grok-2-vision
vercel_ai_gateway · Chat model
grok-2-vision は vercel_ai_gateway の チャット モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。
正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。
vercel_ai_gateway-vercel_ai_gateway-xai-grok-2-vision
入力
$2.0000 / 1M tokens
出力
$10.0000 / 1M tokens
キャッシュ入力
N/A
コンテキスト長
32.8K
カタログ生成日: 2026/07/13
要点
向いている確認
自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。
公式側で確認すること
割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。
料金
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力 | $2.0000 / 1M tokens |
| 出力 | $10.0000 / 1M tokens |
| 埋め込み | $2.0000 / 1M tokens |
上限
コンテキスト長
32.8K
最大入力トークン
32.8K
最大出力トークン
32.8K
最大トークン
32.8K
機能
| 機能 | 対応 |
|---|---|
| Vision | 対応 |
| Function calling | 対応 |
| Parallel function calling | - |
| Tool choice | 対応 |
| Prompt caching | - |
| Reasoning | - |
| Response schema | - |
| System messages | - |
| Audio input | - |
| Audio output | - |
| Web search | - |
| PDF input | - |
| Video input | - |
ベンチマーク
多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く
| ベンチマーク | スコア | 指標 | 対象範囲 | 確認日 | ソース |
|---|---|---|---|---|---|
| GPQA | 56.0% | accuracy | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
| MMLU | 87.5% | accuracy | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
| MMLU-Pro | 75.5% | accuracy | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
| MATH | 76.1% | accuracy | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
| HumanEval | 88.4% | pass@1 | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
| MMMU | 66.1% | accuracy | ベースモデル: grok-2 (Grok-2) | 2026-05-31 | リンク |
ソース
料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。
カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z