Blog

Grok 4.3 API の使い方

Ashley Innocent

Ashley Innocent

8 5月 2026

Grok 4.3 API の使い方

Apidog エンタープライズ

オンプレミスデプロイ

SSO & RBAC

SOC 2 準拠

Apidog Enterpriseを見る

xAIはGrok 4.3を段階的に展開しました。2026年4月17日にベータ版、4月30日にAPIアクセス、5月6日に完全な一般提供を開始しました。その特徴は明確です。1,000,000トークンのコンテキストウィンドウ、Grokシリーズで初のネイティブビデオ入力、常時稼働の推論機能、そしてGrok 4.20と比較して約40%の価格引き下げです。8つのレガシーGrokモデルは5月15日に廃止されるため、grok-3またはgrok-4シリーズを使用しているユーザーは今週中に移行計画を立てる必要があります。

このガイドでは、コードからGrok 4.3を呼び出す方法について説明します。エンドポイントの形式、認証、OpenAI互換のベースURL、推論エフォートパラメータ、ビデオ入力、関数呼び出し、およびApidogでの動作確認済みテスト設定について解説します。

同じリリースの音声側については、Grok Voiceを無料で使う方法をご覧ください。OpenAIの主力音声モデルとの比較については、Grok Voice vs GPT-Realtimeをご覧ください。

ボタン

要点

Grok 4.3で何が変わったか

ほとんどのチームにとって影響の大きい主要なアップグレードは以下の通りです。

インテリジェンス指数53（Artificial Analysis）により、Grok 4.3は同価格帯の平均35を上回り、追跡対象146モデル中10位に位置しています。

前提条件

最初のリクエストを行う前に、次の4つの準備をしてください。

image

一度キーをエクスポートします。

export XAI_API_KEY="xai-..."

エンドポイントと認証

Grok 4.3は、OpenAI互換のChat Completionsインターフェースで、xAIのベースURLを使用して提供されます。

POST https://api.x.ai/v1/chat/completions

認証はベアラートークンです。ヘッダーは標準です。

Authorization: Bearer $XAI_API_KEY
Content-Type: application/json

OpenAI互換性により、OpenAI PythonまたはNode SDKを導入し、base_urlを変更するだけで済みます。これは、gpt-4またはgpt-5から移行するほとんどのチームにとって最も抵抗の少ない方法です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Summarize the trade-offs of GraphQL vs REST in three bullets."}
    ],
    reasoning_effort="medium",
)

print(response.choices[0].message.content)

xAI SDKをご希望の場合、呼び出し形式は同じです。変更点はインポートのみです。

リクエストパラメータ

Grok 4.3の全パラメータマップ:

パラメータ タイプ 値 備考
model string grok-4.3 必須。
messages array OpenAIメッセージ形式 必須。role: system / user / assistantをサポートします。
reasoning_effort string low, medium, high オプション。デフォルト: medium。高いレベルはレイテンシと出力トークンを増加させます。
max_tokens int 1–32768 出力を制限します。
temperature float 0.0–2.0 デフォルトは1.0です。
top_p float 0.0–1.0 核サンプリング。
stream bool true / false trueの場合、サーバー送信イベント。
tools array OpenAIツール形式 関数呼び出し。
tool_choice string / object auto, none, または特定のツール 標準的なOpenAIのセマンティクス。
response_format object { type: "json_object" } 構造化出力。
seed int 任意 temperature: 0での再現性のため。

動作するcurlリクエスト:

curl https://api.x.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.3",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a senior backend engineer."},
      {"role": "user", "content": "Review this query plan and flag the bottleneck."}
    ],
    "reasoning_effort": "high"
  }'

応答は、標準のOpenAI形式であるchoices[].message.contentと、prompt_tokens、completion_tokens、reasoning_tokens、およびtotal_tokensを内訳として含むusageオブジェクトを伴います。

推論エフォート

具体的なガイダンスを伴う3つのレベル:

常時稼働の推論機能とは、lowであっても何らかの思考が行われることを意味します。これがGrok 4.20に対する事実正確性の向上を推進する要因です。推論を完全に避けることで費用を節約できるとは思わないでください。それは組み込まれています。

関数呼び出し

標準のOpenAI形式が直接機能します。ツールを宣言すると、モデルはアシスタントメッセージにtool_calls配列を出力し、それを実行し、toolロールメッセージで応答します。

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "lookup_user",
        "description": "Look up a user by ID.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"user_id": {"type": "string"}},
            "required": ["user_id"],
        },
    },
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Find user u_42 and tell me their last login."}],
    tools=tools,
    reasoning_effort="medium",
)

tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls

GDPval-AAにおける300Eloポイントの向上は、ここで実際に現れています。Grok 4.3は、より良いツールを選択し、冗長な呼び出しを減らし、ツールのエラーからスムーズに回復します。ツールフローをテストしている場合、ApidogでのMCPサーバーテストは、当社が内部で使用しているリプレイ設定をカバーしています。

ビデオ入力

Grok 4.3は、ネイティブビデオ入力機能を備えた初のGrokモデルです。コンテンツブロック内にビデオURLを渡します。

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-4.3",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Describe what happens in this clip and flag any anomalies."},
            {"type": "video_url", "video_url": {"url": "https://example.com/clip.mp4"}},
        ],
    }],
)

ビデオトークンは入力メーターに対してカウントされます。長いクリップはコンテキストを急速に消費するため、コストが重要な場合は送信前にダウンサンプリングまたはトリミングしてください。モデルはフレームをネイティブに推論するため、手動でキーフレームを抽出する必要はありません。

100万トークンコンテキスト

100万トークンのコンテキストウィンドウは、ベンチマークの成果物ではなく、実際の生産ツールです。一般的な使用パターンは以下の通りです。

100万トークンあたり0.20ドルのキャッシュ入力により、これが手頃になります。安定して保持する40万トークンのシステムプロンプトは、新規呼び出しで0.50ドルかかる代わりに、キャッシュされた呼び出しあたり0.08ドルで済みます。

レガシーGrokモデルからの移行

8つのレガシーGrokモデルは**2026年5月15日午後12時（PT）**に廃止されます。これらのいずれかで運用している場合、期限までにmodel文字列をgrok-4.3に切り替えてください。リクエスト形式は変更されていないため、ほとんどの呼び出しは追加の変更なしで機能します。

注意すべき点は2つあります。

OpenAIライン全体の完全な価格比較については、GPT-5.5の価格設定を、推論モデルの比較については、GPT-5.5 APIの使用方法をご覧ください。

Apidogでのテスト

Grok 4.3を独自のユースケースに対して検証する最速の方法は以下の通りです。

  1. XAI_API_KEYとBASE_URL = https://api.x.ai/v1を持つApidog環境を作成します。
  2. low、medium、highの推論を含む3つのバリアントを持つリクエストコレクションを保存します。プロンプトは同じで、エフォートが異なります。
  3. 3つすべてを実行します。応答、レイテンシ、およびusage.reasoning_tokensのカウントを並べて比較します。
  4. OpenAIのベースURLを指す4番目のバリアントを追加し、Grok 4.3とGPT-5.5を同じ入力で比較します。同じSDKで、モデルとベースURLが異なります。

比較を実行するには、Apidogをダウンロードしてください。プロバイダーを切り替えてもコレクションがスムーズに移行することがポイントです。より広範なAPIテスト戦略については、QAエンジニアのためのAPIテストツールをご覧ください。

image

レート制限

xAIコンソールのティア制限は、ティア1の1分あたり数千リクエストから、エンタープライズティアの数十万リクエストまで変化します。具体的な数値は変動するため、コンソールダッシュボードを確認してください。xAIが宣伝する159トークン/秒のスループットは、集計ではなくストリームごとの出力速度であり、同時リクエストはティアの制限内で線形にスケーリングします。

レート制限に達した場合、APIはretry-afterヘッダーを含む429を返します。標準的な指数バックオフで処理されます。

よくある質問

まとめ

Grok 4.3は、xAIが発表した中で最も積極的な価格性能向上を実現したものです。40%の値下げ、100万トークンのコンテキスト、常時稼働の推論機能、およびネイティブビデオ機能が一体となり、ほとんどのエージェントワークロードにとって本格的な主力モデルとなります。OpenAI互換性により、移行はベースURLの変更だけで済み、書き直しは不要です。

最速の検証パスは、Apidogで3つの推論バリアントをスクリプト化し、実際のプロンプトを投入し、レイテンシと推論トークンを測定することです。5月15日までに移行してください。

ボタン

ApidogでAPIデザイン中心のアプローチを取る

APIの開発と利用をよりシンプルなことにする方法を発見できる

無料会員登録ダウンロード
Grok 4.3 API の使い方