Posso eseguire Grok 4.3 localmente?

No. Grok 4.3 è disponibile solo via API e xAI non ha rilasciato i pesi, quindi non è possibile eseguirlo localmente o self-hosted.

Quanto costa Grok 4.3 e quanto è grande il contesto?

Il prezzo base è di $1,25 per milione di token in input e $2,50 per milione di token in output, ma le richieste che superano i 200k token totali sono fatturate a una tariffa più alta. La finestra di contesto è di 1 milione di token senza limite di token in output.

In cosa differisce Grok 4.3 dagli altri modelli Grok?

Grok 4.3 si colloca sotto il più recente Grok 4.7 nella lineup di xAI; costa meno per token ma offre una finestra di contesto più ampia rispetto ad alcuni suoi fratelli. Il livello configurabile di sforzo di ragionamento è un differenziatore pratico se vuoi regolare costo e profondità su base per richiesta.

Grok 4.3

3566°

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Visione

Funziona su Graydient

Esegui questo modello

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Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.

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Illimitato · tariffa fissa

Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!

Unified Editor Web

Illimitato · tariffa fissa

Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.

OpenRouter Terminale / API

Paga per token

Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.

App locali Locale

Richiede configurazione

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ModelDuel Web

Paga per uso

Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.

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Graydient Cloud GPU

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SpaceXAI | contesto da 1.000.000 token | $1.25/M input, $2.50/M output. Grok 4.3 è un modello di ragionamento di SpaceXAI. Accetta input di testo e immagine con output testuale, ed è adatto a flussi di lavoro agentici, compiti di seguire istruzioni e applicazioni che richiedono alta accuratezza fattuale. Il ragionamento può essere configurato tra livelli nessuno/basso/medio/alto (default basso). Supporta una finestra di contesto da 1 milione di token senza limite di token in output, rendendolo ideale per analisi di documenti lunghi, ricerca approfondita e compiti agentici multi-step. La tariffazione è a livelli: richieste che superano 200k token totali sono fatturate a un tasso più alto.

Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Grok 4.3 è un modello di ragionamento di xAI che accetta input di testo e immagini e restituisce testo. La sua caratteristica principale è una finestra di contesto di 1 milione di token senza limite di token in output, che lo rende pratico per lavori su documenti lunghi e pipeline agentiche multi-step. Lo sforzo di ragionamento regolabile — da nessuno a elevato — consente di bilanciare latenza e costo rispetto alla profondità, ideale per team che eseguono carichi di lavoro vari attraverso un unico modello.

Conosciuto per

Finestra di contesto da 1 milione di token senza limite sulla lunghezza dell'output
Sforzo di ragionamento configurabile: nessuno, basso, medio o alto
Accetta input sia di testo che di immagini
Progettato per flussi di lavoro agentici multi-step e per il rispetto delle istruzioni
Posizionato per compiti ad alta accuratezza fattuale e ricerche approfondite

Attenzione a

Pesi chiusi, solo API — non è possibile eseguirlo localmente o self-hosted
Le richieste oltre 200k token totali sono fatturate a una tariffa più alta rispetto al prezzo base
Nessuna scheda modello pubblicata; dettagli interni come il numero di parametri non sono divulgati

Ideale per

Agenti e uso di strumenti

Prompt da provare

Piano di ricerca multi-step

Stai conducendo una ricerca sugli effetti a lungo termine delle isole di calore urbane sulla salute pubblica in città europee di medie dimensioni. Delinea un piano di ricerca rigoroso: definisci le variabili chiave, identifica le fonti dati che utilizzeresti, descrivi la metodologia passo dopo passo, segnala i principali fattori confondenti e indica dove la letteratura esistente presenta lacune.

Decomposizione agentica del compito

Scomponi il seguente obiettivo in una sequenza concreta di sotto-compiti che un agente AI potrebbe eseguire autonomamente, specificando input, output e dipendenze per ogni fase: migrare un codice legacy Python 2 di circa 50 moduli a Python 3, assicurandoti che tutti i test unitari passino e che non cambino i contratti delle API esterne.

Immagine più contesto lungo

Allego uno screenshot di una tabella finanziaria densa. Estrai ogni voce, normalizza le cifre in milioni di USD, segnala ogni riga in cui la variazione anno su anno supera il 20% e produci un breve commento in inglese semplice su cosa suggerisce la tabella riguardo alla struttura dei costi dell'azienda.

Confronta con

Grok 4.7
Modello solo API
Contesto di 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok 4.6
Modello solo API
Contesto di 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok 4.5
Modello solo API
Contesto di 500,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Grok Build 0.1
Modello solo API
Contesto di 256,000 token · Input $1.00/M, output $2.00/M

Altri modelli di testo da x-ai

Domande frequenti

Posso eseguire Grok 4.3 localmente?: No. Grok 4.3 è disponibile solo via API e xAI non ha rilasciato i pesi, quindi non è possibile eseguirlo localmente o self-hosted.
Quanto costa Grok 4.3 e quanto è grande il contesto?: Il prezzo base è di $1,25 per milione di token in input e $2,50 per milione di token in output, ma le richieste che superano i 200k token totali sono fatturate a una tariffa più alta. La finestra di contesto è di 1 milione di token senza limite di token in output.
In cosa differisce Grok 4.3 dagli altri modelli Grok?: Grok 4.3 si colloca sotto il più recente Grok 4.7 nella lineup di xAI; costa meno per token ma offre una finestra di contesto più ampia rispetto ad alcuni suoi fratelli. Il livello configurabile di sforzo di ragionamento è un differenziatore pratico se vuoi regolare costo e profondità su base per richiesta.

Verdetto del capitano
Un solido modello di ragionamento di fascia media se la priorità è il contesto lungo e pipeline agentiche; attenzione alla soglia di fatturazione a 200k token per lavori di grandi dimensioni.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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