소개
Grok 4.3을 위한 OpenAI 호환 채팅입니다. text 파트와 이미지 파트를 한 메시지 배열에 담고, none을 포함한 다섯 단계 추론 강도에서 고르며, 응답은 900,000 토큰까지 받습니다.
Grok 4.3은 xAI의 빠르고 안정적인 Grok이고, /v1/chat/completions의 OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 공개합니다. 요청 하나는 순서 있는 턴을 최대 256개, 토큰을 최대 1,000,000개까지 담으며 이미지 내용도 그 예산 안에서 셉니다. 응답은 chat.completion 객체 하나이거나 청크로 이어지는 SSE 스트림입니다. 2026년 5월 15일부터 xAI가 grok-4-fast, grok-4-1-fast, grok-4-0709, grok-code-fast-1, grok-3을 이쪽으로 전환했으므로, 그 연동들이 지금 돌아가는 모델도 이것입니다.
핵심 기능 및 하이라이트
none은 낮추는 단계가 아니라 끄는 단계입니다
reasoning_effort는 none, low, medium, high, xhigh를 받고 이 모델의 기본값은 high가 아니라 low입니다. none에서는 숙고 단계를 전혀 거치지 않고 답하므로, 예 또는 아니오를 묻는 분류는 추론 문단 뒤에 원하는 단어가 붙어 오는 대신 그 단어 하나로 돌아옵니다. 강도는 출력 토큰으로 청구되니 고른 단계가 지연 시간과 청구액을 함께 움직입니다. 여기 공개된 Grok 중 none을 갖춘 것은 이 모델뿐입니다.
컨텍스트 윈도우는 1,000,000 토큰인데 장문 컨텍스트 경계는 그대로 200,000입니다
이 둘은 서로 다른 숫자이고, 그 사이 구간에서 예상 밖의 일이 생깁니다. 입력과 캐시 입력을 합쳐 200,000 토큰을 넘는 순간부터 장문 컨텍스트 요율로 계산되는데, 그 값은 이 모델이 아직 더 받을 수 있는 양의 5분의 1에 불과합니다. 그래서 프롬프트는 여유롭게 들어가면서도 이미 장문 요율로 청구되는 구간이 꽤 넓습니다. 보내기 전에 나오는 견적이 이 요청이 어느 구간에 떨어지는지 알려 줍니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
messages | 예 | 최대 256개 턴입니다. content는 user 메시지 하나 안에서 text 파트와 |
reasoning_effort | 아니요 | none, low, medium, high, xhigh 중 하나입니다. 기본값은 low이고 none은 숙고 단계를 통째로 건너뜁니다. |
max_tokens | 아니요 | 보이는 응답을 900,000으로 제한합니다. 기본값 4,096은 긴 생성을 조용히 잘라냅니다. |
temperature | 아니요 | 0에서 2까지, 기본값은 0.7입니다. 시안 두 개나 실행 두 번을 비교할 때는 0으로 두세요. |
top_p | 아니요 | 0.01에서 1까지입니다. 이 값이나 temperature 중 하나만 움직이세요. |
tools | 아니요 | 요청당 함수 정의 최대 128개입니다. 128개 이하 |
parallel_tool_calls | 아니요 | true 또는 false이며 기본값은 true입니다. true이면 모델이 한 턴에 여러 도구 호출을 요청할 수 있습니다. 기본값: |
tool_choice | 아니요 | auto, none, required, 또는 호출할 함수를 지정한 객체입니다. |
response_format | 아니요 | 답을 사람이 아니라 코드가 읽는다면 JSON 객체를 요청하세요. |
요금
입력 $1.25 / 출력 $2.50 100만 토큰당; 200K 토큰 이상 프롬프트: 입력 $2.50 / 출력 $5
총입력에는 캐시된 토큰도 포함됩니다. 입력이 200,000 토큰 이상이면 해당 요청의 일반 입력, 캐시 입력, 출력 모두에 장문 컨텍스트 요금을 적용하며 그 미만은 표준 요금을 적용합니다. 출력에는 추론 토큰도 포함되므로, 숙고 단계가 없는 강도 none에서는 그만큼 낼 것이 없습니다. 제출 전 예산을 확인하세요. 최초 보류 금액은 캐시 절감을 가정하지 않고 산정하며, 실측 사용량으로 정산할 때 차액을 해제합니다.
활용 사례
강도 none으로 분류하고 추출하고 분배하기
문의 라벨링, 청구서에서 항목 뽑기, 어느 하위 모델이 이 요청을 받을지 고르기. none은 숙고 단계를 건너뛰므로 모델이 쓸 수 있는 속도로 답이 오고 추론 토큰은 청구서에 오르지 않습니다. response_format과 함께 쓰면 사람이 뜯어봐야 하는 문장이 아니라 코드가 그대로 읽는 JSON 객체로 돌아옵니다.
퇴역한 모델 ID에서 연동 옮기기
xAI는 2026년 5월 15일에 grok-4-fast-reasoning, grok-4-fast-non-reasoning, grok-4-1-fast-reasoning, grok-4-1-fast-non-reasoning, grok-4-0709, grok-code-fast-1, grok-3을 퇴역시키고 전부 이 모델로 전환했습니다. 클라이언트를 xai/grok-4.3으로 돌리고, 옛 ID가 reasoning 계열이면 reasoning_effort를 low로, 아니면 none으로 두세요. 옮기는 김에 컨텍스트 예산도 넓어집니다.
100만 토큰짜리 원본을 한 턴에
저장소 전체, 1년치 상담 기록, 계약서 묶음이 요청 하나에 들어가므로 서로를 본 적 없는 조각들로 답을 짜 맞추지 않아도 됩니다. 조항별로 원문을 인용하게 하고, 응답 자체가 길어야 할 때는 max_tokens를 올리세요. 기본값 4,096은 오류를 내지 않고 그냥 잘라 버립니다.
스크린샷과 스택 트레이스를 한 메시지에
장애가 난 대시보드를 detail high의 image_url 파트로 붙이고 같은 user 턴에 트레이스를 text로 넣은 다음 원인을 순위대로 뽑게 하세요. 그림과 로그가 함께 도착하므로 모델이 둘 중 어느 것도 이용자의 옮겨 적기에 기대지 않고, 둘 다 프롬프트와 같은 컨텍스트 윈도우 안에서 집계됩니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
강도는 작정하고 고르세요
기본값에 기대지 말고 작업마다 정하세요. 분류, 추출, 분배, 서식 변환에는 none, 평범한 지시 이행과 도구 호출 루프에는 low, 답을 정말로 따져 내야 할 때는 medium이나 high, xhigh를 씁니다. 강도는 출력 토큰으로 소비되므로 청구서뿐 아니라 max_tokens도 함께 깎아 먹고, xhigh로 길게 쓰다 보면 다 쓰기 전에 상한에 부딪힐 수 있습니다.
그대로 붙여 넣는 요청
user 메시지의 content는 일반 문자열이거나 파트 배열이고, 이 모델은 파트 두 종류를 선언합니다.
{"type": "text", "text": "..."}{"type": "image_url", "image_url": {"url": "...", "detail": "auto|low|high"}}
curl https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "xai/grok-4.3",
"messages": [{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": "Which panel shows the regression, and what changed?"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://cdn.spicyapi.ai/models/examples/inputs/c681580c3c6a0b63.jpeg", "detail": "high"}},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://cdn.spicyapi.ai/models/examples/inputs/59f0bc6291069978.jpeg", "detail": "high"}}
]}],
"max_tokens": 4000
}'
응답과 계량기를 같이 보세요
긴 생성을 받아 오는 현실적인 방법은 스트리밍입니다. stream: true로 두면 chat.completion.chunk 이벤트가 data: [DONE]까지 오고, 컨텍스트 윈도우를 가득 채운 입력에 xhigh로 스트리밍 없이 호출하면 클라이언트 시간 제한에 걸릴 만큼 길어질 수 있습니다. 자료를 더 붙이기 전에 입력이 200,000 토큰을 넘었는지 확인하세요. 거기서부터 장문 컨텍스트 요율이 시작됩니다. file과 PDF 파트는 이 엔드포인트에서 받지 않으므로, 첨부는 보내기 전에 text나 이미지로 바꿔 두어야 합니다.
API 빠른 시작
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "xai/grok-4.3/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
