xAI: Grok 4.20

Grok 4.20 combine raisonnement, entrée visuelle et utilisation d'outils dans une conversation à long contexte. Il est utile pour les enquêtes qui regroupent des textes étendus, des images et des résultats intermédiaires avant d'aboutir à une réponse.

Comparer les modèles

grok-4.20

DisponiblexAIDiscussionEntrée en cache : 84% de réduction

Entrée / Sortie-50%: $1.25 / $2.50$0.625 / $1.25
Contexte: 1M
Sortie maximale: 128K
Modalités: VisionDiscussion
Capacités: Utilisation d'outilsCache de promptsRaisonnement

À propos de Grok 4.20

Grok 4.20 est le modèle de xAI doté de capacités de raisonnement au sein de la famille 4.20, conçu pour les flux de travail nécessitant l'appel d'outils sur de très longues entrées. Il lit le texte et les images, rédige du texte et réfléchit avant de répondre, ce qui le distingue des variantes non-raisonnantes et multi-agents qui partagent son nom de famille. Choisissez-le lorsqu'une réponse dépend de la synthèse de nombreux documents, captures d'écran et résultats d'outils intermédiaires.

Points forts

Réfléchit à un problème avant de répondre, afin que les questions à étapes multiples bénéficient de réponses travaillées plutôt que d'une première intuition.
Accepte des images en plus du texte, ce qui permet à une même conversation de mélanger captures d'écran, graphiques et documents écrits.
Appelle des outils et renvoie du JSON structuré, ce qui lui permet de s'intégrer dans une boucle d'agent ou un pipeline d'extraction.
Gère un historique de conversation très long, utile pour les enquêtes qui accumulent des preuves sur de nombreux échanges.
La mise en cache des invites (prompt caching) réduit le coût de renvoi d'un large préfixe partagé entre les requêtes.

Quand préférer un autre modèle

L'étape de réflexion ajoute un délai ; la variante 4.20 non-raisonnante répond plus rapidement lorsque la tâche consiste simplement à rédiger ou à extraire des données.
Les versions plus récentes de Grok, telles que la 4.7, ciblent plus directement le codage et le travail d'agent, et peuvent être plus performantes sur des tâches logicielles complexes.
La sortie est uniquement textuelle ; il ne peut donc pas produire d'images, d'audio ou de vidéo.

Pour commencer

Créer une clé API
Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.
02
Envoyez votre première requête
Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.
Texte vers texteResponses API
POST/v1/responses
Format d'API:
```
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -d '{
    "model": "grok-4.20",
    "input": "Hello!"
  }'
```

Tarification

Le tarif officiel est la référence publique du créateur du modèle. Le tarif TokenLab est ce que vous payez pour ce modèle sur TokenLab.

Entrée tokens <= 200K

Par 1M Token

Tarif Official: Entrée $1.25 / Sortie $2.50 / Lecture cache $0.20
Prix TokenLab: Entrée $0.625 / Sortie $1.25 / Lecture cache $0.10
Remise: -50%

Entrée tokens > 200K

Par 1M Token

Tarif Official: Entrée $2.50 / Sortie $5.00 / Lecture cache $0.40
Prix TokenLab: Entrée $1.25 / Sortie $2.50 / Lecture cache $0.20
Remise: -50%

Tarification du cache de prompt

Lecture cache

Tarif Official: $0.20
Prix TokenLab: $0.10
Remise: -50%

	Tarif OfficialPar 1M Token	Prix TokenLabPar 1M Token	Remise
Entrée tokens <= 200K	Entrée $1.25 / Sortie $2.50 / Lecture cache $0.20	Entrée $0.625 / Sortie $1.25 / Lecture cache $0.10	-50%
Entrée tokens > 200K	Entrée $2.50 / Sortie $5.00 / Lecture cache $0.40	Entrée $1.25 / Sortie $2.50 / Lecture cache $0.20	-50%
Tarification du cache de prompt
Lecture cache	$0.20	$0.10	-50%

Utilisation et activité

Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.

Utilisation et disponibilité

Dernières 24 heures

Requêtes
Taux de succès
Latence P95
Total des jetons

Performance du modèle

Dernière mise à jour 3 oct. 2026, 19:21 UTC

Les métriques s'affichent une fois les seuils de confidentialité et de volume de données atteints.

Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.

Ouvrir dans Console

Ouvrez Grok 4.20 dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.

Aide-moi à tester grok-4.20 avec un message sur /v1/responses. Affiche la réponse, la latence et le coût.

Cas d'usage

Idéal pour

Raisonnement
Vision

Enquêtes basées sur des preuves
Fournissez-lui des rapports, des exportations et des captures d'écran collectés lors d'un incident ou d'un audit, et demandez une chronologie raisonnée ainsi que les questions en suspens.
Boucles d'agents avec outils
Donnez-lui des fonctions de recherche, de base de données ou de billetterie et laissez-le décider lesquelles appeler, lire les résultats et continuer jusqu'à ce que la question soit résolue.
Extraction structurée à partir d'entrées désordonnées
Transformez des formulaires scannés, des factures ou des journaux de discussion en un schéma JSON fixe, l'étape de raisonnement aidant à traiter les entrées ambiguës.

Exemples de prompts

Trois exportations de journaux et une capture d'écran du tableau de bord suivent. Établissez une chronologie de la panne et signalez tout ce que les journaux contredisent.

Extrayez le fournisseur, la date, les articles et la taxe de cette image de facture sous forme de JSON correspondant au schéma ci-dessous. Marquez tout champ dont vous n'êtes pas sûr.

Vous pouvez appeler search_orders et get_customer. Un client indique que deux articles manquent à la commande 8812. Déterminez ce qu'il faut vérifier et dans quel ordre.

Ce modèle a une tarification conditionnelle. Les totaux mensuels de tokens ne suffisent pas pour une estimation fiable ; utilisez la tarification détaillée selon la spécification de la requête, le cache et la fenêtre applicable.

FAQ

Qu'est-ce que Grok 4.20 ?

Grok 4.20 est un modèle de chat de xAI qui accepte du texte et des images et répond en texte. Il s'agit de la version raisonnante de la famille : il travaille sur un problème avant de répondre. xAI propose la même génération sous des formes non-raisonnantes et multi-agents.

En quoi grok-4.20 diffère-t-il de grok-4.20-non-reasoning ?

L'identifiant de base prend le temps de raisonner avant de répondre, tandis que l'identifiant non-raisonnant répond directement. Utilisez l'identifiant de base pour les questions nécessitant plusieurs étapes d'analyse, et la version non-raisonnante pour la rédaction, l'extraction et le chat où la vitesse compte plus que la profondeur.

Grok 4.20 peut-il lire les images ?

Oui. Vous pouvez envoyer des images avec votre texte, par exemple des captures d'écran, des graphiques ou des documents photographiés, et poser des questions à leur sujet dans la même conversation. Les réponses sont textuelles ; le modèle ne génère ni ne modifie d'images.

Grok 4.20 prend-il en charge l'appel d'outils et la sortie JSON ?

Oui. Il prend en charge l'appel de fonctions et les réponses JSON structurées, vous pouvez donc le connecter à vos propres fonctions ou forcer une réponse dans un schéma. Cela le rend utilisable pour des tâches d'extraction et pour des agents agissant sur des systèmes externes.

Puis-je utiliser mon client existant de style OpenAI avec Grok 4.20 ?

Oui. Le code client de style OpenAI existant fonctionne en changeant le nom du modèle, et les définitions d'outils ainsi que les schémas JSON utilisent les mêmes champs que ceux que vous envoyez déjà aujourd'hui.

Combien coûte Grok 4.20 ?

Sur TokenLab, Grok 4.20 coûte Entrée $0.625 / Sortie $1.25 Par 1M Token. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.

Quelles sont les limites de contexte et de sortie de Grok 4.20 ?

Grok 4.20 accepte jusqu'à 1 000 000 jetons de contexte et génère jusqu'à 131 072 jetons par réponse.

Quel endpoint Grok 4.20 doit-il utiliser ?

Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/responses pour Grok 4.20. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.

Quelles opérations Grok 4.20 prend-il en charge ?

Grok 4.20 prend en charge Texte vers texte. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.