
由 xAI 开发的 Grok 是一系列围绕实时感知和前沿级推理构建的大型语言模型。Grok 4.3 是 xAI 的高级对话模型,针对自然对话、知识探索以及跨 1,000,000 个 token 上下文窗口的多步推理进行了优化。Grok Build 0.1 则采用了不同的方向——它专为软件开发而构建,其功能集中在复杂开发者工作流中的代码生成、调试和重构上。这两种模型均可通过兼容 OpenAI 的 API 端点在 Atlas Cloud 上使用,起价为每百万 token 1美元。
Atlas Cloud 为您提供最新的行业领先创意模型。
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.
将相同的构建提示词交给Grok和Atlas Cloud上的其他模型,观察它们分别生成一个完整、可运行的网页,以便您并排比较它们的编码风格和输出结果。
构建一个单一且独立的 HTML 文件,展示一个使用通过 CDN 引入的 Three.js 制作的交互式 3D 太阳系。渲染太阳和八颗环绕行星,通过颜色和发光效果模拟纹理,并包含轨道动画和星空背景。允许用户使用鼠标旋转和缩放相机,点击行星时相机平滑拉近并显示其统计数据。添加优雅的叠加标题以及用于加速或减缓时间的控件。确保所有代码和 Three.js 的 CDN 引入都保存在一个 HTML 文件中。优先呈现令人惊艳的电影级视觉效果。
Grok 4.3
GLM 5
Grok Build 0.1
构建一个单一的、自包含的 HTML 文件,该文件是一个动画分析仪表板。包含一个动画柱状图、一个在加载时自动绘制的折线图、一个环形图以及数字递增的摘要统计卡片。使用硬编码的样本数据、平滑的入口动画以及简洁现代的深色仪表板布局。在每个图表元素上添加微妙的悬停提示框。仅使用内联 CSS 和带有 canvas 或 SVG 的原生 JavaScript,不使用任何外部库。使其看起来像一个高级的 SaaS 仪表板。
Grok 4.3
GLM 5
Grok Build 0.1
Grok 4.3 将 100万 Token 的上下文窗口与实时的网络及 X 搜索相结合,使其非常适合需要最新信息与深度推理的生产工作流。
构建研究工具的团队使用 Grok 4.3 的 Web Search 和 X Search 附加组件,将来自网络和 X 的实时数据直接提取到生成过程中,而无需单独的检索层。这对于竞争分析、新闻摘要和市场情报工作流非常有用,因为这些工作流的答案取决于模型训练截止日期之后发布的信息。在 xAI API 上,Web Search 和 X Search 的计费标准为每 1,000 次调用 5 美元。
从 GPT-4.1 或 Claude Sonnet 切换的工程团队,通过 Atlas Cloud 的 OpenAI-compatible 端点,将 Grok 4.3 作为即插即用的替代方案。Grok 4.3 的输入价格为每百万输入 tokens 1.25 美元,比 GPT-4.1 便宜约 37%,比 Claude Sonnet 4.6 便宜 58%。该迁移过程仅需在现有 SDK 代码中更改 base URL 和 API 密钥。
法务、财务和研究团队利用 Grok 4.3 的 100 万 Token 上下文窗口,在单次 API 调用中处理完整的合同集、财务文件或技术文档。大上下文消除了对分块检索流水线的需求,并保留了在短上下文模型中容易丢失的跨文档推理能力。当相同的文档上下文在多次分析调用中被重复使用时,提示词缓存可进一步降低成本。
开发者利用 Grok 4.3 的图像理解功能,在同一次 API 调用中将图表、屏幕截图、UI 模型和错误日志与文本一起传递。这对于调试工作流非常有用,因为错误截图或系统架构图能提供单靠文本无法提供的上下文。同一次调用支持函数调用和结构化输出,因此提取的视觉数据可以按照准备好供下游处理的模式返回。
产品团队利用 Grok 4.3 的智能体优化功能来构建智能体,使其能够在没有人工干预的情况下,跨多个步骤进行计划、执行和迭代。该模型专为复杂的任务分解而调优——将高级目标分解为子任务,按顺序调用工具,并根据中间结果进行调整。结合函数调用和 Web Search 附加组件,它能在单次智能体运行中完成从研究到输出的工作流,例如“查找竞争对手、分析定价、起草对比报告”。
数据和分析团队使用带有 Code Execution 附加组件的 Grok 4.3,直接在推理调用中运行 Python、处理数据,并将计算结果与模型的推理过程一并返回。这消除了在构建数据分析工具或自动化报告流水线时对独立代码执行环境的需求。在 xAI API 上,Code Execution 的计费标准为每 1,000 次调用 5 美元,与 token 成本分开计算。
查看 Grok API 在 Atlas Cloud 上如何按上下文、输入和侧重点与其他领先的 LLMs 进行对比,以便您可以将每项任务路由到合适的模型,所有操作均通过一个密钥完成。
| 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 |
几分钟即可上手 — 按照以下简单步骤,通过 Atlas Cloud 平台集成和部署模型。
在 atlascloud.ai 注册并完成验证。新用户可获得免费额度,用于探索平台和测试模型。
将先进的 Grok 模型与 Atlas Cloud 的 GPU 加速平台相结合,提供无与伦比的性能、可扩展性和开发体验。
低延迟:
GPU 优化推理,实现实时响应。
统一 API:
一次集成,畅用 Grok、GPT、Gemini 和 DeepSeek。
透明定价:
按 Token 计费,支持 Serverless 模式。
开发者体验:
SDK、数据分析、微调工具和模板一应俱全。
可靠性:
99.99% 可用性、RBAC 权限控制、合规日志。
安全与合规:
SOC 2 Type II 认证、HIPAA 合规、美国数据主权。
Atlas Cloud 托管了 xAI 目前的旗舰 LLM Grok 4.3,价格为每百万输入 token 1.25 美元。该模型在单一 API 中支持聊天、推理、函数调用、结构化输出和图像理解。请随时查看 Atlas Cloud xAI 集合页面,以获取后续添加的任何其他 Grok 版本。
Grok 4.3 支持 100 万 token 的上下文窗口。这足以在单次调用中处理完整的代码库、冗长的研究文档或扩展的多轮智能体会话。此上下文限制适用于文本和图像输入的组合。
是的。xAI API 支持将 Web Search 和 X Search 作为可选附加组件,单独计费,价格为每 1,000 次调用 5 美元。这使得 Grok 能够在生成过程中从网络或 X 检索实时信息。您可以与常规 API 调用一起,通过标准 API 端点访问这些功能。
是的。xAI API 支持提示词缓存,这降低了重复使用相同系统提示或上下文前缀的请求成本。缓存的输入 token 的计费标准显著低于未缓存的 token。这对于在多次调用中发送相同指令的智能体工作流尤为实用。
是的。Grok 4.3 支持多模态输入,在同一次 API 调用中可同时接受图像和文本。您可以通过标准消息格式传递图像 URL 或 base64 编码的图像。这支持了诸如视觉问答、文档分析和图像引导的代码生成等应用场景。
是的。Grok 4.3 支持函数调用、结构化输出和流式响应。这些功能与标准的兼容 OpenAI 的函数架构配合使用,因此基于 GPT 集成的现有工具定义可以直接迁移。代码执行也可以作为可选的附加功能提供,价格为每 1,000 次调用 5 美元。
提示词缓存会在后续调用中,以较低的输入 token 费率重用重复的上下文前缀(例如较长的系统提示词或共享指令)。对于在每次请求中都要重新发送相同设置的聊天机器人和智能体而言,这能在不更改代码的情况下降低重复输入成本。请将静态内容放在提示词的开头,将可变的用户内容放在末尾,以便缓存生效。
速率限制和并发量因账户层级而异,因此请添加指数退避算法并在收到429响应时进行重试,同时在流量峰值期间对请求进行排队。对于大型离线任务,批处理可使大量工作避免占用您的实时限制额度。在规模化应用中,一个常见的隐性成本是在每次调用时重新发送完整的对话历史记录,因此请传递简明的摘要而非整个对话线程,并随着您的业务增长联系支持团队以提高限制。
Grok API 采用基于 token 使用量的按需计费模式,输入和输出 token 均按次请求计量,无需订阅。在 Atlas Cloud 上将 Grok 与 300 多种其他模型一起运行,意味着只需一个账户和一份账单,而无需与每个供应商单独签订合同。提示词缓存和批处理可降低重复性或离线工作负载的实际成本。
在 Atlas Cloud 上创建一个帐户,生成一个 API 密钥,并将您现有的兼容 OpenAI 的客户端指向带有 Grok 模型名称的 Atlas 端点。向 Grok 4.3 发送您的第一个推理请求,或向 Grok Build 0.1 发送编码请求,然后根据需要进行扩展。由于同一个密钥可以访问 300 多个模型,因此您无需任何额外设置即可测试其他模型。