Grok 3 API Rate Limits: 완벽 가이드 (2026)

Grok 3 API Rate Limits: 2026년 전체 가이드

xAI의 Grok 3는 프런티어 모델 분야의 강력한 경쟁자이며, xAI의 API는 OpenAI와 호환되는 방식으로 전체 Grok 모델 제품군에 대한 액세스를 제공합니다. 애플리케이션을 구축하든, 배치 프로세싱을 실행하든, 워크플로우에 Grok을 통합하든 관계없이, 중단을 방지하고 신뢰할 수 있는 시스템을 설계하려면 Rate Limits(속도 제한)를 이해하는 것이 필수적입니다.

이 가이드는 티어별 분류, 헤더, 에러 핸들링 및 제한 내에서 작업하기 위한 실무 전략을 포함하여 Grok 3 API Rate Limits의 모든 측면을 다룹니다.

Grok 3 API 모델 개요

제한 사항을 살펴보기 전에 xAI API를 통해 사용할 수 있는 모델은 다음과 같습니다.

모델	Context Window	강점	사용 사례
grok-3	131,072 tokens	프런티어 수준의 추론, 분석	복잡한 작업, 연구
grok-3-fast	131,072 tokens	빠른 응답 속도, 소폭 낮은 품질	실시간 앱, 채팅
grok-3-mini	131,072 tokens	효율적, 비용 효율적	단순 작업, 대량 처리
grok-3-mini-fast	131,072 tokens	가장 빠르고 저렴함	대기 시간에 민감한 앱

모든 모델은 131K의 Context Window를 공유하며, 이는 GPT-4o(128K) 및 Claude(200K)와 경쟁할 수 있는 수준입니다.

Rate Limit 티어

xAI는 계정의 지출 이력에 따른 티어별 Rate Limit 시스템을 사용합니다. 지출이 늘어남에 따라 제한 수치가 자동으로 상향됩니다.

Free Tier (무료 티어)

API 키를 보유한 신규 계정에는 API 탐색을 위한 월간 무료 크레딧이 제공됩니다.

제한 유형	Free Tier
월간 크레딧	$25
분당 요청 수 (RPM)	5
시간당 요청 수 (RPH)	60
분당 토큰 수 (TPM, 입력)	15,000
분당 토큰 수 (TPM, 출력)	5,000
동시 요청 수	2

Tier 1 ($0 이상 지출)

결제 수단을 추가하고 첫 구매를 완료한 경우:

제한 유형	Tier 1
분당 요청 수 (RPM)	60
시간당 요청 수 (RPH)	1,000
분당 토큰 수 (TPM, 입력)	100,000
분당 토큰 수 (TPM, 출력)	25,000
동시 요청 수	10

Tier 2 ($100 이상 지출)

제한 유형	Tier 2
분당 요청 수 (RPM)	200
시간당 요청 수 (RPH)	5,000
분당 토큰 수 (TPM, 입력)	500,000
분당 토큰 수 (TPM, 출력)	100,000
동시 요청 수	25

Tier 3 ($500 이상 지출)

제한 유형	Tier 3
분당 요청 수 (RPM)	500
시간당 요청 수 (RPH)	20,000
분당 토큰 수 (TPM, 입력)	1,000,000
분당 토큰 수 (TPM, 출력)	250,000
동시 요청 수	50

Tier 4 ($1,000 이상 지출)

제한 유형	Tier 4
분당 요청 수 (RPM)	1,000
시간당 요청 수 (RPH)	50,000
분당 토큰 수 (TPM, 입력)	2,000,000
분당 토큰 수 (TPM, 출력)	500,000
동시 요청 수	100

Rate Limit 헤더

모든 API 응답에는 현재 Rate Limit 상태를 알려주는 헤더가 포함되어 있습니다.

x-ratelimit-limit-requests: 60
x-ratelimit-limit-tokens: 100000
x-ratelimit-remaining-requests: 58
x-ratelimit-remaining-tokens: 95234
x-ratelimit-reset-requests: 2026-02-06T12:00:32Z
x-ratelimit-reset-tokens: 2026-02-06T12:00:15Z

헤더 참조:

헤더	설명
x-ratelimit-limit-requests	해당 티어의 분당 최대 요청 수
x-ratelimit-limit-tokens	해당 티어의 분당 최대 토큰 수
x-ratelimit-remaining-requests	현재 윈도우에서 남은 요청 수
x-ratelimit-remaining-tokens	현재 윈도우에서 남은 토큰 수
x-ratelimit-reset-requests	요청 제한이 초기화되는 시간
x-ratelimit-reset-tokens	토큰 제한이 초기화되는 시간

첫 번째 API 호출하기

Grok API는 OpenAI와 호환되는 형식을 사용하므로 기존 코드에 쉽게 통합할 수 있습니다.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_XAI_API_KEY",
    base_url="https://api.x.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="grok-3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the PageRank algorithm."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

print(response.choices[0].message.content)

Rate Limit 에러 처리하기

Rate Limit을 초과하면 API는 429 Too Many Requests 상태 코드를 반환합니다. 이를 올바르게 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

import openai
import time
from openai import RateLimitError

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_XAI_API_KEY",
    base_url="https://api.x.ai/v1"
)

def call_grok_with_retry(messages, model="grok-3", max_retries=5):
    """Rate Limit 발생 시 지수 백오프를 적용하여 Grok API를 호출합니다."""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
                temperature=0.7,
                max_tokens=2048
            )
            return response.choices[0].message.content
        except RateLimitError as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            # 지수 백오프: 1초, 2초, 4초, 8초, 16초
            wait_time = 2 ** attempt
            print(f"Rate limited. Waiting {wait_time}s before retry...")
            time.sleep(wait_time)
        except Exception as e:
            print(f"Unexpected error: {e}")
            raise

# 사용 예시
result = call_grok_with_retry([
    {"role": "user", "content": "Summarize the history of the internet."}
])
print(result)

심화: Rate Limiter 클래스

프로덕션 애플리케이션에서는 사용량을 선제적으로 추적하는 Rate Limiter를 사용하는 것이 좋습니다.

import time
import threading
from collections import deque

class GrokRateLimiter:
    """Grok API를 위한 선제적 Rate Limiter."""

    def __init__(self, max_requests_per_minute=60, max_tokens_per_minute=100000):
        self.max_rpm = max_requests_per_minute
        self.max_tpm = max_tokens_per_minute
        self.request_timestamps = deque()
        self.token_counts = deque()
        self.lock = threading.Lock()

    def wait_if_needed(self, estimated_tokens=1000):
        """Rate Limit 내에서 요청이 가능할 때까지 대기(block)합니다."""
        with self.lock:
            now = time.time()
            window_start = now - 60

            # 오래된 항목 제거
            while self.request_timestamps and self.request_timestamps[0] < window_start:
                self.request_timestamps.popleft()
                self.token_counts.popleft()

            # 요청 제한 확인
            if len(self.request_timestamps) >= self.max_rpm:
                sleep_time = self.request_timestamps[0] - window_start
                time.sleep(max(sleep_time, 0.1))

            # 토큰 제한 확인
            current_tokens = sum(self.token_counts)
            if current_tokens + estimated_tokens > self.max_tpm:
                sleep_time = self.token_counts[0] - window_start if self.token_counts else 1
                time.sleep(max(sleep_time, 0.1))

            # 이번 요청 기록
            self.request_timestamps.append(time.time())
            self.token_counts.append(estimated_tokens)

# 사용 예시
limiter = GrokRateLimiter(max_requests_per_minute=60, max_tokens_per_minute=100000)

for prompt in prompts:
    limiter.wait_if_needed(estimated_tokens=500)
    result = call_grok_with_retry([{"role": "user", "content": prompt}])

Grok 3 API 가격 책정

Rate Limit 외에 고려해야 할 사항은 가격입니다. 각 모델별 가격은 다음과 같습니다.

모델	입력 (1M 토큰당)	출력 (1M 토큰당)
grok-3	$3.00	$15.00
grok-3-fast	$5.00	$25.00
grok-3-mini	$0.30	$0.50
grok-3-mini-fast	$0.10	$0.50

참고로 grok-3-fast는 더 빠르고 품질이 약간 낮은 변체임에도 불구하고 grok-3보다 가격이 비쌉니다. 비용에 민감한 애플리케이션의 경우 grok-3-mini 및 grok-3-mini-fast를 사용하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

제한 범위 내 유지를 위한 전략

1. 작업에 적합한 모델 사용

grok-3-mini-fast로 처리할 수 있는 작업에 grok-3를 사용하지 마세요.

def choose_model(task_complexity):
    """작업 복잡도에 따라 적절한 모델을 선택합니다."""
    if task_complexity == "simple":
        return "grok-3-mini-fast"  # 분류, 추출, 포맷팅
    elif task_complexity == "medium":
        return "grok-3-mini"       # 요약, Q&A, 번역
    elif task_complexity == "complex":
        return "grok-3-fast"       # 분석, 코딩, 창의적 글쓰기
    else:
        return "grok-3"           # 연구, 복잡한 추론, 다단계 작업

2. 가능한 경우 요청 배치 처리

여러 개의 작은 프롬프트를 하나의 요청으로 결합하세요.

# 5개의 별도 요청 대신:
# "X를 프랑스어로 번역해줘", "Y를 프랑스어로 번역해줘", ...

# 하나의 요청 사용:
prompt = """다음을 각각 프랑스어로 번역하세요:
1. Hello, how are you?
2. Where is the nearest train station?
3. I would like to order coffee.
4. What time does the museum close?
5. Thank you very much."""

# 5번 대신 1번의 요청

3. 응답 캐싱

동일한 쿼리가 반복되지 않도록 응답을 로컬에 저장하세요.

import hashlib
import json
import os

CACHE_DIR = ".grok_cache"
os.makedirs(CACHE_DIR, exist_ok=True)

def cached_grok_call(messages, model="grok-3"):
    """중복 호출을 피하기 위해 API 응답을 캐싱합니다."""
    cache_key = hashlib.md5(
        json.dumps({"messages": messages, "model": model}).encode()
    ).hexdigest()
    cache_path = os.path.join(CACHE_DIR, f"{cache_key}.json")

    if os.path.exists(cache_path):
        with open(cache_path, "r") as f:
            return json.load(f)["response"]

    response = call_grok_with_retry(messages, model=model)

    with open(cache_path, "w") as f:
        json.dump({"response": response}, f)

    return response

4. 헤더를 통한 모니터링

Rate Limit 헤더를 파싱하여 정보에 기반한 결정을 내리세요.

def call_with_monitoring(messages, model="grok-3"):
    """API를 호출하고 Rate Limit 상태를 보고합니다."""
    response = client.chat.completions.with_raw_response.create(
        model=model,
        messages=messages,
        max_tokens=2048
    )

    headers = response.headers
    remaining_requests = int(headers.get("x-ratelimit-remaining-requests", 0))
    remaining_tokens = int(headers.get("x-ratelimit-remaining-tokens", 0))

    if remaining_requests < 5:
        print(f"경고: 이번 분에 남은 요청 수가 {remaining_requests}개뿐입니다.")
    if remaining_tokens < 5000:
        print(f"경고: 이번 분에 남은 토큰 수가 {remaining_tokens}개뿐입니다.")

    return response.parse().choices[0].message.content

Grok 3 vs 경쟁사: Rate Limit 비교

제공업체	무료 티어 RPM	유료 티어 RPM	무료 크레딧
xAI (Grok 3)	5	60-1,000+	$25/월
OpenAI (GPT-4o)	3	500-10,000	$5 (1회성)
Anthropic (Claude)	5	50-4,000	$5 (1회성)
Google (Gemini 2.5 Pro)	5	360-1,000	$0 (Free Tier 제공)

결론

Grok 3 API는 지출에 따라 확장되는 경쟁력 있는 속도 제한, 쉬운 통합을 위한 OpenAI 호환 인터페이스, 그리고 시작을 위한 넉넉한 무료 티어를 제공합니다. 적절한 모델 티어를 선택하고, 적절한 재시도 로직을 구현하며, 응답을 캐싱함으로써 제한 범위 내에서 원활하게 작동하는 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Grok 기반의 텍스트 및 추론과 더불어 AI 아바타, 텍스트-비디오 변환 또는 음성 클로닝과 같은 AI 생성 미디어가 프로젝트에 필요한 경우, Hypereal AI는 기존 AI 스택과 원활하게 통합되는 프로덕션 등급의 생성형 미디어 모델에 대해 간편한 종량제 API 액세스를 제공합니다.