Grok 4.3
Red Neuronal
Grok 4.3 es un modelo de razonamiento de xAI para escenarios de agentes y trabajo con texto e imágenes, disponible vía API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Grok 4.3?
Grok 4.3 es un modelo de razonamiento de xAI que acepta texto e imágenes y genera texto, diseñado para escenarios de agentes, seguimiento preciso de instrucciones y tareas que requieren alta precisión fáctica. Antes de responder, construye una cadena de razonamiento, lo que le permite manejar tareas de varios pasos: análisis de condiciones, planificación, código y datos. En BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa por uso, sin suscripción, y los tokens no utilizados no caducan. En la misma ventana hay más de 250 otras redes neuronales para comparar, y los desarrolladores tienen acceso a una API compatible con OpenAI, por lo que no es necesario reescribir la integración; la correspondencia está cifrada con AES-GCM. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, gestión electrónica de documentos y panel de administración con límites para empleados. Escenarios: pipelines de agentes y automatización de procesos, análisis de capturas de pantalla, diagramas y gráficos, escritura y depuración de código, verificación de instrucciones y reglamentos, y preparación de informes analíticos basados en hechos.Preguntas frecuentes sobre Grok 4.3
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 xAI con un contexto de un millón de tokens. Acepta texto, imágenes y documentos, puede llamar a funciones externas y devolver JSON estructurado. Es adecuado para analizar grandes volúmenes de documentación, trabajar con código, y tareas analíticas o de investigación.
Hasta 900 000 tokens en una respuesta: suficiente para textos extensos como informes, documentación, transcripciones o bases de código completas. La longitud real depende de la tarea, pero rara vez alcanzará el límite. Solo paga por los tokens consumidos.
Aunque no hay una etiqueta específica sobre el modo de razonamiento en nuestros datos, esto no significa que no exista. El modelo tiene un parámetro de nivel de esfuerzo (effort) para ajustar la profundidad de la respuesta. Para tareas complejas, simplemente pida que desglose la solución paso a paso.
Sí, ambos. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, lo que facilita su integración en agentes, chatbots y pipelines de datos. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, acepta texto, imágenes y documentos, incluidos formatos nativos: el modelo analizará capturas de pantalla, diagramas, tablas o archivos de varias páginas y responderá con texto. No tenemos información sobre audio o video. El resultado es texto.
No tenemos información sobre el idioma de los prompts y respuestas, por lo que es mejor probar el modelo directamente con su tarea; es rápido. La interfaz de BotHub y el pago en rublos son totalmente rusos: acceso sin VPN ni tarjeta extranjera, con otros modelos disponibles en la misma ventana para comparar.