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# Grok 4.3
##  xAi — Grok 4.3
## 模型详细信息
Grok 4.3 是一种推理优先模型，提供永不间断且可配置的推理工作（无、低、中、高）。由于推理始终是活跃的，而不是可选的，因此与可以跳过思考的模型相比，推理在多步代理循环中的表现更加一致。它还提供强大的工具使用和指令跟踪功能，用于构建多步代理，并提供令牌效率，以帮助保持大批量推理的成本效益。Grok 4.3 特别适合合同审查、判例法研究、信用协议分析和财务文件问答等企业工作负载，同时在对话式 AI、搜索、聊天和多轮工作流程中提供一致、高质量的结果。Grok 4.3 在 Amazon Bedrock 的新推理引擎 Mantle 上运行，专为性价比而设计，支持工具调用、结构化输出和响应流。
+ **模型发布日期：2026 年 ** 6 月 15 日
+ **模特停产日期：** N/A
+ **最终用户许可协议和使用条款：**[查看 ](https://aws.amazon.com/legal/bedrock/third-party-models/)
+ **模型生命周期：**活跃
+ **上下文窗口：**100 万个代币
+ **推理：**支持（可配置：低、中、高）
| **输入模式 ** | **输出模式 ** | **[支持的 API ](bedrock/latest/userguide/apis.html) ** | **[支持的终端节点 ](bedrock/latest/userguide/endpoints.html) ** |
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| 音频 | 嵌入 |  Chat Completions |  bedrock-runtime |
| 图片 | 图片 |  Responses |  bedrock-mantle |
| 演讲 | 演讲 |  Invoke | |
| 文本 | 文本 |  Converse | |
| 视频 | 视频 | | |
*开启`bedrock-mantle`，此模型的服务`/openai/v1/responses`地址不是默认模式`/v1/responses`。*
## 能力和特性
***基岩特征 * **
**使用`bedrock-mantle`终端节点支持的功能 **
| **支持的 ** | **不支持 ** |
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| + [Client-side 工具调用 ](bedrock/latest/userguide/tool-use.html)
+ [推理 ](bedrock/latest/userguide/reasoning.html)
+ [项目 ](bedrock/latest/userguide/projects.html)
+ 滥用检测
+ 回复直播
+ 结构化输出 | — |
## 定价
有关定价信息，请参阅[亚马逊基岩定价](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/)页面。
## 以编程方式访问
使用以下模型 ID 和端点 URL 以编程方式访问此模型。有关可用 API 和终端节点的更多信息，请参阅支持[的 API ](bedrock/latest/userguide/apis.html) 和支持的[终端节点](bedrock/latest/userguide/endpoints.html)。
| **Endpoint** | **模特 ID ** | **In-Region 端点 URL ** | **地理推断 ID ** | **全局推理 ID ** |
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| bedrock-mantle | xai.grok-4.3 | https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/openai/v1 | 不支持 | 不支持 |
*例如，如果区域为 us-west-2（俄勒冈州），则基岩地堡终端节点 URL 将为 “”。https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1*
## 服务等级
Amazon Bedrock 提供多个服务等级以满足您的工作负载要求。**Standard ** 提供按代币付费的访问权限，无需承诺（设置`"service_tier": "default"`或省略该字段）。****Priority 以溢价（套装`"service_tier": "priority"`）提供最快的响应时间。**Flex ** 为灵活、非时间敏感的工作负载（套装）提供更低成本的访问权限。`"service_tier": "flex"`**预留**为可预测的工作负载提供专用吞吐量和期限承诺；它是在账户级别设置的，而不是根据每个请求设置的（请联系您的 AWS 账户团队来启用）。有关更多信息，请参阅[服务等级](bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html)。
| **Standard** | **优先级** | **Flex ** | **已保留 ** |
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|  |  |  |  |
## 区域可用性
***区域可用性一览 * **
Amazon Bedrock 提供三种推理选项：将请求**In-Region**保留在单一区域内以确保严格合规；在尊重数据驻留的前提下跨地理区域（例如美国、欧盟和亚太地区）进行地理路由；在没有居住限制的情况下，**全球 Cross-Region**路由到全球任何地方。** Cross-Region **有关更多详细信息，请参阅该[按型号划分的区域可用性](models-region-compatibility.md)页面。
| **区域** | **In-Region** | **地理 ** | **Global** |
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| us-west-2（俄勒冈州） |  |  |  |
| us-east-1（弗吉尼亚北部） |  |  |  |
| us-east-2（俄亥俄州） |  |  |  |
## 配额和限制
您的 AWS 账户有默认配额，以维持服务的性能并确保适当使用 Amazon Bedrock。分配给账户的默认配额可能会根据地区因素、付款历史记录、欺诈性使用、配额[增加请求的 and/or 批准情况进行更新](bedrock/latest/userguide/quotas-increase.html)。有关更多信息，请参阅[Amazon Bedrock 的配额](quotas.md)文档并查看模型[的](general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock)限制。
在`bedrock-mantle`终端上消耗按需吞吐量时，[可用吞吐量会随着时间的推移而增加](bedrock/latest/userguide/scaling-throughput-best-practices.html#scaling-ramp-up)。在需求旺盛的时期，并非所有配额内的请求都能保证成功，因此逐步增加很重要。在此模型中，默认限制不是通过服务配额直接显示的，因此我们建议您以此为指导。
## 示例代码
**第 1 步- AWS 账户：**如果您已经有 AWS 账户，请跳过此步骤。如果您是新手 AWS，请注册一个 A [ WS 账户](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)。
**第 2 步-API 密钥：**前往[亚马逊 Bedrock 控制台](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#/api-keys/long-term/create)并生成长期 API 密钥。
**第 3 步-获取 SDK：**要使用此入门指南，必须已安装 Python。然后根据您使用的 API 安装相关软件。
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#### [ Chat Completions API ]
```
pip install openai
```
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#### [ Responses API ]
```
pip install openai
```
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**第 4 步-设置环境变量：将您的环境**配置为使用 API 密钥进行身份验证。
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#### [ Chat Completions API ]
```
OPENAI_API_KEY=""
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"
```
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#### [ Responses API ]
```
OPENAI_API_KEY=""
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"
```
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**第 5 步-运行您的第一个推理请求：**将文件另存为 `bedrock-first-request.py`
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#### [ Chat Completions API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="xai.grok-4.3",
messages=[
{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}
]
)
print(response)
```
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#### [ Responses API ]
```
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="xai.grok-4.3",
input="Can you explain the features of Amazon Bedrock?"
)
print(response)
```
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## 使用注意事项和限制
+ **推理工作 ** — 默认情况下，推理始终处于活动状态。您可以通过以下`reasoning`参数配置工作量：`{"effort": "none"}`（禁用推理）、`"low"`（默认）`"medium"`、或`"high"`。推理内容是加密的，可以通过传`include: ["reasoning.encrypted_content"]`入响应 API 请求来返回。您可以在后续回合中将加密内容发送回去，为多回合对话提供推理背景。聊天完成 API 不返回推理令牌。
```
response = client.responses.create(
model="xai.grok-4.3",
reasoning={"effort": "high"},
include=["reasoning.encrypted_content"],
input="Explain quantum entanglement simply."
)
print(response.output_text)
```
+ **默认参数 ** — Grok 4.3 使用的默认值与标准 OpenAI API 规范不同：`temperature`默认为（不是），默认为`0.7`（不是`1`），`top_p`默认为（不是），默认为`0.95`（不是`1`），`max_completion_tokens`默认为。`131072`如果您的应用程序需要不同的行为，请明确调整这些值。