Grok 4.20 Experimental Beta Reasoning
Коротко
- Ціна за 1М токенів (вхід)
- $1.25
- Ціна за 1М токенів (вихід)
- $2.50
- Контекст
- 1 000 000 токенів
- Безкоштовний доступ
- так (деталі нижче)
Оновлюється щодня; дані станом на 25 вересня 2026 р.. Опубліковано 25 вересня 2026 р..
Grok 4.20 Experimental Beta Reasoning від xAI призначений для користувачів, які потребують глибокого аналізу та логічного розв’язування складних завдань, особливо коли потрібно поєднувати розуміння тексту з обробкою зображень. Він підходить для дослідників, аналітиків та розробників, що працюють над задачами, де важливий послідовний ланцюг міркувань, наприклад, при розв’язку багатокрокових логічних задач, аналізу наукових статей зі схемами або плануванні багатокрокових процесів. Підхід вендора відрізняється акцентом на внутрішнє міркування перед виходом — модель не одразу видає відповідь, а спочатку будує внутрішній ланцюг роздумів, що підвищує точність у неструктурованих сценаріях. Це робить її корисною там, де прості генерації недостатньо, а потрібен обґрунтований результат.
Специфікація та ціни
| Вхід (за 1М токенів) | $1.25 |
|---|---|
| Вихід (за 1М токенів) | $2.50 |
| Кеш-читання (за 1М токенів) | $0.20 |
| Контекстне вікно | 1 000 000 токенів |
| Максимальний вихід | 1 000 000 токенів |
| Можливості | зображення, виклик інструментів, reasoning |
LiteLLM community dataset (MIT), звірено 25 вересня 2026 р.. Офіційний прайс xAI.
Де спробувати Grok 4.20 Experimental Beta Reasoning безкоштовно
- У xAI є безкоштовний чат — Grok (обмежений безкоштовний доступ). Безкоштовний чат вендора може працювати на іншій моделі цієї ж лінійки — точну модель вендор не гарантує.
Часті запитання
Для яких типів задач ця модель краще за звичайні Grok-моделі?+
Вона ефективніше у задачах, де потрібно розбити проблему на кроки, перевірити проміжні висновки та уникнути поспішних виводів — наприклад, при розв’язку олімпіадних задач з геометрії або аналізі юридичних документів зі сносками.
Як почати працювати з моделлю, якщо я хочу використати її для обробки зображень з текстом?+
Достатньо передати зображення разом із текстовим запитом у виклику через API — модель сама визначає, які елементи зображення релевантні, і включає їх у свій ланцюг міркувань перед формулюванням відповіді.
Чим ця модель відрізняється від попередньої версії Grok 3.5 по можливостям reasoning?+
У цій експериментальній версії покращено здатність тримати довгі ланцюги виводів при роботі з багатомодальними даними — тепер вона краще утримує зв’язок між елементами зображення та текстовими підказками на всіх етапах роздумів.
Які обмеження слід брати до уваги при використанні цієї моделі для автоматизації workflow?+
Через акцент на глибоке міркування, модель може працювати довше за стандартні варіанти, а її поведінка менш передбачувана у дуже коротких або неоднозначних запитах — тому вона менш підходить для чат-ботів зі швидкою відповіддю, але сильна у фонових аналізах.
Порівняйте з іншими
Оргсхема: як перевести компанію на штучний інтелект
Практична карта: які ролі й процеси компанії закриваються AI-агентами, з чого почати і в якому порядку впроваджувати.