
由 xAI 開發的 Grok 是一系列圍繞即時感知和前沿級推理構建的大型語言模型。Grok 4.3 是 xAI 的高級對話模型,針對自然對話、知識探索以及跨 1,000,000 個 token 上下文窗口的多步推理進行了優化。Grok Build 0.1 則採用了不同的方向——它專為軟體開發而構建,其功能集中在複雜開發者工作流中的代碼生成、調試和重構上。這兩種模型均可透過兼容 OpenAI 的 API 端點在 Atlas Cloud 上使用,起價為每百萬 token 1美元。
Atlas Cloud 為您提供最新的行業領先創意模型。
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.
| Model | Type | Best For | Context | Inputs | Function Calling | Structured Outputs | Prompt Caching | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Grok 4.3 | Flagship reasoning model | Logic, analysis, multi-step agents, long-document work | 1M tokens | Text, image | Yes | Yes | Yes | Flagship, GA |
| Grok Build 0.1 | Coding-focused model | Code generation, debugging, refactoring, coding agents | 256K tokens | Text, image | Yes | Yes | Yes | Early access |
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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.
將相同的建置提示詞交給Grok和Atlas Cloud上的其他模型,觀察它們分別產生一個完整、可執行的網頁,以便您並排比較它們的程式碼風格與輸出結果。
建立一個單一且獨立的 HTML 檔案,展示一個使用透過 CDN 引入的 Three.js 製作的互動式 3D 太陽系。渲染太陽和八顆環繞行星,透過顏色和發光效果模擬紋理,並包含軌道動畫和星空背景。允許使用者使用滑鼠旋轉和縮放相機,點擊行星時相機平滑拉近並顯示其統計資料。加入優雅的疊加標題以及用於加速或減緩時間的控制項。確保所有程式碼與 Three.js 的 CDN 引入都保存在同一個 HTML 檔案中。優先呈現令人驚豔的電影級視覺效果。
Grok 4.3
GLM 5
Grok Build 0.1
建立一個單一的、自包含的 HTML 檔案,該檔案是一個動畫分析儀表板。包含一個動畫長條圖、一個在載入時自動繪製的折線圖、一個環形圖以及數字遞增的摘要統計卡片。使用硬編碼的樣本資料、平滑的入口動畫以及簡潔現代的深色儀表板佈局。在每個圖表元素上加入微妙的懸停提示框。僅使用內聯 CSS 和帶有 canvas 或 SVG 的原生 JavaScript,不使用任何外部函式庫。使其看起來像一個高級的 SaaS 儀表板。
Grok 4.3
GLM 5
Grok Build 0.1
Grok 4.3 將 100萬 Token 的上下文視窗與即時的網路及 X 搜尋相結合,使其非常適合需要最新資訊與深度推理的生產工作流程。
構建研究工具的團隊使用 Grok 4.3 的 Web Search 和 X Search 附加元件,將來自網路和 X 的即時數據直接提取到生成過程中,而無需單獨的檢索層。這對於競爭分析、新聞摘要和市場情報工作流程非常有用,因為這些工作流程的答案取決於模型訓練截止日期之後發布的資訊。在 xAI API 上,Web Search 和 X Search 的計費標準為每 1,000 次呼叫 5 美元。
從 GPT-4.1 或 Claude Sonnet 切換的工程團隊,透過 Atlas Cloud 的 OpenAI-compatible 端點,將 Grok 4.3 作為隨插即用的替代方案。Grok 4.3 的輸入價格為每百萬輸入 tokens 1.25 美元,比 GPT-4.1 便宜約 37%,比 Claude Sonnet 4.6 便宜 58%。該遷移過程僅需在現有 SDK 程式碼中變更 base URL 和 API 金鑰。
法務、財務和研究團隊利用 Grok 4.3 的 100 萬 Token 上下文視窗,在單次 API 呼叫中處理完整的合約集、財務文件或技術文件。大上下文消除了對分塊檢索管線的需求,並保留了在短上下文模型中容易遺失的跨文件推理能力。當相同的文件上下文在多次分析呼叫中被重複使用時,提示詞快取可進一步降低成本。
開發者利用 Grok 4.3 的圖像理解功能,在同一次 API 呼叫中將圖表、螢幕截圖、UI 模型和錯誤日誌與文本一起傳遞。這對於除錯工作流程非常有用,因為錯誤截圖或系統架構圖能提供單靠文本無法提供的上下文。同一次呼叫支援函數呼叫和結構化輸出,因此提取的視覺數據可以按照準備好供下游處理的結構描述返回。
產品團隊利用 Grok 4.3 的代理優化功能來建構代理程式,使其能夠在沒有人工提示的情況下,跨多個步驟進行計畫、執行和迭代。該模型專為複雜的任務分解而調優——將高階目標分解為子任務,按順序呼叫工具,並根據中間結果進行調整。結合函數呼叫和 Web Search 附加元件,它能在單次代理運行中完成從研究到輸出的工作流程,例如「查找競爭對手、分析定價、草擬比較報告」。
數據和分析團隊使用帶有 Code Execution 附加元件的 Grok 4.3,直接在推理呼叫中執行 Python、處理數據,並將計算結果與模型的推理過程一併返回。這消除了在建構數據分析工具或自動化報告流水線時對獨立程式碼執行環境的需求。在 xAI API 上,Code Execution 的計費標準為每 1,000 次呼叫 5 美元,與 token 成本分開計算。
查看 Grok API 在 Atlas Cloud 上如何依上下文、輸入和側重點與其他領先的 LLMs 進行比較,以便您可以將每項任務路由到最適合的模型,所有操作均透過單一金鑰完成。
| Model | Provider | Context Window | Inputs | Best For |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.3 | xAI | 1M tokens | Text | Agentic reasoning, long-document analysis, high factual accuracy |
| Grok Build 0.1 | xAI | 256K tokens | Text | Code generation, debugging, refactoring |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | 1M tokens | Text | Cost-efficient reasoning and agentic tool use at scale |
| Kimi K2.6 | Moonshot | 262K tokens | Text, image | Long-horizon coding agents and multimodal workflows |
| GLM 5.2 | Z.ai | 202.8K tokens | Text | Long-horizon agentic engineering and project-scale coding |
幾分鐘即可上手 — 按照以下簡單步驟,透過 Atlas Cloud 平台整合和部署模型。
在 atlascloud.ai 註冊並完成驗證。新用戶可獲得免費額度,用於探索平台和測試模型。
將先進的 Grok 模型與 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相結合,提供無與倫比的效能、可擴展性和開發體驗。
低延遲:
GPU 最佳化推理,實現即時回應。
統一 API:
一次整合,暢用 Grok、GPT、Gemini 和 DeepSeek。
透明定價:
按 Token 計費,支援 Serverless 模式。
開發者體驗:
SDK、資料分析、微調工具和模板一應俱全。
可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 權限控制、合規日誌。
安全與合規:
SOC 2 Type II 認證、HIPAA 合規、美國資料主權。
Atlas Cloud 託管了 xAI 目前的旗艦 LLM Grok 4.3,價格為每百萬輸入 token 1.25 美元。該模型在單一 API 中支援聊天、推理、函式呼叫、結構化輸出和圖像理解。請隨時查看 Atlas Cloud xAI 集合頁面,以獲取後續新增的任何其他 Grok 版本。
Grok 4.3 支援 100 萬 token 的上下文視窗。這足以在單次呼叫中處理完整的程式碼庫、冗長的研究文件或擴展的多輪代理會話。此上下文限制適用於文字和圖像輸入的組合。
是的。xAI API 支援將 Web Search 和 X Search 作為可選附加元件,單獨計費,價格為每 1,000 次呼叫 5 美元。這使得 Grok 能夠在生成過程中從網路或 X 檢索即時資訊。您可以與常規 API 呼叫一起,透過標準 API 端點存取這些功能。
是的。xAI API 支援提示詞快取,這降低了重複使用相同系統提示或上下文前綴的請求成本。快取的輸入 token 的計費標準顯著低於未快取的 token。這對於在多次呼叫中發送相同指令的代理工作流程尤為實用。
是的。Grok 4.3 支援多模態輸入,在同一次 API 呼叫中可同時接受影像與文字。您可以透過標準訊息格式傳遞影像 URL 或 base64 編碼的影像。這支援了諸如視覺問答、文件分析和影像引導的程式碼生成等應用場景。
是的。Grok 4.3 支援函數呼叫、結構化輸出與串流回應。這些功能與標準的相容 OpenAI 的函數綱要配合使用,因此來自基於 GPT 整合的現有工具定義可以直接轉移。程式碼執行也作為可選的附加功能提供,價格為每 1,000 次呼叫 5 美元。
提示詞快取會在後續呼叫中,以較低的輸入 token 費率重複使用重複的上下文前綴(例如較長的系統提示詞或共用指令)。對於在每次請求中都會重新發送相同設定的聊天機器人和智能體而言,這能在不更改程式碼的情況下降低重複輸入成本。請將靜態內容放在提示詞的開頭,將可變的使用者內容放在結尾,以便套用快取。
速率限制和併發量因帳戶層級而異,因此請加入指數退避演算法並在收到429回應時進行重試,同時在流量尖峰期間對請求進行排隊。對於大型離線任務,批次處理可使大量工作避免占用您的即時限制額度。在規模化應用中,一個常見的隱性成本是在每次呼叫時重新發送完整的對話歷史記錄,因此請傳遞簡明的摘要而非整個對話執行緒,並隨著您的業務成長聯絡支援團隊以提高限制。
Grok API 採用基於 token 使用量的隨付隨用計費模式,輸入和輸出 token 均按次請求計量,無需訂閱。在 Atlas Cloud 上將 Grok 與 300 多種其他模型一起運行,意味著只需一個帳戶和一份帳單,而無需與每個供應商單獨簽訂合約。提示詞快取和批次處理可降低重複性或離線工作負載的實際成本。
在 Atlas Cloud 上建立一個帳戶,產生一個 API 金鑰,並將您現有相容於 OpenAI 的用戶端指向帶有 Grok 模型名稱的 Atlas 端點。向 Grok 4.3 發送您的第一個推理請求,或向 Grok Build 0.1 發送編碼請求,然後根據需要進行擴展。由於同一個金鑰可以存取 300 多個模型,因此您無需任何額外設定即可測試其他模型。