Grok 4.20 Multi Agent
Red Neuronal
Grok 4.20 Multi Agent: modelo de SpaceXAI para tareas multiagente, investigación profunda y uso de herramientas vía Grok API.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 2 000 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 1 800 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Grok 4.20 Multi Agent?
Grok 4.20 Multi Agent es una versión de SpaceXAI diseñada para el trabajo colaborativo de varios agentes: se ejecutan en paralelo, realizan una investigación profunda del tema, distribuyen las llamadas a herramientas entre sí y consolidan los hallazgos en una respuesta única. Lo que la distingue de la versión estándar es esta coordinación: la tarea es analizada por varios participantes simultáneamente, no por un solo flujo. En BotHub, conectas el modelo sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagas con tarjeta rusa solo por los tokens consumidos, sin suscripciones ni saldos que caducan. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración, las conversaciones están protegidas con cifrado AES-GCM, y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Es útil para analistas que necesitan cotejar datos de múltiples fuentes, para equipos de producto en inteligencia competitiva, para desarrolladores en pipelines de agentes con llamadas a funciones, y para investigadores en análisis de temas complejos. Además, puedes comparar la respuesta con otras redes neuronales en la misma ventana.Preguntas frecuentes sobre Grok 4.20 Multi Agent
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Grok que acepta texto, documentos e imágenes. La ventana de contexto es de 2 000 000 de tokens, por lo que es adecuado para analizar informes extensos y bases de código, contratos largos, extracción de datos de escaneos y capturas de pantalla, así como para escribir y refactorizar código.
El límite de salida es de 1 800 000 tokens por respuesta, suficiente para un documento extenso completo, no solo un par de páginas. En la práctica, la longitud depende de la tarea y la formulación de la solicitud: si necesitas un texto lo más detallado posible, solicítalo directamente en el prompt.
En nuestros datos no hay una etiqueta específica sobre el modo de razonamiento, pero eso no significa que no exista. El modelo tiene disponible un parámetro de esfuerzo: tú regulas qué tan profundamente procesa la tarea. También puedes pedirle que desglose el proceso de solución paso a paso directamente en la solicitud.
En nuestros datos, la llamada a funciones y el modo JSON estricto no están marcados, pero tampoco excluidos. La API de BotHub es compatible con OpenAI, por lo que puedes simplemente pasar los parámetros estándar y probarlos en tu solicitud. También es posible definir la estructura de la respuesta mediante instrucciones y ejemplos directamente en el prompt.
Imágenes y documentos, sí: el modelo lee archivos e imágenes, por lo que puedes enviarle el escaneo de un contrato, un esquema, un gráfico o una captura de pantalla de un error y obtener un análisis en texto. La recepción de audio y video no está marcada en nuestros datos, por lo que no deberías contar con ello.
No hay información en nuestros datos sobre el idioma de los prompts y las respuestas, por lo que no haremos promesas; es más fácil probarlo con tus propios textos, especialmente porque solo pagas por los tokens utilizados. La interfaz de BotHub está en ruso, con acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera.