Posso rodar o Grok 4.3 localmente?

Não. Grok 4.3 é apenas via API e a xAI não liberou os pesos, portanto não é possível rodar localmente ou hospedar por conta própria.

Quanto custa o Grok 4.3 e qual o tamanho do contexto?

O preço principal é $1,25 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída, mas solicitações que ultrapassam 200 mil tokens totais são cobradas em uma faixa superior. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens sem limite para tokens de saída.

Como o Grok 4.3 difere de outros modelos Grok?

Grok 4.3 está abaixo do Grok 4.7 na linha da xAI; custa menos por token, mas oferece uma janela de contexto maior que alguns irmãos. O nível configurável de esforço de raciocínio é um diferencial prático se você quiser ajustar custo versus profundidade em cada solicitação.

Grok 4.3

3566°

#llm #x-ai #visão #raciocínio #agentes #pesquisa

Visão

Funciona no Graydient

Executar modelo

Ofertas / Anúncios

Easy Creator (Prism) Web

Ilimitado · taxa fixa

Melhor para iniciantes. Fluxos de trabalho poderosos, curva de aprendizado baixa.

PirateDiffusion Telegram

Ilimitado · taxa fixa

Crie vídeos, imagens, personas de chat personalizadas e muito mais.

Pro studio (SpyGlass) Web

Ilimitado · taxa fixa

Navegue por modelos, renderize e refine de qualquer navegador ou celular.

Discord bot (Vector)

Ilimitado · taxa fixa

Adicione o Vector ao seu servidor ou entre no Discord do Vector. Crie qualquer coisa!

Unified Editor Web

Ilimitado · taxa fixa

Editor para imagens e vídeos: renderize, edite, aumente a resolução e mais em uma única página.

OpenRouter Terminal / API

Pague por token

Converse com este modelo no navegador ou chame-o do seu código com uma chave API.

Apps locais Local

Requer configuração

Instale programas locais se seu computador tiver hardware compatível.

ModelDuel Web

Pague por uso

Gere o mesmo prompt em até 50 modelos checkpoint/base ao mesmo tempo.

Alugue uma GPU na nuvem

Graydient Cloud GPU

Ilimitado · taxa fixa

Taxa fixa, uso ilimitado. Este modelo instala com um clique.

RunPod Cloud GPU

Cobrado por minuto

Alugue uma GPU por minuto e configure o modelo você mesmo.

Guias para este modelo

Como escolher um modelo de IA em outubro de 2026: as novidades de código fechado e os pesos abertos que valem a pena baixar

Grok 4.7 vs GPT-6.1 Sol: mesmo preço de entrada, contas diferentes

Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer

As 10 alternativas mais baratas ao ChatGPT em 2026: modelos locais grátis, planos gratuitos e planos fixos

Todos os guias

SpaceXAI | contexto de 1.000.000 tokens | $1,25/M entrada, $2,50/M saída. Grok 4.3 é um modelo de raciocínio da SpaceXAI. Aceita entradas de texto e imagem com saída de texto, sendo adequado para fluxos de trabalho agentivos, tarefas de seguimento de instruções e aplicações que exigem alta precisão factual. O raciocínio pode ser configurado entre níveis nenhum/baixo/médio/alto (padrão baixo). Suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens sem limite de tokens de saída, tornando-o ideal para análise de documentos longos, pesquisa profunda e tarefas agentivas de múltiplas etapas. A precificação é escalonada: solicitações que excedem 200k tokens totais são cobradas a uma taxa maior.

Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Grok 4.3 é um modelo de raciocínio da xAI que aceita entradas de texto e imagem e retorna texto. Sua principal característica é uma janela de contexto de 1 milhão de tokens sem limite de tokens de saída, o que o torna prático para trabalhos com documentos longos e pipelines agentivos de múltiplas etapas. O esforço de raciocínio ajustável — de nenhum até alto — permite equilibrar latência e custo com profundidade, ideal para equipes que executam cargas de trabalho variadas por meio de um único modelo.

Conhecido por

Janela de contexto de 1 milhão de tokens sem limite no comprimento da saída
Esforço de raciocínio configurável: nenhum, baixo, médio ou alto
Aceita entradas de texto e imagem
Projetado para fluxos de trabalho agentivos de múltiplas etapas e seguimento de instruções
Posicionado para tarefas de alta precisão factual e pesquisa profunda

Fique atento a

Pesos fechados, apenas API — não é possível rodar localmente ou hospedar por conta própria
Solicitações com mais de 200 mil tokens totais são cobradas a uma taxa maior que o preço principal
Nenhum cartão do modelo publicado; detalhes internos como contagem de parâmetros não são divulgados

Melhor para

Agentes e uso de ferramentas

Sugestões para tentar

Plano de pesquisa em múltiplas etapas

Você está pesquisando os efeitos de longo prazo das ilhas de calor urbanas na saúde pública em cidades europeias de médio porte. Esboce um plano de pesquisa rigoroso: defina as variáveis-chave, identifique as fontes de dados que usaria, descreva a metodologia passo a passo, aponte os principais fatores de confusão e note onde a literatura existente apresenta lacunas.

Decomposição de tarefa agentiva

Divida o seguinte objetivo em uma sequência concreta de subtarefas que um agente de IA poderia executar autonomamente, especificando entradas, saídas e dependências para cada etapa: migrar uma base de código legada em Python 2 com cerca de 50 módulos para Python 3, garantindo que todos os testes unitários passem e que nenhum contrato de API externa seja alterado.

Imagem com contexto longo

Estou anexando uma captura de tela de uma tabela financeira densa. Extraia cada item da linha, normalize os valores para milhões de USD, sinalize qualquer linha onde a variação ano a ano exceda 20% e produza um breve comentário em inglês simples sobre o que a tabela sugere sobre a estrutura de custos da empresa.

Comparar com

Grok 4.7
Modelo apenas para API
Contexto de 500,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
Grok 4.6
Modelo apenas para API
Contexto de 500,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
Grok 4.5
Modelo apenas para API
Contexto de 500,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
Grok Build 0.1
Modelo apenas para API
Contexto de 256,000 tokens · entrada $1.00/M, saída $2.00/M

Mais modelos de texto de x-ai

Perguntas frequentes

Posso rodar o Grok 4.3 localmente?: Não. Grok 4.3 é apenas via API e a xAI não liberou os pesos, portanto não é possível rodar localmente ou hospedar por conta própria.
Quanto custa o Grok 4.3 e qual o tamanho do contexto?: O preço principal é $1,25 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída, mas solicitações que ultrapassam 200 mil tokens totais são cobradas em uma faixa superior. A janela de contexto é de 1 milhão de tokens sem limite para tokens de saída.
Como o Grok 4.3 difere de outros modelos Grok?: Grok 4.3 está abaixo do Grok 4.7 na linha da xAI; custa menos por token, mas oferece uma janela de contexto maior que alguns irmãos. O nível configurável de esforço de raciocínio é um diferencial prático se você quiser ajustar custo versus profundidade em cada solicitação.

Veredito do capitão
Um modelo de raciocínio sólido de nível médio se contexto longo e pipelines agentivos forem sua prioridade; fique atento ao limite de cobrança de 200 mil tokens em trabalhos grandes.

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

Modelos semelhantes

Llama 3.1 Euryale 70B v2.2

TEXT / LLM

Nova Lite 1.0

TEXT / LLM

Modelos de IA para geração de imagem, vídeo e texto

Grok 4.3 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM, veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência e abra-o no PirateDiffusion ou BitVector para experimentar.

Mais modelos Text / LLM Mais Texto / LLM Text / LLM llm x-ai visão raciocínio agentes pesquisa contexto longo

Navegar por família de modelos