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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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UnificAlly는 LLM 프롬프트와 응답을 저장하지 않습니다. 과금 목적의 토큰 사용량 정보만 보관합니다.

UnificAlly API 키로 POST /v1/chat/completions를 사용합니다. 시스템 및 사용자 프롬프트, 도구, 스트리밍, 그리고 지원되는 경우 사고 과정을 지원합니다.

업데이트

Grok 4.3이란?

Grok 4.3은 2026년 4월 30일에 출시된 xAI의 빠르고 저렴한 추론 모델로, 프런티어급 코딩보다는 도구 호출과 지시 이행에 맞춰 설계되었습니다. 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 출력하며, UnificAlly에서는 xai/grok-4.3으로 실행됩니다. 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이고 추론 강도는 none부터 low, medium, high까지 조절할 수 있어, 같은 모델로 단순한 요청에는 사고 없이 답하고 어려운 요청에만 더 많은 비용을 씁니다. xAI가 2026년 5월에 Grok 4와 Grok 3을 퇴역시켰을 때 해당 ID들이 가리키도록 지정한 모델이 바로 Grok 4.3입니다.

주요 기능

빠른 디코딩과 낮은 작업당 비용

Artificial Analysis 측정 기준 초당 115.8 출력 토큰으로 195개 모델 중 36위, Intelligence Index 작업당 $0.15로 195개 중 6위입니다. Intelligence Index 38은 동급 중앙값 36보다 높으므로, 약한 모델이라서 빠른 것이 아닙니다.

도구 호출과 지시 이행

Artificial Analysis의 출시 평가에서 Tau2-Bench Telecom 98%, IFBench 81%, GDPval-AA Elo 1500을 기록했으며, 에이전트형 실무 작업에서 Grok 4.20보다 Elo가 321점 올랐습니다.

낮은 환각률

AA-Omniscience에서 모르는 질문에 대한 환각률이 high 강도 25%, medium 강도 16%로, Artificial Analysis가 추적하는 프런티어 모델 중 가장 낮은 편입니다. 모르면 모른다고 답하는 쪽을 택합니다.

사고 없는 모드를 갖춘 1M 컨텍스트

1M 토큰 윈도우는 코드베이스나 문서 세트 전체를 한 요청에 담을 수 있고, 추론 강도 none은 이 모델을 추출, 라우팅, 짧은 답변용의 단순하고 빠른 모델로 바꿔 줍니다.

이런 작업에 적합

  • 도구 호출 에이전트

    Tau2-Bench Telecom 98%. 다단계 고객 서비스형 플로에서 안정적인 function call.

  • 대량 추출

    추론 강도 none과 구조화된 출력으로 대규모 분류, 태깅, JSON 추출.

  • 지시 이행 파이프라인

    IFBench 81%. 템플릿 기반 생성에 충분할 만큼 형식과 길이 규칙을 정확히 따름.

  • 긴 문서 작업

    계약서, 로그, 리서치 자료를 청킹 없이 처리하는 1M 토큰 컨텍스트.

  • 사실 민감형 답변

    낮은 환각률 덕분에 지원 봇과 지식 봇의 더 안전한 기본 선택.

  • 시각 입력 작업

    스크린샷, 양식, 차트를 입력으로 읽고 텍스트로 답변.

활용 사례

대화마다 도구를 여러 번 호출하는 지원 및 운영 에이전트의 기본 모델로 Grok 4.3을 사용하세요. 스키마를 지키고 지시를 따르며 실시간 채팅에 충분할 만큼 빠르게 답합니다. 송장, 티켓, 양식에 대한 배치 추출은 강도 none으로 실행하고, 판단이 필요한 건만 medium이나 high로 전환하세요. 1M 컨텍스트는 긴 계약서, 로그 덤프, 리서치 폴더를 처음 읽어 내는 데 적합하고, 낮은 환각률은 자신 있는 오답이 거절보다 더 큰 비용을 치르는 지식 봇에 어울립니다. 코딩 작업은 Grok 4.5나 Grok 4.6에 넘기도록 함께 구성하세요.

제한 사항

Grok 4.3은 중간 수준의 지능을 가진 모델입니다. Artificial Analysis Intelligence Index 38은 Grok 4.5의 56, Grok 4.6의 61에 뒤지고, Vals AI의 SWE-bench Verified 재실행에서는 71.4%로 88개 모델 중 57위이므로 어려운 코딩에는 쓰지 마세요.

디코딩이 빠르다고 high 강도에서 답이 빨리 오는 것은 아닙니다. Artificial Analysis 측정으로 그 설정에서는 첫 토큰까지 약 17초가 걸립니다. 대화형 작업에는 none이나 low 강도를 사용하세요.

출력이 다소 장황한 편이기도 합니다. Intelligence Index 전체에서 중앙값 71M 대비 83M 출력 토큰을 사용했는데, 긴 작업에서는 이 점이 낮은 토큰당 가격의 이점을 깎아먹습니다.

Grok 4.3 vs Grok 4.5

Grok 4.5가 큰 차이로 더 똑똑한 모델입니다. Intelligence Index 56 대 38, SWE-bench Verified 86.6% 대 71.4%입니다. Grok 4.3은 답변 주변의 모든 요소에서 앞섭니다. 초당 출력 토큰 115.8 대 52, 인덱스 작업당 $0.15 대 $0.43, 컨텍스트 윈도우 1M 대 500k, 그리고 Grok 4.5에는 없는 추론 강도 none 모드까지 갖췄습니다. 도구 중심, 대량, 지연 민감형 트래픽은 Grok 4.3으로 보내고, 코딩과 수 시간짜리 에이전트 실행은 Grok 4.5로 보내세요.

Grok 4.3을 사용해야 할 때

요청이 빠르고 저렴해야 하거나, 도구를 호출하거나, 100만 토큰의 컨텍스트가 필요하면서 프런티어급 코딩은 아닐 때 Grok 4.3을 사용하세요. xAI가 낼 수 있는 최고의 답이 필요하다면(현재는 Grok 4.6) 또는 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업이라면(Grok 4.5가 더 적합) 건너뛰세요.

API 예시

UnificAlly API의 모든 언어 모델이 공유하는 OpenAI 호환 엔드포인트 /v1/chat/completions에 POST 요청을 보내면 어떤 언어에서든 Grok 4.3을 호출할 수 있습니다. 전체 파라미터 문서는 docs.unifically.com/models/llm/xai/grok-4.3에 있습니다.

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." }
    ]
  }'

응답은 완성 결과와 함께 동기식으로 반환됩니다. "stream": true를 설정하면 토큰이 생성되는 대로 받을 수 있고, 더 깊은 사고가 필요한 요청에는 reasoning_effort를 medium이나 high로 올리세요.

FAQ

Grok 4.3에 대해 자주 묻는 질문

xai/grok-4.3이며, UnificAlly API 키로 OpenAI 호환 POST /v1/chat/completions 엔드포인트를 통해 호출합니다. 같은 모델 ID를 /v1/responses와 /v1/messages에서도 사용할 수 있습니다.

텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력을 지원합니다. 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이며, function calling, 구조화된 출력, 스트리밍 모두 표준 chat completions 요청으로 동작합니다.

none, low, medium, high의 4단계입니다. none에서는 사고 과정 없이 답하므로 가장 빠르고 저렴하며, 단계를 올릴수록 요청당 더 많은 추론 토큰을 사용합니다.

Artificial Analysis 측정 기준 초당 115.8 출력 토큰으로 195개 모델 중 36위이며, 중앙값 70을 크게 웃돕니다. high 강도에서 첫 토큰까지는 약 17초가 걸리므로, 지연 시간이 중요하다면 none이나 low 강도를 사용하세요.

Artificial Analysis의 출시 평가에서 Tau2-Bench Telecom 98%, IFBench 81%를 기록했고 GDPval-AA Elo는 1500으로 Grok 4.20보다 321점 올랐습니다. 구조화된 도구 중심 워크플로에 선택할 xAI 모델입니다.

Artificial Analysis의 AA-Omniscience 측정에서 high 강도 25%, medium 강도 16%의 환각률을 기록해 추적 대상 프런티어 모델 중 가장 낮은 편에 속하며, xAI도 최저 환각률 주장의 근거로 같은 보드를 인용합니다.

일상적인 코드에는 무난하지만 코딩용으로 고를 모델은 아닙니다. Vals AI의 SWE-bench Verified 재실행에서 71.4%를 기록했는데, Grok 4.5는 86.6%, Grok 4.6은 95.6%입니다.