x-ai
SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)
x-ai/grok-4.3:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Grok 4.3 (batch), catalogado por OpenRouter como x-ai/grok-4.3:batch, es un modelo de razonamiento atribuido a x-ai (denominado SpaceXAI en la entrada) que acepta entradas de texto, imagen y archivo y devuelve texto, con una ventana de contexto anunciada de un millón de tokens. El catálogo describe esfuerzo de razonamiento ajustable, soporte de herramientas y salidas estructuradas, y cita mediciones de arena e índices de terceros. Este paquete de evidencia contiene solo la ficha del catálogo; no hubo una ficha de modelo independiente, por lo que las capacidades y el comportamiento de la variante batch deben validarse en cargas de trabajo propias.[1]
Puntos fuertes
- Según el catálogo de OpenRouter, ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens y acepta entradas de texto, imagen y archivo con salida de texto.[1]
- El razonamiento es configurable: activado por defecto en esfuerzo bajo, con opción de niveles superiores o desactivación completa.[1]
- El catálogo enumera llamadas a herramientas, elección de herramienta, salidas estructuradas, seed y formato de respuesta, lo que favorece integraciones programáticas y agénticas.[1]
Limitaciones
- La evidencia procede solo del catálogo; no hubo una ficha de modelo independiente en este paquete, así que las fortalezas descritas por el proveedor (flujos agénticos, seguimiento de instrucciones) no están verificadas y requieren validación en cargas reales.[1]
- El significado de la variante ':batch' no está documentado en la fuente; conviene confirmar la latencia, disponibilidad o comportamiento propios del procesamiento por lotes antes de adoptarlo.[1]
- La fecha de corte de conocimiento figura como nula y los términos de licencia no aparecen en la evidencia suministrada.[1]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para canalizaciones de alto volumen de documentos o multimodal a texto donde la ejecución por lotes diferida sea aceptable; verificar primero rendimiento y latencia.[1]
- Candidato para tareas agénticas y de seguimiento de instrucciones que se beneficien del esfuerzo de razonamiento ajustable y las llamadas a herramientas; sugerencia editorial para probar, no un resultado medido.[1]
- La extracción de datos estructurados es plausible dados los parámetros de salidas estructuradas y formato de respuesta del catálogo, sujeto a pruebas de carga de trabajo.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · SpaceXAI: Grok 4.3 (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Grok 4.3 is a reasoning model from SpaceXAI. It accepts text and image inputs with text output, and is suited for agentic workflows, instruction-following tasks, and applications requiring high factual...
Especificaciones
- ID del modelo
- x-ai/grok-4.3:batch
- ID canónico
- x-ai/grok-4.3-20260430
- Creador
- x-ai
- Añadido a OpenRouter
- 30.04.2026
- Longitud de contexto
- 1,000,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1 / salida $2
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado low · esfuerzos: high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado low · esfuerzos: high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 42.2 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 15.5 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 28.8% · posición 25 | 955Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agentichtmlslidestasa de victoria 31.8% · posición 9 | 1,066Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslidestasa de victoria 31.9% · posición 9 | 1,072Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(html)tasa de victoria 31.7% · posición 9 | 1,066Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticslides(python-pptx)tasa de victoria 32.4% · posición 9 | 1,068Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 22.9% · posición 43 | 955Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 15.5% · posición 25 | 807Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 18.3% · posición 22 | 894Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 28% · posición 42 | 987Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 23.5% · posición 36 | 920Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 28.6% · posición 25 | 906Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 32.9% · posición 48 | 1,052Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 20.4% · posición 30 | 933Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pptxslidestasa de victoria 32.5% · posición 8 | 1,071Elo | —Sin nota | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 30.8% · posición 27 | 1,072Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 29.6% · posición 29 | 993Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 42.5% · posición 37 | 1,107Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 40.7% · posición 90 | 1,107Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 42.2% · posición 55 | 1,122Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 43.5% · posición 69 | 1,176Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 45.1% · posición 67 | 1,177Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 42.6% · posición 71 | 1,162Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 36.8% · posición 74 | 1,073Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 45.1% · posición 69 | 1,186Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 44% · posición 71 | 1,187Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| xAI | 1,000,000 | $1 | $2 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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