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Grok 4.3 API

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Fast, low-cost xAI reasoning model with a 1M context window, strong tool calling, and 115.8 output tokens per second.

xai/grok-4.3

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Fast, low-cost xAI reasoning model with a 1M context window, strong tool calling, and 115.8 output tokens per second.

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UnificAllyはLLMのプロンプトと応答を保存しません。請求目的でトークン使用量の情報のみを保持します。

UnificAllyのAPIキーで POST /v1/chat/completions を使用します。システムプロンプトとユーザープロンプト、ツール、ストリーミング、および対応している場合は思考機能をサポートします。

更新

Grok 4.3とは

Grok 4.3は、xAIが2026年4月30日にリリースした高速・低コストの推論モデルで、フロンティア級のコーディングよりもツール呼び出しと指示追従のために作られています。テキストと画像を入力として受け取り、テキストを出力し、UnificAllyではxai/grok-4.3として動作します。コンテキストウィンドウは1Mトークンで、推論努力はnoneからlow、medium、highまで選べるため、同じモデルが簡単なリクエストには思考せずに答え、難しいものにだけ多くを費やします。xAIが2026年5月にGrok 4とGrok 3を廃止した際、それらのIDの向け先となったのがGrok 4.3です。

Grok 4.3の主な機能

高速なデコードとタスクあたりの低コスト

Artificial Analysisの計測では、出力速度は毎秒115.8トークンで195モデル中36位、Intelligence Indexのタスクあたりコストは$0.15で195モデル中6位です。Intelligence Indexは38で同クラスの中央値36を上回っており、速さが弱いモデルの裏返しではないことが分かります。

ツール呼び出しと指示追従

Artificial Analysisのローンチ時評価で、Tau2-Bench Telecomで98%、IFBenchで81%、GDPval-AAのEloは1500を記録しました。エージェント型の実務タスクで、Grok 4.20からEloが321ポイント跳ね上がっています。

低いハルシネーション率

AA-Omniscienceでは、未知の質問に対するハルシネーションが高努力時で25%、medium時で16%と、Artificial Analysisがフロンティアモデルで追跡する中で最も低い部類です。分からないことは分からないと答える傾向があります。

1Mコンテキストと非思考モード

1Mトークンのウィンドウなら、コードベース全体や文書セットを1回のリクエストで扱えます。推論努力noneにすれば、抽出、ルーティング、短い返答向けのシンプルな高速モデルとして使えます。

用途

  • ツール呼び出しエージェント

    Tau2-Bench Telecom 98%。複数ステップのカスタマーサービス型フローでも信頼できるfunction call。

  • 大量の抽出処理

    努力noneとstructured outputsの組み合わせで、分類、タグ付け、JSON抽出を大規模に。

  • 指示追従パイプライン

    IFBench 81%。テンプレート生成に十分なほど、書式や長さのルールに忠実に従います。

  • 長文ドキュメント処理

    1Mトークンのコンテキストで、契約書、ログ、研究資料をチャンク分割せずに扱えます。

  • 事実性が重要な回答

    低いハルシネーション率により、サポートやナレッジボットのより安全なデフォルトになります。

  • 視覚入力タスク

    スクリーンショット、フォーム、グラフを入力として読み取り、テキストで回答します。

ユースケース

1回の会話で何度もツールを呼び出すサポートや運用のエージェントには、Grok 4.3をデフォルトのモデルとして使ってください。スキーマに従い、指示を守り、ライブチャットに十分な速さで答えます。請求書、チケット、フォームのバッチ抽出は努力noneで実行し、判断が必要なケースだけmediumやhighに切り替えるとよいでしょう。1Mコンテキストは長い契約書、ログのダンプ、研究フォルダの最初の読み手として優れており、低いハルシネーション率は、自信満々の誤答が拒否より高くつくナレッジボットに向いています。コーディングタスクはGrok 4.5やGrok 4.6に引き渡す構成と組み合わせてください。

制限事項

Grok 4.3は中程度の知能のモデルです。Artificial AnalysisのIntelligence Indexは38で、Grok 4.5の56、Grok 4.6の61に及ばず、Vals AIによるSWE-bench Verifiedの再実行では71.4%で88モデル中57位です。難しいコーディングには使わないでください。

デコードが速くても、高努力時の回答が速いわけではありません。Artificial Analysisの計測では、高努力時の最初のトークンまでの時間は約17秒です。対話的な作業にはnoneかlowの努力を使ってください。

また、やや冗長な面があり、Intelligence Index全体で中央値71Mに対して83Mの出力トークンを使っています。長いタスクでは、低いトークン単価のメリットがその分目減りします。

Grok 4.3 vs Grok 4.5

Grok 4.5の方が大きな差で賢いモデルです。Intelligence Indexは56対38、SWE-bench Verifiedは86.6%対71.4%です。一方、Grok 4.3は回答の周辺にあるすべてで勝ります。出力速度は毎秒115.8トークン対52トークン、インデックスのタスクあたりコストは$0.15対$0.43、コンテキストウィンドウは1M対500k、そしてGrok 4.5にはない努力noneモードがあります。ツール中心、大量処理、レイテンシ重視のトラフィックはGrok 4.3へ、コーディングや数時間に及ぶエージェント実行はGrok 4.5へ振り分けてください。

Grok 4.3を使うべき場面

リクエストが速く安価である必要があり、ツールを呼び出し、あるいは100万トークンのコンテキストを必要とし、かつタスクがフロンティア級のコーディングではない場合にGrok 4.3を使ってください。xAIが出せる最良の回答が必要なとき(現時点ではGrok 4.6)や、本格的なソフトウェアエンジニアリングの仕事(Grok 4.5の方が適しています)には向きません。

APIの使用例

Grok 4.3は、UnificAlly APIのすべての言語モデルが共有するOpenAI互換エンドポイント/v1/chat/completionsにPOSTするだけで、どの言語からでも呼び出せます。パラメータの完全なドキュメントはdocs.unifically.com/models/llm/xai/grok-4.3にあります。

curl -X POST https://api.unifically.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "xai/grok-4.3",
    "reasoning_effort": "none",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Extract the customer name, order number, and issue from this ticket as JSON." }
    ]
  }'

レスポンスは補完結果とともに同期的に返されます。"stream": trueを指定すると生成されるトークンを順次受け取れ、より深い思考が必要なリクエストではreasoning_effortをmediumやhighに上げてください。

FAQ

Grok 4.3に関するよくある質問

xai/grok-4.3です。OpenAI互換のPOST /v1/chat/completionsエンドポイントに、UnificAllyのAPIキーを添えて呼び出します。同じモデルIDは/v1/responsesと/v1/messagesでも使えます。

テキストと画像の入力、テキストの出力に対応します。コンテキストウィンドウは1Mトークンで、function calling、structured outputs、ストリーミングはいずれも標準のchat completionsリクエストで動作します。

none、low、medium、highの4段階です。noneでは思考せずに回答するため最も速く安価で、段階を上げるごとにリクエストに費やす推論トークンが増えます。

Artificial Analysisの計測では出力速度が毎秒115.8トークンで、195モデル中36位、中央値の70を大きく上回ります。高努力時の最初のトークンまでの時間は約17秒なので、レイテンシが重要な場合はnoneかlowの努力を使ってください。

Artificial Analysisのローンチ時評価で、Tau2-Bench Telecomで98%、IFBenchで81%を記録し、GDPval-AAのEloは1500で、Grok 4.20から321ポイント上昇しました。構造化されたツール中心のワークフローに選ぶべきxAIのモデルです。

Artificial Analysisの計測では、AA-Omniscienceにおけるハルシネーション率は高努力時で25%、medium時で16%と、同サービスが追跡するフロンティアモデルの中で最も低い部類に入ります。xAIも同じランキングを根拠に、最も低いハルシネーション率を主張しています。

日常的なコードには十分ですが、コーディング向けの第一候補ではありません。Vals AIによるSWE-bench Verifiedの再実行では71.4%で、Grok 4.5の86.6%、Grok 4.6の95.6%を下回ります。