Grok 4.20 Reasoning Gv2
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..
Модель Grok 4.20 Reasoning Gv2 від xAI призначена для користувачів, які потребують глибокого аналізу та логічного послідовного мислення у завданнях, пов’язаних з розумінням складних текстових та зображень. Вона особливо доречна в сценаріях, де потрібно порівнювати декілька варіантів рішення, виявляти неявні залежності або формулювати аргументовані висновки на основі фрагментарних даних. Підхід вендора відрізняється акцентом на внутрішнє міркування перед генерацією відповіді — модель не одразу видає результат, а спочатку будує ланцюжок проміжних кроків, що підвищує точність у задачах, що вимагають розуміння причинно-наслідкових зв’язків. Це робить її корисною для освітніх, дослідницьких та аналітичних застосувань, де важлива не лише швидкість, а й обґрунтованість відповіді.
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.
Скільки коштуватиме Grok 4.20 Reasoning Gv2 саме вам — порахуйте в калькуляторі вартості →
Де спробувати Grok 4.20 Reasoning Gv2 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 підходить, ніж інші моделі з лінійки Grok?+
Вона ефективніше працює у завданнях, де потрібно послідовно розглядати кілька гіпотез, перевіряти логічну непорозуміння або будувати аргументацію крок за кроком — наприклад, при розв’язанні багатокрокових задач з фізики, аналізу юридичних документів або порівняння наукових теорій. У простих запитах про факти або генерації креативного тексту її переваги менш помітні.
Як почати працювати з моделлю, якщо я хочу використовувати її для аналізу зображень з текстом?+
Треба надати як зображення, так і текстовий запит, що описує, що саме потрібно витягти або проаналізувати — наприклад, пояснити діаграму, знайти несумісності у схемі або описати сцену на фото з логічним виводом. Модель самотожно визначає, які елементи зображення relevant для розуміння контексту та будує міркування на основі об’єднаних даних.
Чим ця модель відрізняється від попередньої версії Grok 4.10 Reasoning у підході до завдань?+
У новій версії покращено здатність тримати у увазі більше проміжних кроків при довгих ланцюжках мислення, зменшено кількість непротиріччєв у висновках та покращено взаємодію з інструментами при обробці зображень — наприклад, точніше визначає, коли потрібно звернутися до зовнішнього інструменту для розпізнавання тексту на зображенні перед подальшим аналізом.
Які обмеження слід враховувати при використанні цієї моделі для реальних завдань?+
Модель може витрачати більше часу на відповідь через внутрішнє міркування, що не завжди зручно в реальному часі. Також її ефективність залежить від якості вхідних даних: якщо зображення розмите або текст неоднозначний, ланцюжок міркування може завести в неправильний напрямок. Не рекомендується для задач, де потрібна миттєва реакція без можливості чекати на завершення внутрішнього процесу.
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.