Grok 4.3, Amazon Bedrock에서 정식 제공 시작
xAI의 Grok 4.3이 Amazon Bedrock에서 정식 출시되었습니다. 이번 출시로 xAI가 Bedrock의 모델 제공사로 합류했습니다. Grok 4.3은 요청마다 추론 강도를 조절할 수 있는 모델이고, 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰이라 긴 문서나 여러 차례 이어지는 대화 세션을 담을 수 있습니다.
접근 방식이 기존 Bedrock 모델과 다른 점이 하나 있습니다. Grok 4.3은 Bedrock의 차세대 추론 엔진인 Mantle 위에서 동작하는데, Mantle은 Bedrock Runtime API가 아니라 OpenAI 호환 API를 사용합니다. 그래서 OpenAI SDK를 그대로 쓰거나, Chat Completions API 또는 Responses API로 직접 HTTPS 요청을 보내는 방식으로 모델을 호출합니다.
어떤 작업에 맞는 모델인가
Grok 4.3은 정확도가 중요한 기업 업무를 겨냥한 모델입니다. xAI는 출시 시점 자체 벤치마크에서 여러 지표의 1위를 보고했습니다. Artificial Analysis Omniscience 벤치마크에서 비교 대상 프런티어 모델 중 가장 낮은 환각률로 1위, 고객 지원 시나리오의 도구 호출을 평가하는 Artificial Analysis Tau2 Telecom에서 1위, 문서 이해를 평가하는 Vals AI Case Law 및 Corporate Finance에서 1위입니다. xAI는 이 모델을 지능 대비 비용 파레토 경계에 놓으며, 다른 프런티어 모델보다 달러당 지능이 2~10배 높다고 설명합니다.
강한 도구 호출과 지시 따르기가 이 모델의 특징입니다. 함수 호출로 실제 동작을 수행하는 에이전트에 쓸모가 있는 지점이 여기입니다. 원문이 명시한 활용 사례는 계약서 검토, 여신 계약 분석, 재무 문서 질의응답입니다. 긴 입력을 놓고 추론한 다음 기록 시스템(system of record)으로 호출을 내보내는 흐름입니다.
추론 강도를 요청마다 조절하기
Grok 4.3의 핵심은 요청마다 모델이 답하기 전에 얼마나 생각할지를 정하는 것입니다. 강도는 none, low, medium, high 네 단계이고, 하나의 모델로 작업 전반을 처리합니다. 분류 호출은 none으로 돌려 지연을 낮추고, 계약 분석이나 판례 검토처럼 응답 속도보다 깊이가 중요한 작업은 high로 돌립니다.
강도는 Responses API의 reasoning 파라미터로 제어합니다. none은 추론을 끄고, low가 기본값이며, medium과 high가 있습니다. 강도를 높이면 빠른 답이 틀리기 쉬운 다단계 문제에서 정확도가 올라가는 대신 출력 토큰이 늘어납니다.
원문의 예시는 "방망이와 공이 합쳐서 1.10달러, 방망이가 공보다 1달러 비싸다"는 고전 함정 문제를 high로 돌립니다. 모델은 직관적 오답인 0.10달러 대신 대수적으로 풀어 답을 냈고, usage 블록에 내부적으로 소비한 추론 토큰 수가 기록됩니다. 같은 필드는 강도를 none으로 내리면 0을 보고합니다. 분류, 추출, 짧은 사실 조회는 none이나 low로, 계획 수립이나 수학, 한 번의 이른 실수가 전체 작업을 어긋나게 하는 연쇄 작업은 high로 두는 것이 실용적인 패턴입니다.
한 가지 API 차이가 있습니다. Chat Completions API는 추론 트레이스를 반환하지 않습니다. 모델의 추론을 턴 사이에 이어가려면 Responses API를 써야 합니다.
엔드포인트와 인증
Mantle 엔드포인트 URL은 리전마다 다릅니다. 예를 들어 us-west-2의 기본 URL은 https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1입니다. Responses API의 경로는 Mantle 엔드포인트(/openai/v1/)와 Runtime 엔드포인트(/v1/responses)에서 조금 다르니 이 점을 확인해야 합니다.
기본값이 표준 OpenAI 사양과 세 군데에서 다릅니다. temperature가 1이 아니라 0.7, top_p가 1이 아니라 0.95, max_completion_tokens가 131072입니다. 다른 동작이 필요하면 명시적으로 설정해야 합니다.
인증은 두 가지가 있고 둘 다 같은 OpenAI SDK로 동작합니다. 프로덕션에는 IAM 자격 증명에서 생성한 단기 베어러 토큰을 권장합니다. 자동으로 만료되고 접근이 IAM 자격에 묶이기 때문입니다. 장기 Bedrock API 키는 빠른 탐색과 시작용으로 쓰고, 프로덕션 애플리케이션에 심어두는 대신 그 용도로만 제한하는 편이 좋습니다. 모델 ID는 xai.grok-4.3입니다.
도구 호출과 구조화된 출력
도구 호출은 에이전트 워크로드의 중심이고, Grok 4.3은 같은 OpenAI 호환 인터페이스로 이를 지원합니다. 사용할 도구를 설명하면 모델이 언제 호출할지 판단하고, 구조화된 요청을 반환합니다. 그 요청을 코드에서 실행한 뒤 결과를 다시 넣어주는 방식입니다. 도구는 파라미터의 JSON 스키마로 정의합니다.
원문 예시는 get_weather 도구 하나를 정의하고 시드니 날씨를 묻습니다. 모델은 질문에서 도시명을 파싱해 스키마에 맞는 인자 객체를 만들었습니다. 여기서 함수를 실행하고, tool 역할 메시지에 결과를 붙여 다시 모델을 호출하면 데이터를 자연어 답변으로 엮습니다. 이것이 다단계 에이전트의 기본 구성 요소입니다.
코드가 바로 파싱할 데이터를 받아야 할 때는 JSON 스키마를 쓰는 구조화된 출력을 사용합니다. Grok 4.3은 strict 모드의 json_schema 응답 형식을 지원해, 자유 형식 텍스트 대신 지정한 스키마에 맞는 응답을 반환합니다. strict를 True로, additionalProperties를 False로 두면 요청한 키로만 응답이 제한되어, 고정된 레코드 형식을 기대하는 다운스트림 시스템과 도구 호출을 함께 쓸 때 잘 맞습니다.
원문 테스트에서 확인된 운영상의 유의점이 하나 있습니다. 무해한 입력에도 자동 콘텐츠 안전 검사에서 간헐적으로 400이 반환되는 경우가 있어, 프로덕션 호출에는 짧은 재시도를 넣어 두는 편이 좋습니다.
이미지 입력
Grok 4.3은 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 반환하므로 문서 이해, 차트 판독, 시각적 질의응답에 쓸 수 있습니다. 이미지는 OpenAI Chat Completions API와 같은 패턴으로 전달합니다. base64로 인코딩한 바이트를 담은 data: URL이나 공개 이미지 URL을 콘텐츠 파트로 넘기고, 텍스트와 이미지 파트를 같은 content 배열에 두어 질문과 그림을 함께 보게 합니다. PNG나 JPEG 같은 지원 형식을 쓰고 인코딩을 깨끗하게 유지해야 합니다. 손상되거나 잘린 이미지 페이로드는 추정 답변 대신 validation_error를 반환합니다.
서버 측 대화 상태
Responses API는 대화 상태를 서비스 측에 보관할 수 있어, 매 턴마다 전체 메시지 이력을 다시 보낼 필요가 없습니다. store=True로 턴을 저장하고 반환된 응답 ID를 받아, 다음 호출에서 previous_response_id로 참조합니다. 그러면 모델이 이전 대화를 컨텍스트로 취급합니다. 원문 예시에서 두 번째 호출은 previous_response_id 외에 아무 메시지도 보내지 않고도 앞서 기억하라고 한 숫자를 답합니다.
이 기본 스테이트풀 패턴에서는 각 턴의 추론도 서비스가 보관해 다음 호출에 자동으로 넘겨줍니다. 대화와 모델의 사고 과정을 직접 관리하지 않아도 둘 다 유지됩니다. 스테이트리스가 필요한 경우, 즉 턴을 서버 측에 보관하지 않아야 하는 워크로드에서는 store=False로 두고 include=["reasoning.encrypted_content"]로 암호화된 추론을 요청해, 다음 요청 입력에 되돌려 넣어 모델에 자신의 이전 추론을 컨텍스트로 줍니다.
대화 상태를 켜기 전에 알아둘 점이 있습니다. 상태를 저장한다는 것은 서비스가 해당 턴을 보관한다는 의미입니다. 저장된 데이터의 보안·프라이버시와 보관 비활성화 방법은 Amazon Bedrock 데이터 보호 문서에서 확인할 수 있습니다.
서비스 티어와 리전
Bedrock은 여러 서비스 티어를 제공해 워크로드마다 비용과 처리량을 맞출 수 있습니다. Standard 티어의 온디맨드 추론은 약정 없이 토큰당 과금이고, Priority는 더 높은 토큰 단가로 처리 큐에서 우선권을 주며, Flex는 시간 민감도가 낮은 워크로드에 더 낮은 비용으로 접근합니다. Grok 4.3은 Standard, Priority, Flex 세 티어 모두에서 쓸 수 있습니다.
Grok 4.3은 인-리전(in-Region) 추론을 사용합니다. 클라이언트를 모델이 제공되는 리전에 고정하고 Mantle 기본 URL을 그 리전에 맞춰야 합니다. 출시 시점에는 Geo 및 Global 교차 리전 추론은 제공되지 않습니다. 원문의 모든 예시는 us-west-2를 사용합니다.
현재 지원 리전 목록과 파라미터 상세는 Grok 4.3 모델 카드에서, 티어별 요금은 Amazon Bedrock 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다. 이 글의 예시는 요청당 토큰 사용량 외에 과금되는 AWS 리소스를 만들지 않지만, 탐색용으로 장기 Bedrock API 키를 생성했다면 사용을 마친 뒤 Bedrock 콘솔에서 삭제하는 것이 계정의 공격 표면을 줄이는 데 도움이 됩니다.
원문: Introducing Grok on Amazon Bedrock · 발행일 2026-07-16