Grok 3 Reasoner

grok/grok-3-reasonerは、単純なトークン予測を超えて、推論時の深い思考へと進化する、人工知能におけるパラダイムシフトを体現しています。思考の連鎖プロセスを活用することで、grok/grok-3-reasonerは自己修正を行い、複数の論理的な経路を検討し、最終的な回答を提示する前に自らの結論を検証できます。GPT Protoプラットフォームでは、低レイテンシーのインフラストラクチャとプロフェッショナルグレードの状態管理に支えられた、この高度なアーキテクチャをすぐに利用できます。カーネルレベルのコードのデバッグから複雑な経済理論のシミュレーションまで、grok/grok-3-reasonerはミッションクリティカルなタスクに必要な高度な思考処理を提供します。

モダリティ

API 利用例

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "grok-3-reasoner",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
      }
    ]
  }'

Grok 3 Reasoner の料金

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利用量

モデル

$0.0081 / 枚

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Grok 3 Reasoner

現在

byGrok$0.0082/M

DeepSeek Flash

byDeepSeek$0.3/M input$1.2/M output

Hy4 Preview

byHunyuan1.05M context$0.7923/M input$2.376/M output

GPT 6 Astra

byOpenAI1.05M context$8/M input$40/M output

Gemini 3.8 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Claude Fable 5.1

byClaude1M context$9/M input$45/M output

Qwen3.8 Max 0902

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

GLM 5.3 Flash

byZ-AI1.31M context$0.15/M input$0.5/M output

DeepSeek v4 Flash Vision Exp

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

GLM 5.3

byZ-AI1.31M context$1.26/M input$3.96/M output

Gemini 3.7 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Grok 4.6

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Qwen3.8 Max

byQwen1M context$1.8/M input$5.4/M output

Claude Opus 5

byClaude1M context$4.5/M input$22.5/M output

Gemini 3.6 Flash

byGoogle1.05M context$0.9/M input$4.5/M output

Kimi K3

byMoonshotAI1.05M context$2.7/M input$13.5/M output

GPT 5.6 Luna

byOpenAI1.05M context$0.16/M input$0.96/M output

GPT 5.6 Terra

byOpenAI1.05M context$1.6/M input$9.6/M output

Grok 4.5

byGrok500K context$1.2/M input$3.6/M output

Claude Sonnet 5

byClaude1M context$1.8/M input$9/M output

Minimax M3

byMiniMax1.05M context$0.48/M input$0.96/M output

GLM 5.2

byZ-AI1.05M context$1.26/M input$3.96/M output

Qwen3.7 Max

byQwen1M context$0.36/M input$1.44/M output

DeepSeek v4 Flash

byDeepSeek1.05M context$0.3/M input$1.2/M output

Grok 4.3

byGrok1M context$0.75/M input$1.5/M output

Kimi K2.6

byMoonshotAI262K context$0.855/M input$3.6/M output

Grok 4.20 Beta 0309 Reasoning

byGrok2M context$0.75/M input$1.5/M output

Grok 4.20 Beta 0309 Non Reasoning

byGrok2M context$0.75/M input$1.5/M output

Grok 4.20 Multi Agent Beta 0309

byGrok2M context$0.75/M input$1.5/M output

Minimax M2.5

byMiniMax205K context$0.24/M input$0.96/M output

Kimi K2.5

byMoonshotAI262K context$0.54/M input$2.7/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250715)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0971/M input$0.9714/M output

Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)

byBytedance262K context$0.0182/M input$0.1821/M output

モデル					入力 → 出力
Grok 3 Reasoner現在 $		—	$0.0082 per 1M	—	入力: テキスト出力: テキスト
DeepSeek Flash $	—	—	$0.30 / $1.20 per 1M	— / $0.006 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Hy4 Preview $		1.05M	$0.79 / $2.38 per 1M	— / $0.04 per 1M	入力: テキスト出力: テキスト
GPT 6 Astra $		1.05M	$8.00 / $40.00 per 1M	$10.00 / $0.80 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Gemini 3.8 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声出力: テキスト
Claude Fable 5.1 $		1M	$9.00 / $45.00 per 1M	$11.25 / $0.23 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Qwen3.8 Max 0902 $		1M	$1.80 / $5.40 per 1M	$2.25 / $0.23 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声出力: テキスト
GLM 5.3 Flash $	—	1.31M	$0.15 / $0.50 per 1M	— / $0.03 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント出力: テキスト
DeepSeek v4 Flash Vision Exp $	—	1.05M	$0.30 / $1.20 per 1M	— / $0.006 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
GLM 5.3 $		1.31M	$1.26 / $3.96 per 1M	— / $0.23 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Gemini 3.7 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Grok 4.6 $		500K	$1.20 / $3.60 per 1M	— / $0.30 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Qwen3.8 Max $		1M	$1.80 / $5.40 per 1M	$2.25 / $0.23 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント出力: テキスト
Claude Opus 5 $		1M	$4.50 / $22.50 per 1M	$5.63 / $0.45 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Gemini 3.6 Flash $		1.05M	$0.90 / $4.50 per 1M	$0.60 / $0.09 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Kimi K3 $		1.05M	$2.70 / $13.50 per 1M	$0.27 / $0.27 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
GPT 5.6 Luna $		1.05M	$0.16 / $0.96 per 1M	$0.20 / $0.02 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
GPT 5.6 Terra $		1.05M	$1.60 / $9.60 per 1M	$2.00 / $0.16 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Grok 4.5 $		500K	$1.20 / $3.60 per 1M	$0.30 / $0.30 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Claude Sonnet 5 $		1M	$1.80 / $9.00 per 1M	$2.25 / $0.18 per 1M	入力: テキスト入力: ドキュメント出力: テキスト
Minimax M3 $		1.05M	$0.48 / $0.96 per 1M	$0.10 / $0.10 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
GLM 5.2 $		1.05M	$1.26 / $3.96 per 1M	$0.23 / $0.23 per 1M	入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント出力: テキスト
Qwen3.7 Max $		1M	$0.36 / $1.44 per 1M	$0.07 / $0.07 per 1M	入力: テキスト入力: ドキュメント出力: テキスト
DeepSeek v4 Flash $	—	1.05M	$0.30 / $1.20 per 1M	— / $0.006 per 1M	入力: テキスト出力: テキスト
Grok 4.3 $		1M	$0.75 / $1.50 per 1M	$0.12 / $0.12 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Kimi K2.6 $		262K	$0.85 / $3.60 per 1M	$0.14 / $0.14 per 1M	入力: テキスト入力: ドキュメント出力: テキスト
Grok 4.20 Beta 0309 Reasoning $		2M	$0.75 / $1.50 per 1M	$0.12 / $0.12 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Grok 4.20 Beta 0309 Non Reasoning $		2M	$0.75 / $1.50 per 1M	$0.12 / $0.12 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Grok 4.20 Multi Agent Beta 0309 $		2M	$0.75 / $1.50 per 1M	$0.12 / $0.12 per 1M	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Minimax M2.5 $		205K	$0.24 / $0.96 per 1M	$0.30 / $0.02 per 1M	入力: テキスト入力: ドキュメント出力: テキスト
Kimi K2.5 $		262K	$0.54 / $2.70 per 1M	$0.09 / $0.09 per 1M	入力: テキスト入力: ドキュメント出力: テキスト
Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250715) $		262K	$0.10 / $0.97 per 1M	—	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Doubao Seed 1.6 Thinking (Build 250615) $		262K	$0.10 / $0.97 per 1M	—	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト
Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615) $		262K	$0.02 / $0.18 per 1M	—	入力: テキスト入力: 画像出力: テキスト

戦略的インテリジェンスの再定義：GPT Protoのgrok/grok-3-reasoner

推論時スケーリングの頂点を、GPT Protoエコシステムに完全統合されたgrok/grok-3-reasonerで体験してください。モデルライブラリを今すぐ探索して、高度な論理推論への旅を始めましょう。

grok/grok-3-reasonerで「ブラックボックス」論理のギャップを解消

従来の大規模言語モデル（LLM）は、多段階の推論に苦戦することが多く、最終的な出力は自信に満ちているように見えても、基礎となる正確性に欠ける「論理的ハルシネーション」に陥りがちです。grok/grok-3-reasonerは、専用の推論フェーズを導入することでこの問題を解決します。次の単語を急いで生成するのではなく、grok/grok-3-reasonerは内部に「思考トレース」を作成し、結果をシミュレーションするとともに、論理的な行き詰まりに遭遇した際には後戻りできます。GPT Protoでは、こうした長時間の推論サイクルを維持するために必要な処理能力をそのまま提供し、最も難しいクエリにも厳格な検証をもって対応できるようにしています。

技術ユーザーは、grok/grok-3-reasonerがステートフルなインタラクションを処理する方法を高く評価するでしょう。会話履歴全体を再送する必要があり—レイテンシーとコストが増加する—従来のAPIとは異なり、GPT Protoにおけるgrok/grok-3-reasonerの実装では、高度なResponses APIを利用しています。これにより、会話IDを最大30日間サーバー上に保存でき、大量のコンテキストを再送する負担なく、既存の論理スレッドに新しいプロンプトを追加できます。

具体的なユースケースA：深層アーキテクチャコード監査

シニア開発者は、相互に接続されたマイクロサービスの何千行ものコードをレビューすることがよくあります。標準的なモデルでは、ロジックの3階層下にある競合状態を見落とす可能性があります。grok/grok-3-reasonerを導入することで、エンジニアは特定のコードベースに対して「論理監査」を依頼できます。モデルは単に構文エラーを探すだけではなく、実行フローを推論します。私の経験では、grok/grok-3-reasonerは、他のモデルが簡単に見過ごしてしまう並行性やメモリ管理におけるエッジケースの特定に特に優れています。

具体的なユースケースB：定量的リスク評価

金融分野では、変数が静的であることはほとんどありません。リスクモデルを構築する際、アナリストには市場の変動がもたらす二次的・三次的な影響を推論できるツールが必要です。grok/grok-3-reasonerを使用すれば、アナリストは複雑なデータセットを入力し、特定の制約に基づいた論理的な予測を求めることができます。grok/grok-3-reasonerがこの用途で優れているのは、思考トレース内で複数の数学理論を相互参照できるためです。その結果、最終的なリスク評価が明確な論理の連鎖によって裏付けられます。

"高速なパターンマッチングから低速の推論型思考への移行は、今年のAIにおける最も重要な発展です。grok/grok-3-reasonerはこの移行の最前線にあり、これまで人間の専門家にしか求められなかった思考の深さを提供します。"

GPT Protoでの最適化と統合

既存のワークフローへのgrok/grok-3-reasonerの統合は、GPT Protoプラットフォーム上でシームレスに行えます。包括的なSDKサポートと堅牢なAPIを提供し、ステートフルな推論の複雑さをお客様に代わって管理します。安定性は私たちの中核となる約束です。他社が推論モデルの大きな計算負荷に苦戦する中、GPT Protoはgrok/grok-3-reasonerのインスタンスが応答性と一貫性を維持できるようにします。詳しい実装方法については、技術ドキュメントをご覧ください。

機能	標準LLMモデル	GPT Proto上のgrok/grok-3-reasoner
推論方式	直接トークン予測	推論時の思考連鎖
状態管理	履歴の手動再送	ステートフルな会話ID（30日間保持）
コンテキストウィンドウ	可変（断片化することが多い）	最適化された128k以上のトークン
エラー訂正	生成後のプロンプト入力	トレース内でのリアルタイム自己修正

透明性の高い利用とスケーラビリティ

GPT Protoでは、明確さを重視しています。grok/grok-3-reasonerの利用に際して、隠れた料金 tiersや分かりにくいクレジットシステムはありません。請求はシンプルな「チャージ」モデルを基本としています。すぐにAdd Fundsからアカウントに資金を追加して、grok/grok-3-reasonerへのアクセスを途切れさせないようにできます。リアルタイムの利用状況を監視し、中央のUser Dashboardから環境を管理できます。この透明性により、スタートアップも大企業も、管理上の負担なく推論機能を拡張できます。

AIがシステム全体の論理へと進化し続ける中、時代の先を行くことは譲れません。GPT Proto上でgrok/grok-3-reasonerを活用することは、単なるツールの利用ではありません。複雑さの増大に合わせて成長する論理フレームワークを採用することなのです。最新のアップデートについては、GPT Proto Blogで詳しくご覧ください。

詳細なお問い合わせ：grok/grok-3-reasoner の導入を理解する

プロフェッショナルなワークフローで grok/grok-3-reasoner を導入・最適化するために必要な情報をすべてご紹介します。

grok/grok-3-reasoner は、標準の Grok 3 モデルと具体的にどのように異なりますか？

grok/grok-3-reasoner は、「System 2」思考に特化して最適化されています。これは、モデルが回答する前にさまざまな解決策を検討する、意図的な推論フェーズを伴うものです。一方、標準の Grok 3 は高速なパターンマッチングに重点を置いています。

GPT Proto で grok/grok-3-reasoner の会話履歴にアクセスするにはどうすればよいですか？

GPT Proto は、レスポンス ID を介して grok/grok-3-reasoner との状態を保持したやり取りを30日間保存します。これにより、コンテキスト全体を再送信することなく、複雑な論理的なやり取りを再開できます。

grok/grok-3-reasoner は JSON のような構造化出力に対応していますか？

はい。grok/grok-3-reasoner は、有効な構造化出力の生成に高い能力を発揮します。推論フェーズによって、複雑なネスト構造であっても JSON スキーマに完全に従うことができます。

grok/grok-3-reasoner の内部の「思考トレース」を確認できますか？

はい。GPT Proto API を通じて、grok/grok-3-reasoner に暗号化された思考内容をリクエストし、推論フェーズでモデルがたどった論理的な過程を分析できます。

grok/grok-3-reasoner は数学的証明をどのように処理しますか？

grok/grok-3-reasoner は推論にかける時間を長く取り、数学的証明の各ステップを検証することで、推論機能を持たない AI モデルにありがちなエラーを大幅に削減します。

grok/grok-3-reasoner のスレッドに追加できるメッセージ数に制限はありますか？

厳密なメッセージ数の制限はありませんが、grok/grok-3-reasoner はコンテキストウィンドウの総トークン数による制約を受けます。ただし、GPT Proto は自動キャッシュによってこれを最適化します。

コーディングタスクに grok/grok-3-reasoner を使うべき理由は何ですか？

コーディングにおいて、grok/grok-3-reasoner は実行経路をシミュレーションし、標準的なモデルでは見落とされるアルゴリズムの論理的な欠陥を特定できるため、より優れています。

GPT Proto における grok/grok-3-reasoner の料金モデルはどのようになっていますか？

grok/grok-3-reasoner の利用料金は、消費したトークン数に基づいて請求されます。推論スレッドをアクティブな状態に保つには、請求センターで残高をチャージするだけです。

grok/grok-3-reasoner のプロンプトに対するサーバー側の保存を無効にできますか？

はい。セキュリティプロトコルで必要な場合は、GPT Proto で grok/grok-3-reasoner API を呼び出す際に「store: false」を設定し、データがキャッシュされないようにできます。

grok/grok-3-reasoner は他の推論モデルと比べてどのような特徴がありますか？

grok/grok-3-reasoner は、X（旧 Twitter）データとの高い統合性と、非常に信頼性が高く説得力のある論理展開を提供する独自の xAI アーキテクチャによって際立っています。

grok/grok-3-reasoner はリアルタイムアプリケーションで使用できますか？

grok/grok-3-reasoner は思考フェーズがあるため処理に時間がかかりますが、GPT Proto の最適化されたインフラストラクチャにより、この深さのモデルとして可能な限り低いレイテンシーを実現しています。

grok/grok-3-reasoner はどの言語に対応していますか？

grok/grok-3-reasoner は主要な世界各国の言語に対応していますが、高度な推論能力は現在、英語と一般的なプログラミング言語で最も洗練されています。

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戦略的インテリジェンスの再定義：GPT Protoのgrok/grok-3-reasoner

grok/grok-3-reasonerで「ブラックボックス」論理のギャップを解消

具体的なユースケースA：深層アーキテクチャコード監査

具体的なユースケースB：定量的リスク評価

GPT Protoでの最適化と統合

透明性の高い利用とスケーラビリティ

grok/grok-3-reasoner は、標準の Grok 3 モデルと具体的にどのように異なりますか？

GPT Proto で grok/grok-3-reasoner の会話履歴にアクセスするにはどうすればよいですか？

grok/grok-3-reasoner は JSON のような構造化出力に対応していますか？

grok/grok-3-reasoner の内部の「思考トレース」を確認できますか？

grok/grok-3-reasoner は数学的証明をどのように処理しますか？

grok/grok-3-reasoner のスレッドに追加できるメッセージ数に制限はありますか？

コーディングタスクに grok/grok-3-reasoner を使うべき理由は何ですか？

GPT Proto における grok/grok-3-reasoner の料金モデルはどのようになっていますか？

grok/grok-3-reasoner のプロンプトに対するサーバー側の保存を無効にできますか？

grok/grok-3-reasoner は他の推論モデルと比べてどのような特徴がありますか？

grok/grok-3-reasoner はリアルタイムアプリケーションで使用できますか？

grok/grok-3-reasoner はどの言語に対応していますか？

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