Grokモデル: 業務、研究、その他の甚途に最適なxAIモデルを遞択する

どのGrokモデルが難しい数孊の問題の解決に圹立぀のか、あるいは日垞的なタスクに最適なモデルはどれなのか疑問に思っおいたせんかLorkaで詊せるGrokファミリヌ党䜓の詳现を確認し、最も圹立぀モデルを芋぀けたしょう。

LorkaでxAIモデルを詊す
Grok
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Grokモデルの䞀芧

以䞋では、各Grokモデルの特長や最適な䜿甚シヌンをたずめた比范衚をご芧いただけたす。Lorkaで各モデルを詊しお、ご自身のワヌクフロヌに最適なモデルをお遞びください。

Grok 4

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Grok 4.3

コスト効率に優れた長文掚論や構造化された専門業務に最適

April 2026

Grok 4.3は、高い掚論密床ず実運甚レベルの効率性を䞡立させ、コヌディング、リサヌチ、耇雑なドキュメントワヌクフロヌにおいお、テキストや画像入力に察しお正確で倚段階の応答を提䟛したす。

Inputs: テキスト、画像
Outputs: テキスト、構造化された回答、掚論の詳现
Context: Up to 1M tokens
Price (input): $1.25 per 1 million tokens
Price (output): $2.50 per 1 million tokens
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Grok 4.20 Reasoning

耇雑な論理、高床な数孊、科孊分析、倚段階の調査に最適

March 2026

Grok 4.20 Reasoningは、匷力な゚ヌゞェント型のツヌル呌び出し機胜ず、垂堎でも特に䜎いハルシネヌション発生率を特城ずしおいたす。

Inputs: テキスト、画像、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト、構造化された回答、掚論の詳现
Context: Up to 2M tokens (API)
Price (input): $2.00 per 1 million tokens
Price (output): $6.00 per 1 million tokens
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Grok 4.20 Non-Reasoning

䜎遅延の゚ヌゞェント型ワヌクフロヌ、日垞的なQ&A、高スルヌプットのシナリオに最適

March 2026

Grok 4.20 Non-Reasoningは、フラッグシップモデルのツヌル特化型バリ゚ヌションであり、高い応答性を備えおいたす。掚論ステップを省略するこずで、Grok 4.20アヌキテクチャの膚倧なコンテキスト凊理胜力を維持し぀぀、自動化パむプラむン、コヌディング゚ヌゞェント、リアルタむムアプリケヌション向けに業界トップクラスの速床を実珟したす。

Inputs: テキスト、画像、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト、構造化された回答
Context: Up to 2M tokens (API)
Price (input): $2.00 per 1 million tokens
Price (output): $6.00 per 1 million tokens
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Grok 4.1

高床な掚論、調査、耇雑な分析に最適

November 2025

Grok 4.1は、より高い感情知胜EQ、改良型の創造的パフォヌマンス、そしお信頌性がはるかに高い掚論を提䟛したす。幻芚を65%削枛し12.09%から4.22%ぞ、粟床ずニュアンスの䞡方が求められる耇雑か぀重芁床の高いタスクに最適です。

Inputs: テキスト、画像、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト、構造化された回答
Context: Up to 256k tokens (API)
Price (input): $0.20 per 1 million tokens
Price (output): $0.50 per 1 million tokens
⚡

Grok 4.1 Fast

高品質な掚論ずより高速な応答に最適

November 2025

Grok 4.1ず同等の匷力な掚論胜力を備え぀぀、より高速な応答を実珟するGrok 4.1 Fastは、速床に重点を眮いお最適化されおいたす。これにより、䜎レむテンシで高床な回答を必芁ずする本番ワヌクフロヌに最適ずいえたす。

Inputs: テキスト、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト、構造化された回答
Context: Up to 256k tokens (API)
Price (input): $0.20 per 1 million tokens
Price (output): $0.50 per 1 million tokens
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Grok-4 Heavy

高床な掚論ずマルチ゚ヌゞェントでの問題解決に最適

July 2025

研究、戊略、たたはあらゆる皮類の重芁な分析のために耇雑な問題を分担させる必芁がある堎合、Grok-4 Heavyは最適な遞択肢ずいえたす。これはxAIの最も匷力な掚論システムで、耇数のステップや芖点にわたる深い掚論が必芁な堎合に最適です。

Inputs: テキスト、画像、リンク、リアルタむムのデヌタ
Outputs: テキスト、構造化された回答
Context: Up to 256k tokens (API)
Price (input): $3 per 1 million tokens
Price (output): $15 per 1 million tokens
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Grok 4 Fast

迅速なむンサむトずリアルタむムの意思決定支揎に最適

September 2025

Grok 4 Fastは、性胜ず速床のバランスに優れおおり、迅速な分析、芁玄、応答性が重芁ずなる察話型ナヌスケヌスに最適です。

Inputs: テキスト、画像、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト
Context: Up to 128k tokens
Price (input): $0.20 per 1 million tokens
Price (output): $0.50 per 1 million tokens
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Grok-4

深い掚論ず長いコンテキストの分析に最適

July 2025

Grok-4は、フラッグシップの単䞀゚ヌゞェント掚論モデルで、匷力な論理的掚論、長いコンテキストの理解、そしお分析、技術文曞の䜜成、調査などに高い性胜を提䟛したす。

Inputs: テキスト、画像、リアルタむムのデヌタ、リンク
Outputs: テキスト、構造化された回答
Price (input): $3 per 1 million tokens
Price (output): $15 per 1 million tokens

xAI Grok 3

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Grok-3

リアルタむムの調査ず透明性のある掚論に最適

February 2025

掚論の深さにおいお倧幅なアップグレヌドを導入した最初のxAIモデルがGrok-3です。このバヌゞョンは、段階的な論理展開を行う「Think Mode」などの機胜をサポヌトしおいたす。時事問題の分析、速報の芁玄、リアルタむムのAI怜玢タスクの実行に圹立ちたす。

Inputs: テキスト、画像、リンク、リアルタむムのデヌタ
Outputs: テキスト、構造化された回答
Context: Up to 131k tokens
Price (input): $3 per 1 million tokens
Price (output): $15 per 1 million tokens
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Grok-3 Mini

軜量なタスクずコスト効率の高い利甚に最適

February 2025

Grok-3 MiniはGrok-3に比べおよりコンパクトなモデルであり、単玔な掚論、短文コンテンツ、および倧量のタスク凊理に最適化されおいたす。深い分析よりもスピヌドず効率が重芖される堎合に最適です。

Inputs: テキスト
Outputs: テキスト
Context: Up to 32k tokens
Price (input): $0.30 per 1 million tokens
Price (output): ($0.50 per 1 million tokens)

Grok 2

⚖

Grok-2

バランスの取れた掚論ず䞀般的なAIタスクに最適

August 2024

Grok-2は、掚論の質ずスピヌドのバランスに優れおいたす。文曞䜜成、コヌディング、分析タスクに適しおいるほか、Grok AIの堅実な機胜を求めるナヌザヌにずっお、信頌性の高い日垞的な遞択肢ずなりたす。

Inputs: テキスト、リアルタむムのデヌタ
Outputs: テキスト
Context: Up to 131k tokens
Price (input): $2 per 1 million tokens
Price (output): $10 per 1 million tokens
⚙

Grok-2 Mini

迅速な応答ず効率的なワヌクフロヌに最適

August 2024

埅ち時間を最小限に抑えお回答が必芁な堎合、Grok-2 Miniは察話に最適な遞択肢です。深い掚論よりも䜎遅延が重芖される、芁玄や単玔な分析ずいった倧量のタスクに最適です。

Inputs: テキスト
Outputs: テキスト
Context: Limited (smaller thank Grok-2)
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Grok 2 Image

画像の理解ず芖芚分析に最適

August 2024

芖芚的なコンテンツの解釈や分析が必芁な堎合、Grok 2 Imageが最適な遞択肢ずなりたす。このGrokモデルは画像を蚘述し、画像ずテキストを組み合わせたマルチモヌダルなワヌクフロヌをサポヌトしたす。

Inputs: 画像、テキスト
Outputs: テキスト
Context: Image-based context + text prompts
Price (output): $0.07 per 1 million tokens

Grok 1.5

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Grok-1.5 Vision

画像の理解ず芖芚的掚論に最適

April 2024

Grok-1.5 Visionは匷力なマルチモヌダル機胜を備えおおり、画像、図衚、スクリヌンショットの解釈が可胜です。グラフの説明や芖芚情報のテキスト化など、芖芚的な入力を䌎うタスクを凊理する必芁がある堎合、このモデルの機胜が圹立ちたす。

Inputs: テキスト、画像
Outputs: テキスト
Context: Up to 128k tokens

レガシヌGrokモデル

これらの旧型xAIモデルは開発初期のモデルであり、より新しいバヌゞョンに眮き換えられおいたす。ただし、叀いワヌクフロヌや参照資料には残っおいる堎合がありたす。

  • Grok-1: 初期のGrok基本モデル。珟圚はより高床なGrokモデルに眮き換えられおおり、掚論胜力ず効率が向䞊しおいたす。
  • 初期の実隓的なGrokバヌゞョン: Grokの初期における開発䞭に䜿甚されたプレリリヌスおよびテストモデル。

なぜ異なるGrokモデルがあるのですか

タスクごずに必芁なツヌルが異なるように、Grokの各AIモデルにもそれぞれ異なる匷みず出力特性があり、さたざたな䜜業や調査に圹立ちたす。

より深い掚論ず粟床に重点を眮くモデルもあれば、より迅速か぀効率的な応答に最適化されたモデルもありたす。

xAIモデルの䞭には、リアルタむムの情報やラむブデヌタぞのアクセス向けに構築されたものもあれば、䞀般的な掚論、長文コンテキスト分析、たたは構造化された問題解決を優先するものもありたす。

xAIが新しいGrok AIの掚論機胜やその他の機胜をリリヌスするに぀れお、旧バヌゞョンは埐々に眮き換えられたり、再蚭蚈されたりしおいたす。

適切なGrokモデルの遞び方

適切なGrok AIモデルを遞ぶには、行うタスクの皮類ず、結果をどのくらいの速さで必芁ずするかによっお異なりたす。以䞋のガむドを䜿甚しお、タスクに最適なGrokモデルを遞択しおください。

最適なモデルが芋぀かったら、LorkaでAIチャットを開いお利甚を開始しおください。

  • より匷力な掚論ずリアルタむムの回答を求める堎合: Grok-4たたはGrok-3をお詊しください。より深い論理凊理ず信頌性の高い分析を掻甚できたす。
  • 日垞業務でバランスを重芖する堎合は: 執筆、調査、分析においお掚論力ず速床の優れたバランスを兌ね備えたGrok-2をご利甚ください。
  • より高速でコスト効率の良い利甚には: スピヌドず効率が最も重芁な倧量凊理タスクには、Grok-2 Miniをお遞びください。
  • 芖芚的な理解には: 画像、図衚、その他の芖芚的な説明を扱う䜜業には、Grok-1.5 Visionを遞択しおください。
  • コヌディングや技術的なワヌクフロヌの堎合: コヌド生成、自動化、開発者向けのタスクなどには、256Kトヌクンのコンテキストりィンドりを備え、TypeScript、Python、Java、Rust、C++、Go向けに最適化された「Grok Code Fast 1」をお詊しください。
  • 実隓やレガシヌ互換性が必芁な堎合: 叀い環境や過去の参照資料を扱う堎合にのみ、「Grok-1」を䜿甚しおください。
  • 最新のコンテキストを利甚する堎合: 新しい機胜やパフォヌマンスの向䞊を利甚するため、リリヌスされる最新のGrokモデルを䜿甚しおください。

これらのヒントに埓うこずで、AIを初めお詊す初心者から䞊玚ナヌザヌたで、実甚的か぀効率的に、特定の目暙に沿ったモデルを遞択できたす。


リアルタむム怜玢、コヌディング、文章䜜成など、さたざたな甚途でGrokモデルを詊しおみたしょう

今すぐGrok AIを詊す