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Grok API: xAI Reasoning and Coding Models

Grok API: xAI Reasoning and Coding Models

Grok, sviluppato da xAI, è una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni basati sulla consapevolezza in tempo reale e sul ragionamento all'avanguardia. Grok 4.3 è l'avanzato modello conversazionale di xAI, ottimizzato per il dialogo naturale, l'esplorazione della conoscenza e il ragionamento multi-fase attraverso una finestra di contesto di 1.000.000 di token. Grok Build 0.1 prende una direzione diversa: è costruito specificamente per lo sviluppo di software, con funzionalità focalizzate sulla generazione di codice, il debug e il refactoring attraverso complessi flussi di lavoro per sviluppatori. Entrambi i modelli sono disponibili su Atlas Cloud tramite endpoint API compatibili con OpenAI, a partire da 1 $ per milione di token.

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Confrontare i modelli dell'API Grok

Match each job to the right model: Grok 4.3 for reasoning across a 1M token context and Grok Build 0.1 for agentic coding, both reachable through one OpenAI-compatible key on Atlas Cloud.

ModelTypeBest ForContextInputsFunction CallingStructured OutputsPrompt CachingStatus
Grok 4.3Flagship reasoning modelLogic, analysis, multi-step agents, long-document work1M tokensText, imageYesYesYesFlagship, GA
Grok Build 0.1Coding-focused modelCode generation, debugging, refactoring, coding agents256K tokensText, imageYesYesYesEarly access

Grok API Features

The Grok API brings xAI's reasoning and coding models to Atlas Cloud with a 1M token context window, always-on reasoning, function calling, structured outputs, vision input, and prompt caching, all behind one OpenAI-compatible key.

1M Token Context Window

1M Token Context Window

Grok 4.3 handles up to one million tokens in a single request, enough for full contract sets, large codebases, or long multi-turn agent sessions. The wide context removes chunked retrieval and preserves cross-document reasoning that shorter models lose.

Always-On Reasoning with the Grok API

Always-On Reasoning with the Grok API

The Grok API runs Grok 4.3 with built-in step-by-step reasoning, tuned for accuracy-critical work like logic, math, and multi-step analysis. The model thinks before it answers, which lifts factual reliability and instruction following on complex prompts.

Agentic Tool Calling

Agentic Tool Calling

Grok 4.3 is built for agents: it plans, calls functions in sequence, and adjusts on intermediate results. Native function calling lets it trigger tools and APIs mid-task, the foundation for research agents, support bots, and automation that runs without a human in the loop.

Structured Outputs and Vision with the Grok API

Structured Outputs and Vision with the Grok API

The Grok API returns structured JSON that matches your schema, so extracted data flows straight into downstream code. Grok 4.3 also accepts images alongside text, handling diagrams, screenshots, and UI mockups in the same call.

Coding with Grok Build 0.1

Coding with Grok Build 0.1

Grok Build 0.1 is xAI's coding-tuned model for code generation, debugging, and refactoring across developer workflows, with a 256K token context. It targets interactive coding agents and multi-step development tasks rather than general chat.

Prompt Caching on the Grok API

Prompt Caching on the Grok API

The Grok API supports prompt caching, which reuses a shared system prompt or context prefix at a lower token rate. For agentic loops that send the same instructions across many calls, this cuts repeated input cost without changing your code.

Un unico prompt di costruzione trasversale ai modelli

Fornisci lo stesso prompt di costruzione a Grok e agli altri modelli su Atlas Cloud, e osserva ciascuno di essi generare una pagina web completa ed eseguibile, in modo da poter confrontare lo stile di programmazione e l'output fianco a fianco.

Prompt

Costruisci un singolo file HTML autonomo che mostri un sistema solare 3D interattivo utilizzando Three.js da una CDN. Renderizza il sole e otto pianeti in orbita con texture approssimate da colori e bagliori, orbite animate e uno sfondo stellato. Consenti all'utente di ruotare e ingrandire la fotocamera con il mouse e di fare clic su un pianeta per far volare fluidamente la fotocamera verso di esso e visualizzarne le statistiche. Includi un elegante titolo in sovrimpressione e un controllo per accelerare o rallentare il tempo. Mantieni tutto in un unico file HTML con l'importazione CDN di Three.js. Dai la priorità a un aspetto sbalorditivo e cinematografico.

Grok 4.3

GLM 5

Grok Build 0.1

Prompt

Crea un singolo file HTML autonomo che funga da dashboard di analisi animata. Includi un grafico a barre animato, un grafico a linee che si disegna da solo al caricamento, un grafico a ciambella e schede di statistiche di riepilogo con conteggio incrementale. Utilizza dati di esempio hardcoded, animazioni di ingresso fluide e un layout per dashboard scuro, pulito e moderno. Aggiungi un delicato tooltip al passaggio del mouse su ciascun elemento del grafico. Utilizza solo CSS inline e JavaScript puro (vanilla) con canvas o SVG, senza librerie esterne. Fai in modo che sembri una dashboard SaaS premium.

Grok 4.3

GLM 5

Grok Build 0.1

Cosa puoi fare con l'API Grok LLM su Atlas Cloud

Grok 4.3 combina una finestra di contesto di 1 milione di token con la ricerca web e su X in tempo reale, rendendolo pratico per i flussi di lavoro di produzione che necessitano di informazioni aggiornate insieme a un ragionamento profondo.

Pipeline di ricerca e intelligenza in tempo reale

I team che creano strumenti di ricerca utilizzano i componenti aggiuntivi Web Search e X Search di Grok 4.3 per estrarre dati in tempo reale dal web e da X direttamente nella generazione, senza un livello di recupero separato. Questo è utile per l'analisi della concorrenza, il riepilogo delle notizie e i flussi di lavoro di market intelligence in cui la risposta dipende dalle informazioni pubblicate dopo la data limite di addestramento del modello. Web Search e X Search vengono fatturati a 5 $ ogni 1.000 chiamate sull'API xAI.

Backend LLM di produzione efficiente in termini di costi

I team di ingegneria che passano da GPT-4.1 o Claude Sonnet utilizzano Grok 4.3 come sostituzione diretta tramite l'endpoint di Atlas Cloud compatibile con OpenAI. A 1,25 $ per milione di token di input, Grok 4.3 è circa il 37% più economico di GPT-4.1 e il 58% più economico di Claude Sonnet 4.6 in fase di input. La migrazione richiede solo la modifica del base URL e della chiave API nel codice SDK esistente.

Analisi di documenti lunghi con contesto da 1M

I team legali, finanziari e di ricerca utilizzano la finestra di contesto da 1 milione di token di Grok 4.3 per elaborare set completi di contratti, dichiarazioni finanziarie o documentazione tecnica in una singola chiamata API. L'ampio contesto elimina la necessità di pipeline di recupero a blocchi e preserva il ragionamento tra documenti che i modelli a contesto più breve interrompono. Il prompt caching riduce ulteriormente i costi quando lo stesso contesto del documento viene riutilizzato su più chiamate di analisi.

Codifica Multimodale e Analisi Visiva

Gli sviluppatori utilizzano la comprensione delle immagini di Grok 4.3 per passare diagrammi, screenshot, mockup di interfacce utente e log di errore insieme al testo nella stessa chiamata API. Ciò è utile per i flussi di lavoro di debug in cui uno screenshot di un errore o un diagramma dell'architettura di sistema fornisce un contesto che il solo testo non può offrire. La chiamata di funzioni e gli output strutturati sono supportati nella stessa chiamata, pertanto i dati visivi estratti possono essere restituiti in uno schema pronto per l'elaborazione a valle.

Esecuzione di Task Multi-step Basata su Agenti

I team di prodotto utilizzano l'ottimizzazione agentica di Grok 4.3 per creare agenti che pianificano, eseguono e iterano attraverso passaggi multipli senza bisogno di prompt umani intermedi. Il modello è specificamente ottimizzato per la scomposizione di task complessi: divide un obiettivo di alto livello in sotto-attività, richiama gli strumenti in sequenza e si adatta in base ai risultati intermedi. Combinato con il function calling e il componente aggiuntivo Web Search, ciò copre flussi di lavoro dalla ricerca all'output come "trova concorrenti, analizza i prezzi, stendi un rapporto di confronto" in una singola esecuzione dell'agente.

Esecuzione di codice nel contesto per l'analisi dei dati

I team di dati e analisi utilizzano Grok 4.3 con il componente aggiuntivo Code Execution per eseguire Python direttamente all'interno della chiamata di inferenza, elaborare i dati e restituire i risultati calcolati insieme al ragionamento del modello. Ciò elimina la necessità di un ambiente di esecuzione del codice separato durante la creazione di strumenti di analisi dei dati o pipeline di reportistica automatizzate. Code Execution viene fatturato a $5 ogni 1.000 chiamate sull'xAI API, separatamente dai costi dei token.

Confronto della Grok API

Scopri come la Grok API si confronta con altri LLMs leader su Atlas Cloud in base a contesto, input e focus, in modo da poter indirizzare ogni attività al modello più adatto, il tutto con un'unica chiave.

ModelProviderContext WindowInputsBest For
Grok 4.3xAI1M tokensTextAgentic reasoning, long-document analysis, high factual accuracy
Grok Build 0.1xAI256K tokensTextCode generation, debugging, refactoring
DeepSeek V4 ProDeepSeek1M tokensTextCost-efficient reasoning and agentic tool use at scale
Kimi K2.6Moonshot262K tokensText, imageLong-horizon coding agents and multimodal workflows
GLM 5.2Z.ai202.8K tokensTextLong-horizon agentic engineering and project-scale coding

Come Utilizzare Grok su Atlas Cloud

Inizia in pochi minuti — segui questi semplici passaggi per integrare e distribuire i modelli tramite la piattaforma Atlas Cloud.

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Perché Usare Grok su Atlas Cloud

Combinando i modelli avanzati di Grok con la piattaforma GPU-accelerata di Atlas Cloud, ottieni prestazioni, scalabilità ed esperienza di sviluppo senza pari.

Prestazioni e Flessibilità

Bassa Latenza:
Inferenza ottimizzata su GPU per elaborazione in tempo reale.

API Unificata:
Esegui Grok, GPT, Gemini e DeepSeek con un'unica integrazione.

Prezzi Trasparenti:
Fatturazione prevedibile per token con opzioni Serverless.

Enterprise e Scalabilità

Esperienza Sviluppatore:
SDK, analytics, strumenti di fine-tuning e template.

Affidabilità:
99,99% di uptime, RBAC e logging conforme alle normative.

Sicurezza e Conformità:
SOC 2 Type II, allineamento HIPAA, sovranità dei dati negli USA.

Domande frequenti su Grok LLM

Atlas Cloud ospita Grok 4.3, l'attuale LLM di punta di xAI, disponibile a 1,25 $ per milione di token di input. Il modello supporta chat, ragionamento, chiamate di funzione, output strutturati e comprensione delle immagini in una singola API. Controlla la pagina della collezione xAI di Atlas Cloud per eventuali versioni aggiuntive di Grok man mano che vengono aggiunte.

Grok 4.3 supporta una finestra di contesto di 1 milione di token. È sufficientemente grande per elaborare intere codebase, lunghi documenti di ricerca o sessioni estese di agenti multi-turno in una singola chiamata. Il limite di contesto si applica alla combinazione di input di testo e immagini.

Sì. L'API di xAI supporta Web Search e X Search come componenti aggiuntivi opzionali, fatturati separatamente a 5 dollari per 1.000 chiamate. Ciò consente a Grok di recuperare informazioni in tempo reale dal web o da X durante una generazione. Accedi a queste funzionalità tramite l'endpoint API standard insieme alle tue normali chiamate API.

Sì. L'API di xAI supporta il caching dei prompt, il che riduce i costi per le richieste che riutilizzano lo stesso prompt di sistema o prefisso di contesto. I token di input memorizzati nella cache vengono fatturati a una tariffa significativamente inferiore rispetto ai token non memorizzati nella cache. Ciò è particolarmente utile per i flussi di lavoro basati su agenti che inviano le stesse istruzioni in molteplici chiamate.

Sì. Grok 4.3 supporta l'input multimodale, accettando immagini insieme al testo nella stessa chiamata API. È possibile passare URL di immagini o immagini codificate in base64 tramite il formato standard dei messaggi. Ciò consente casi d'uso come la risposta a domande visive, l'analisi di documenti e la generazione di codice guidata dalle immagini.

Sì. Grok 4.3 supporta la chiamata di funzioni, gli output strutturati e le risposte in streaming. Queste funzionalità operano con lo schema di funzioni standard compatibile con OpenAI, in modo che le definizioni degli strumenti esistenti dalle integrazioni basate su GPT si trasferiscano direttamente. L'esecuzione del codice è inoltre disponibile come componente aggiuntivo opzionale a 5 $ ogni 1.000 chiamate.

Il caching dei prompt riutilizza un prefisso di contesto ripetuto, come un lungo prompt di sistema o istruzioni condivise, a una tariffa ridotta per i token di input nelle chiamate successive. Per chatbot e agenti che rinviano la stessa configurazione a ogni richiesta, questo riduce i costi di input ripetuti senza modificare il codice. Inserisci il contenuto statico all'inizio del prompt e il contenuto utente variabile alla fine in modo che la cache venga applicata.

I limiti di frequenza e la concorrenza variano in base al livello dell'account, pertanto è consigliabile aggiungere un backoff esponenziale e un nuovo tentativo in caso di risposta 429, nonché mettere in coda le richieste durante i picchi di traffico. Per i lavori offline di grandi dimensioni, l'elaborazione batch mantiene il lavoro di massa fuori dai limiti in tempo reale. Un costo nascosto comune su larga scala è il reinvio della cronologia completa delle conversazioni a ogni chiamata, quindi trasmetti un riepilogo compatto invece dell'intero thread e contatta l'assistenza per aumentare i limiti man mano che cresci.

L'API di Grok utilizza una fatturazione a consumo (pay-as-you-go) basata sull'utilizzo dei token, in cui i token di input e output vengono misurati per richiesta e non è necessario alcun abbonamento. Eseguire Grok accanto a oltre 300 altri modelli su Atlas Cloud significa avere un unico account e un'unica fattura anziché contratti separati per ogni provider. La memorizzazione nella cache dei prompt e l'elaborazione batch possono ridurre il costo effettivo sui carichi di lavoro ripetitivi o offline.

Crea un account su Atlas Cloud, genera una chiave API e indirizza il tuo client compatibile con OpenAI esistente verso l'endpoint Atlas con il nome del modello Grok. Invia la tua prima richiesta a Grok 4.3 per il ragionamento o a Grok Build 0.1 per la programmazione, quindi scala in base alle necessità. Poiché la stessa chiave consente di accedere a più di 300 modelli, puoi testare altri modelli senza alcuna configurazione aggiuntiva.

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