder Lob. Antworten Sie als JSON mit einem Label und einer Konfidenz von 0 bis 1.

Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.

FAQ

Wofür ist Grok 4.3 konzipiert?

xAI beschreibt es als schnelles, zuverlässiges Modell mit starkem Tool-Calling und Befolgung von Anweisungen. Es eignet sich für Assistenten und Agenten, die ein Verfahren einhalten, Funktionen aufrufen und strukturierte Antworten bei Text- und Bildeingabe zurückgeben müssen.

Unterstützt Grok 4.3 Schlussfolgerungen?

Ja, mit einem einstellbaren Aufwandsgrad von „keiner“, „niedrig“, „mittel“, „hoch“ oder „xhigh“. Der Standardwert von xAI ist „niedrig“. Erhöhen Sie den Grad für schwierigere Fragen und stellen Sie ihn auf „keiner“, wenn Sie die schnellste Antwort wünschen.

Wie schneidet Grok 4.3 im Vergleich zu Grok 4.20 ab?

Beide teilen sich einen sehr langen Kontext und ähnliche Eingabetypen. Grok 4.3 fügt eine feinere Steuerung des Schlussfolgerungsaufwands in einer ID hinzu, während 4.20 in separate Modelle für Schlussfolgerungen, Nicht-Schlussfolgerungen und Multi-Agenten aufgeteilt ist. Testen Sie beide mit Ihren eigenen Prompts.

Kann Grok 4.3 Bilder verarbeiten?

Ja. Es akzeptiert Bilder neben Text, wie Diagramme und Screenshots, und antwortet in Textform. Es generiert keine Bilder. Das macht es praktisch für Fragen zu einem Screenshot oder einer fotografierten Seite, und die Antwort kommt als gewöhnlicher Text an.

Ist Grok 4.3 gut für die Programmierung geeignet?

Es kann alltägliche Programmierfragen und toolgestützte Bearbeitungen handhaben. Für anspruchsvolle Softwareentwicklung und lange Agenten-Läufe sind die neueren Modelle Grok 4.5, 4.6 und 4.7 von xAI direkter auf Programmierung und agentenbasierte Aufgaben ausgerichtet.

Was kostet Grok 4.3?

Auf TokenLab kostet Grok 4.3 Eingabe $0.625 / Ausgabe $1.25 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 4.3?

Grok 4.3 verarbeitet bis zu 1.000.000 Token Kontext und gibt pro Antwort bis zu 131.072 Token aus.

Welchen Endpunkt soll Grok 4.3 verwenden?

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/responses für Grok 4.3. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.

Welche Operationen unterstützt Grok 4.3?

Grok 4.3 unterstützt Text-zu-Text. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.