Grok 4.3

按任务难度安排思考过程

Grok 4.3 可以处理文字和图片，结合较长的资料背景回答问题，也能通过工具衔接外部系统。它适合知识助手、文档分析、代码辅助和多步骤业务流程：简单任务直接返回结果，复杂任务则投入更多推理，比较条件后再给出建议。

它支持配置推理强度，包括 none、low、medium 和 high。直接提取字段、按已知规则改写时，可以从较少推理开始；需要比较多项约束、分析例外情况或检查复杂方案时，可增加推理强度。应使用自己的典型任务比较质量与响应时间，而不是对所有请求都使用同一个设置。

长资料适合怎样的工作？

例如把产品手册、常见问题和服务规则放在一起，让模型回答一项具体售后问题，并标出对应条款。处理图片时，可以结合截图解释界面状态，或对照文字要求检查可见内容。给不同材料编号，并注明生效时间，能够帮助模型区分旧说明与新规则。

怎样连接业务工具？

函数调用允许模型根据问题请求资料查询或其他应用工具，再依据真实返回值继续回答。应用应定义清楚的工具用途、参数与错误结果；模型选择了调用，不等于操作已经成功。对会改变业务状态的操作，应遵循原有业务确认流程。

它也支持结构化输出，适合把分类、证据与待补充信息放进固定字段。使用 JSON Schema 约束格式后，还应检查字段内容和事实依据。需要实时网页或 X 信息时，实际启用对应检索工具，让最新资料进入推理过程。

例如处理售后政策问题，可提供手册和规则后输入：

“用户的设备使用七个月后出现故障，购买记录可通过工具查询。请先找出适用的售后条款，列出还缺少的信息，再选择必要查询；最终输出处理建议、依据条款和待确认事项，不承诺材料未说明的服务。”

字段提取可先采用 none 或 low；条款有例外或多项条件冲突时，再比较 medium、high 的结果。支持 Responses 格式的接口可通过 reasoning.effort 设置强度。程序执行查询后，将真实结果回传，最后核对建议是否满足所有条件。