Grok 4.5 es el modelo insignia de xAI — el más inteligente hasta la fecha, con rendimiento de frontera en codificación, trabajo de conocimiento y STEM. Construido sobre la base V9 de 1.5 billones de parámetros y entrenado junto al editor de codificación Cursor, ofrece una ventana de contexto de 500K tokens y acepta entradas de texto, imagen y archivos con salida de texto. Enfatiza una codificación agente sólida con notable eficiencia de tokens — resolviendo tareas de ingeniería de software con muchos menos tokens de salida que modelos frontera comparables — y tiene un precio agresivo para uso en producción de alto volumen.
Grok 4.5 es un modelo de lenguaje grande multimodal creado por xAI. Está diseñado para manejar entradas muy largas, con una ventana de contexto de 500,000 tokens. Esto significa que puede procesar…
Grok 4.5 acepta tres modalidades de entrada: texto, imágenes y archivos. El texto puede incluirse de forma natural en el mensaje del usuario. Las imágenes pueden proporcionarse como URL o como datos codificados en base64 en el arreglo de contenido, siguiendo el formato multimodal de OpenAI. Los archivos se admiten mediante el mismo mecanismo: los usuarios pueden adjuntar datos binarios (por ejemplo, PDFs, documentos de Word) como parte de la solicitud. El modelo procesa estas entradas en conjunto, lo que le permite razonar a través de diferentes tipos de información. Por ejemplo, un prompt puede contener un contrato escaneado (imagen) junto con preguntas sobre cláusulas específicas, y Grok 4.5 extraerá el texto de la imagen y responderá en consecuencia. Esta capacidad multimodal elimina la necesidad de preprocesar archivos antes de enviarlos a la API, simplificando el diseño del pipeline.
La ventana de contexto de 500,000 tokens significa que Grok 4.5 puede considerar hasta medio millón de tokens de entrada y salida combinados en una sola solicitud. Un token equivale aproximadamente a 0.75 palabras para texto en inglés, por lo que el modelo puede manejar alrededor de 375,000 a 400,000 palabras. Esto permite a los usuarios ingresar documentos completos, conversaciones largas o grandes conjuntos de datos sin dividirlos en fragmentos. El modelo mantiene la coherencia en todo el contexto, lo que permite tareas como resumir un capítulo de un libro, analizar un repositorio de código completo o mantener intacta una conversación de múltiples turnos. Sin embargo, las entradas más largas aumentan el costo proporcionalmente porque el precio es por token. Para obtener el mejor equilibrio, los usuarios deben enviar solo el contexto necesario, pero la ventana grande reduce la necesidad de truncamiento de datos.
Grok 4.5 sobresale en tareas que requieren una comprensión profunda de contenido largo o multimodal. Ejemplos clave incluyen: extraer información de cientos de páginas de documentos de investigación, analizar imágenes de gráficos y tablas junto con texto relacionado, revisar documentos legales para cláusulas específicas, resumir transcripciones de reuniones largas y depurar grandes proyectos de software examinando archivos de registro completos. El modelo también puede manejar cadenas de razonamiento complejas que dependen de partes anteriores de un prompt. Es menos adecuado para tareas muy simples o de una sola vez donde un modelo más pequeño y barato sería suficiente, por ejemplo, generar respuestas cortas de correo electrónico o clasificaciones simples. Los usuarios deben evaluar si la tarea realmente necesita la ventana de contexto grande para justificar el mayor costo por token en comparación con modelos más pequeños disponibles en OrcaRouter.
Grok 4.5 tiene un precio de $2.00 por 1M de tokens de entrada y $6.00 por 1M de tokens de salida. Si su caso de uso no requiere la ventana de contexto de 500k o la entrada multimodal, puede ahorrar costos utilizando un modelo más pequeño disponible a través de OrcaRouter. Ejemplos de tareas más adecuadas para modelos más baratos incluyen: clasificación simple o extracción de fragmentos cortos, respuesta a preguntas de una sola vuelta sobre documentos pequeños, análisis básico de sentimientos y generación de completaciones muy cortas. Además, si su aplicación necesita baja latencia para tráfico de producción de alto volumen, un modelo más pequeño puede ofrecer tiempos de respuesta más rápidos. Evalúe la compensación: para tareas donde el contexto adicional y la capacidad multimodal no aportan ventaja, el costo adicional por token es innecesario.
Las puntuaciones específicas de referencia para Grok 4.5 no han sido publicadas oficialmente por xAI en este momento. El modelo está diseñado para ser un modelo de lenguaje grande altamente capaz, pero sin números de evaluación estandarizados, los usuarios deben evaluar su rendimiento mediante sus propias pruebas en tareas representativas. Los factores que influyen en el rendimiento en el mundo real incluyen el diseño de la instrucción, la complejidad de la tarea y la calidad de los datos de entrada. Dado su gran contexto de ventana, el modelo puede funcionar particularmente bien en tareas que requieren retener información a lo largo de secuencias extremadamente largas. Recomendamos ejecutar evaluaciones comparativas en sus casos de uso específicos utilizando la API de OrcaRouter para medir precisión, latencia y calidad de salida.
La latencia de Grok 4.5 no está especificada públicamente por xAI. Sin embargo, debido a que el modelo tiene un gran número de parámetros y admite una ventana de contexto de 500k, el tiempo de inferencia generalmente será mayor que el de modelos más pequeños, especialmente al procesar entradas largas. Los usuarios pueden esperar un mayor tiempo hasta el primer token y un mayor tiempo total de generación en comparación con modelos con menos parámetros. Para optimizar, mantenga las indicaciones de entrada lo más concisas posible, proporcionando al mismo tiempo el contexto necesario. Si la baja latencia es crítica para su aplicación —como en el chat en tiempo real— es posible que desee probar la velocidad de respuesta a través de la API de OrcaRouter con tamaños de entrada típicos antes de comprometerse con la producción. OrcaRouter no añade una sobrecarga significativa; la latencia principal proviene de la inferencia del modelo subyacente.
La principal fortaleza de Grok 4.5 es su gran ventana de contexto de 500k tokens, lo que permite un razonamiento coherente sobre secuencias muy largas. También se beneficia de la entrada multimodal, lo que le permite procesar imágenes y archivos directamente. Estas características lo hacen potente para el análisis de documentos, la investigación y cualquier tarea que requiera contexto extendido. Las limitaciones incluyen un mayor costo por token en comparación con modelos más pequeños y probablemente una mayor latencia. Además, como xAI no ha divulgado las puntuaciones de los benchmarks, los usuarios no pueden confiar en las comparaciones de rankings de terceros. El comportamiento del modelo en dominios altamente específicos (por ejemplo, médico o legal) debe validarse mediante pruebas. Como todos los LLM, ocasionalmente puede producir contenido inexacto o alucinado, especialmente en consultas ambiguas. Siempre revise los resultados para aplicaciones críticas.
Grok 4.5 se tasa según la cantidad de tokens procesados. Los tokens de entrada cuestan $2.00 por 1 millón de tokens, y los tokens de salida cuestan $6.00 por 1 millón de tokens. Esta es la tarifa del proveedor establecida por xAI, y OrcaRouter la transmite sin margen adicional. La facturación se basa en el uso: pagas solo por los tokens que realmente envías y recibes. La ventana de contexto de 500 000 tokens significa que una solicitud de contexto completo (500 000 tokens de entrada) costaría $1.00 solo por la entrada ($2.00 * 0.5M). Los tokens de salida se facturan al triple de la tasa de entrada. Para estimar costos, calcula el total de tokens de entrada (incluyendo mensaje del sistema, mensajes de usuario, imágenes y archivos codificados como tokens) y la longitud esperada de salida. Usa el tokenizador proporcionado por OrcaRouter para contar los tokens antes de enviar.
No. OrcaRouter cobra exactamente la tarifa del proveedor para Grok 4.5: $2.00 por 1M de tokens de entrada y $6.00 por 1M de tokens de salida. No hay tarifas ocultas, ni recargos por solicitud, ni márgenes. Su facturación reflejará el uso bruto de tokens multiplicado por estas tarifas. OrcaRouter puede ofrecer gestión de claves API y acceso sin costo adicional. Los únicos cargos son por el cómputo consumido por el modelo. Tenga en cuenta que los tokens utilizados para entradas multimodales (imágenes, archivos) se cuentan a la misma tarifa de entrada; no hay precios separados para diferentes modalidades. Siempre verifique su conteo de tokens de la respuesta de la API para conciliar el uso.
Dado un contexto de 500k tokens, el costo de procesar un prompt completo puede ser significativo. Para una sola solicitud que use 500k de entrada y 1k de salida de tokens, el costo de entrada es de $1.00 y el de salida $0.006, total ~$1.006. Si envía muchas solicitudes de este tipo, los costos se acumulan rápidamente. Sin embargo, para tareas que se benefician de no dividir en fragmentos, la capacidad de realizar una única consulta grande puede ahorrar tiempo de ingeniería y aumentar la precisión. Compare esto con un modelo más pequeño con una ventana de contexto más corta que requeriría múltiples llamadas y un ensamblaje manual, lo que potencialmente incurre en una mayor sobrecarga. El costo por token es fijo; el valor proviene del tamaño de la ventana de contexto y la capacidad multimodal. Los usuarios deben estimar los tokens mensuales totales y modelar en consecuencia.
OrcaRouter actualmente no anuncia un sistema de caché dedicado para las respuestas de Grok 4.5. El precio se basa en los tokens facturados por xAI por solicitud; si envías la misma consulta varias veces, cada solicitud se factura al precio completo. No hay descuento para salidas repetidas o en caché. Para reducir costos, evita enviar consultas idénticas o casi idénticas. Puedes implementar tu propia capa de caché en el lado del cliente—por ejemplo, almacenar localmente los resultados de consultas comunes y solo llamar a la API cuando sea necesaria una consulta nueva o modificada. Ten en cuenta que los tokens de entrada siempre se cobran, incluso si la salida es trivial. Para patrones repetidos, agrupa entradas similares cuando sea posible.
Para usar Grok 4.5, envía una solicitud POST a https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Establece el parámetro model en "grok/grok-4.5". El cuerpo de la solicitud sigue el formato de finalización de chat de OpenAI, incluyendo un arreglo messages con roles (system, user, assistant). Para entrada multimodal, incluye partes de contenido de tipo "text" e "image_url". Ejemplo (Python): import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create(model="grok/grok-4.5", messages=[{"role":"user", "content":[{"type":"text","text":"Describe this image:"}, {"type":"image_url", "image_url":{"url":"https://example.com/pic.jpg"}}]}]) print(response.choices[0].message.content) Asegúrate de que tu clave de API tenga acceso al modelo grok/grok-4.5. Usa los mismos endpoints que OpenAI para streaming, llamadas a funciones y otras características.
La API de OrcaRouter para Grok 4.5 admite los parámetros estándar de OpenAI: 'model', 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop', 'stream', 'n' y 'seed'. El parámetro 'max_tokens' limita la longitud de la respuesta generada. 'temperature' controla la aleatoriedad (0=determinista, 2=muy aleatorio). 'top_p' implementa el muestreo de núcleo. 'frequency_penalty' y 'presence_penalty' reducen la repetición. Para el streaming, establece 'stream' como true para recibir tokens de forma incremental. El parámetro 'n' permite generar múltiples finalizaciones. 'seed' permite salidas deterministas si se necesita reproducibilidad. Ten en cuenta que la ventana de contexto del modelo es de 500k tokens en total (entrada + salida combinadas). Para evitar errores, asegúrate de que tus tokens de entrada más el max_tokens solicitado no excedan ese límite. OrcaRouter devolverá un error si el prompt es demasiado largo.
Migrar código existente compatible con OpenAI para llamar a Grok 4.5 mediante OrcaRouter solo requiere cambiar la URL base y el nombre del modelo. En lugar de https://api.openai.com/v1, usa https://api.orcarouter.ai/v1. Reemplaza el identificador del modelo con "grok/grok-4.5". Tu clave de API debe ser la proporcionada por OrcaRouter. Todos los demás parámetros y formatos de mensaje permanecen igual. Para bibliotecas como el paquete openai de Python, actualiza la inicialización del cliente: `client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=ORCAROUTER_KEY)`. No es necesario modificar las estructuras de mensajes, la lógica de transmisión ni el manejo de respuestas. Prueba con un prompt pequeño para confirmar la conectividad y el formato de respuesta. OrcaRouter también admite los mismos códigos de error y encabezados de limitación de tasa que OpenAI, lo que facilita la migración.
Grok 4.5, GPT-4 y Claude son modelos de lenguaje grandes, pero difieren en aspectos clave. Grok 4.5 ofrece una ventana de contexto de 500k tokens, que es mayor que la de GPT-4 Turbo (128k) y Claude 3.5 Sonnet (200k). Esto hace que Grok 4.5 sea más adecuado para documentos o conversaciones muy largas sin necesidad de fragmentación. Grok 4.5 también admite entrada de imágenes y archivos, similar a GPT-4 Vision y las capacidades multimodales de Claude. Precios: Grok 4.5 es $2/$6 por 1M tokens, GPT-4o es $2.50/$10, Claude 3.5 Sonnet es $3/$15. Por lo tanto, Grok 4.5 es más barato por token de salida, pero idéntico o ligeramente más barato para entrada en comparación con GPT-4o y Claude. La latencia y precisión varían según el caso de uso; sin puntos de referencia publicados, no es posible una comparación directa de rendimiento. Los desarrolladores deberían probar Grok 4.5 frente a las alternativas en sus tareas específicas.
OrcaRouter proporciona acceso a muchos modelos además de Grok 4.5. Para tareas que no necesitan la ventana de contexto de 500k, las opciones más económicas incluyen GPT-4o mini ($0.15/$0.60), Claude 3 Haiku ($0.25/$1.25) y Llama 3.1 70B ($0.59/$0.79). Para tareas multimodales, GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet son alternativas con diferentes precios y tamaños de contexto. Para contextos extremadamente largos, Gemini 1.5 Pro ofrece 1M de tokens, pero a un costo mayor. Si necesitas funciones específicas como llamadas a funciones o modo JSON, muchos modelos las admiten. Elige Grok 4.5 cuando el contexto grande y el precio sin margen de beneficio superen la necesidad de costos por token más bajos o integraciones específicas con ecosistemas. Siempre considera las ventajas y desventajas en latencia, precisión y costo para tu flujo de trabajo particular.
En todos los principales proveedores, el precio de Grok 4.5 es competitivo para su tamaño de ventana de contexto. Entrada: $2.00/M tokens vs GPT-4o ($2.50), Claude 3.5 Sonnet ($3.00), Gemini 1.5 Pro ($3.50). Salida: $6.00/M vs GPT-4o ($10.00), Claude 3.5 Sonnet ($15.00), Gemini 1.5 Pro ($10.50). Grok 4.5 es más barato tanto en entrada como en salida en comparación con esos modelos. Sin embargo, modelos más pequeños como GPT-4o mini o Claude 3 Haiku son significativamente más baratos. La propuesta de valor de Grok 4.5 radica en su ventana de contexto de 500k; si no necesita eso, un modelo más barato es mejor. Además, la política de margen cero de OrcaRouter garantiza que pague exactamente el precio listado por xAI. No se agregan otras tarifas de puerta de enlace, lo que hace que Grok 4.5 sea una de las opciones más rentables para tareas multimodales de contexto largo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="grok/grok-4.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| Entrada / 1M tokens | $2.00 |
| Salida / 1M tokens | $6.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.500 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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}xAI. (2026). Grok 4.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/grok/grok-4.5