Grok 4.20 Reasoning — модель xAI (ID модели: `grok-4.20-reasoning`, выпущена в марте 2026 года), которая обдумывает ответ перед выдачей. Её берут там, где важнее корректность, чем скорость: разбор данных, многошаговые инструкции, сложные технические вопросы. Инструменты она вызывает наравне с остальными моделями Grok, но обдумывание добавляет задержку на каждом шаге — там, где ответ ждут мгновенно, быстрее будет [Grok 4.20 Fast](/docs/models/grok-4-20-fast).

## Сколько текста помещается в один запрос

Окно контекста — 1 000 000 токенов. У всех моделей xAI в WorkAI есть переключатель **Context**: по умолчанию стоит **200K** — ровно до порога, после которого тариф xAI удваивается; второй пункт открывает полное окно модели. Переключатель ограничивает объём входа: ответ резервируется отдельно, в физическом окне модели. В режиме 1M большие документы и длинную историю можно отдавать целиком, но после 200 000 токенов промпта тариф удваивается (см. «Сколько это стоит»).

Когда диалог подходит к выбранному лимиту Context, WorkAI сжимает историю средствами самого xAI: старые сообщения заменяются сжатой записью, последний вопрос и текущий цикл инструментов, как правило, остаются дословно. Сжатие оплачивается как обычный запрос к модели — подробнее в разделе [«Что такое контекстное окно»](/docs/models-and-pricing#что-такое-контекстное-окно).

Ответ за один раз ограничен 32 768 токенами. Для очень длинного вывода задачу нужно разбивать на шаги.

## Насколько глубоко модель думает

Рассуждение у этой модели встроенное и **не настраивается**. Переключателя Reasoning в её опциях нет: провайдер не принимает параметр глубины для Grok 4.20 Reasoning — модель всегда рассуждает одинаково, отключить или усилить это нельзя.

Регулируемая глубина есть только у [Grok 4.3](/docs/models/grok-4-3): там доступны уровни `None`, `Low`, `Medium` и `High`, по умолчанию — `Medium`. Если вам нужен контроль над тем, сколько модель думает, выбирать надо её.

## Что модель умеет кроме текста

- Читает изображения — скриншот или схему можно приложить к сообщению.
- Вызывает инструменты агента: правит файлы, запускает команды, ищет по проекту.
- Отвечает потоком и умеет возвращать ответ в заданной структуре.
- Повторное обращение к тому же большому контексту обходится дешевле: кэш у xAI включается автоматически.

PDF напрямую эта модель не читает — документ нужно передать текстом. Своего интернет-поиска у Grok в WorkAI тоже нет: веб-инструмент провайдера не подключён. Как прикреплять файлы и изображения — на странице [Контекст агента](/docs/agent/context).

## Сколько это стоит

Модель относится к среднему классу стоимости. У поставщика её цена в точности совпадает с флагманским [Grok 4.3](/docs/models/grok-4-3) — переплаты за флагман нет, но и экономии на 4.20 Reasoning тоже. Дешевле в линейке xAI только [Grok Build 0.1](/docs/models/grok-build-0-1) — примерно на 20 % и по входу, и по выходу.

У xAI есть надбавка за длинный контекст, и она жёстче, чем у OpenAI: как только промпт одного запроса достигает 200 000 токенов, вдвое дорожают и вход, и выход, причём по повышенной ставке пересчитывается **весь** запрос, а не только превышение сверх порога. Порог считается по всему промпту, включая токены, прочитанные из кэша, — высокий процент попаданий в кэш от надбавки не спасает. Миллионное окно доступно целиком, но заход за 200 000 токенов удваивает чек запроса. Как именно списываются WorkCoins — на странице [Модели и цены](/docs/models-and-pricing), актуальные рублёвые цифры — на странице [тарифов](/pricing). Модель работает и со своим ключом xAI.

## Когда выбирать Grok 4.20 Reasoning

| Задача | Стоит ли брать эту модель |
|---|---|
| Разбор данных и многошаговый анализ | Да |
| Большой документ или лог целиком | Да — окно 1M с переключателем Context (200K по умолчанию) |
| Нужно управлять глубиной рассуждения | Нет — возьмите [Grok 4.3](/docs/models/grok-4-3) |
| Много быстрых вызовов инструментов подряд | Нет — возьмите [Grok 4.20 Fast](/docs/models/grok-4-20-fast) |
| Чтение PDF без конвертации | Нет — модель не читает PDF |

Не хотите выбирать вручную — WorkAI использует модель по умолчанию, она описана на странице [Модель по умолчанию](/docs/model-router).