Grok 4.5 is het vlaggenschipmodel van xAI — het slimste tot nu toe, met topprestaties op het gebied van coderen, kenniswerk en STEM. Gebouwd op de 1.5-trillion-parameter V9-basis en getraind samen met de Cursor code-editor, bedient het een 500K-token contextvenster en accepteert tekst-, afbeelding- en bestandinvoer met tekstuitvoer. Het legt de nadruk op sterke agentische codering met opmerkelijke tokenefficiëntie — het oplossen van software-engineering taken in veel minder uitvoertokens dan vergelijkbare geavanceerde modellen — en is agressief geprijsd voor grootvolume productiegebruik.
Grok 4.5 is een multimodaal groot taalmodel ontwikkeld door xAI. Het is ontworpen om zeer lange invoer te verwerken, met een contextvenster van 500.000 tokens. Dit betekent dat het ongeveer 400.000…
Grok 4.5 accepteert drie invoermodaliteiten: tekst, afbeeldingen en bestanden. Tekst kan op natuurlijke wijze in het gebruikersbericht worden opgenomen. Afbeeldingen kunnen worden verstrekt als URL's of als base64-gecodeerde gegevens in de content-array, volgens het OpenAI multimodale formaat. Bestanden worden ondersteund via hetzelfde mechanisme: gebruikers kunnen binaire gegevens (bijv. PDF's, Word-documenten) als onderdeel van het verzoek bijvoegen. Het model verwerkt deze inputs samen, waardoor het over verschillende informatietypen kan redeneren. Een prompt kan bijvoorbeeld een gescand contract (afbeelding) bevatten, samen met vragen over specifieke clausules, en Grok 4.5 zal de tekst uit de afbeelding halen en dienovereenkomstig antwoorden. Deze multimodale mogelijkheid elimineert de noodzaak om bestanden voor te verwerken voordat ze naar de API worden gestuurd, wat het pijplijnontwerp vereenvoudigt.
Het contextvenster van 500.000 tokens betekent dat Grok 4.5 tot een half miljoen tokens aan invoer en uitvoer samen in één verzoek kan verwerken. Een token komt ruwweg overeen met 0,75 woorden voor Engelse tekst, dus het model kan ongeveer 375.000 tot 400.000 woorden verwerken. Dit stelt gebruikers in staat om volledige documenten, lange gesprekken of grote datasets in te voeren zonder ze in stukken te splitsen. Het model behoudt samenhang over de gehele context, waardoor taken mogelijk worden zoals het samenvatten van een boekhoofdstuk, het analyseren van een volledige coderepository of het intact houden van een meerderondes dialoog. Langere invoeren verhogen echter de kosten proportioneel omdat de prijzen per token zijn. Voor de beste balans moeten gebruikers alleen de noodzakelijke context sturen, maar het grote venster vermindert de noodzaak voor gegevensafkapping.
Grok 4.5 blinkt uit in taken die een diep begrip vereisen van lange of multimodale inhoud. Belangrijke voorbeelden zijn: het extraheren van informatie uit honderden pagina's onderzoekspapers, het analyseren van afbeeldingen van grafieken en tabellen samen met gerelateerde tekst, het beoordelen van juridische documenten op specifieke clausules, het samenvatten van lange vergadertranscripties, en het debuggen van grote softwareprojecten door volledige logbestanden te onderzoeken. Het model kan ook complexe redeneerketens aan die afhankelijk zijn van eerdere delen van een prompt. Het is minder geschikt voor zeer eenvoudige of eenmalige taken waar een kleiner, goedkoper model volstaat—bijvoorbeeld het genereren van korte e-mailantwoorden of eenvoudige classificatie. Gebruikers moeten beoordelen of de taak echt de grote contextvenster nodig heeft om de hogere kosten per token te rechtvaardigen in vergelijking met kleinere modellen die beschikbaar zijn op OrcaRouter.
Grok 4.5 kost $2.00 per 1M invoertokens en $6.00 per 1M uitvoertokens. Als uw gebruiksscenario geen 500k contextvenster of multimodale invoer vereist, kunt u kosten besparen door een kleiner model te gebruiken dat beschikbaar is via OrcaRouter. Voorbeelden van taken die beter geschikt zijn voor goedkopere modellen zijn: eenvoudige classificatie of extractie uit korte fragmenten, eenmalige vraagbeantwoording over kleine documenten, basis sentimentanalyse en het genereren van zeer korte aanvullingen. Ook, als uw toepassing lage latentie nodig heeft voor hoogvolume productieverkeer, kan een kleiner model snellere reactietijden bieden. Evalueer de afweging: voor taken waarbij de toegevoegde context en multimodale mogelijkheid geen voordeel bieden, is de extra kosten per token onnodig.
Specifieke benchmarkresultaten voor Grok 4.5 zijn op dit moment niet openbaar gemaakt door xAI. Het model is bedoeld als een zeer capabel groot taalmodel, maar zonder gestandaardiseerde evaluatiecijfers moeten gebruikers de prestaties beoordelen door eigen tests op representatieve taken. Factoren die de prestaties in de praktijk beïnvloeden zijn onder meer promptontwerp, taakcomplexiteit en de kwaliteit van invoergegevens. Gezien het grote contextvenster kan het model bijzonder goed presteren op taken die het vasthouden van informatie over extreem lange reeksen vereisen. We raden aan om benchmarkevaluaties uit te voeren op uw specifieke gebruiksscenario's met behulp van de OrcaRouter API om nauwkeurigheid, latentie en uitvoerkwaliteit te meten.
De latentie voor Grok 4.5 wordt niet openbaar gespecificeerd door xAI. Echter, omdat het model een groot aantal parameters heeft en een contextvenster van 500k ondersteunt, zal de inferentietijd over het algemeen langer zijn dan die van kleinere modellen, vooral bij het verwerken van lange invoer. Gebruikers kunnen een hogere time-to-first-token en totale generatietijd verwachten in vergelijking met modellen met minder parameters. Om te optimaliseren, houd de invoerprompts zo beknopt mogelijk, terwijl je nog steeds de benodigde context biedt. Als lage latentie cruciaal is voor uw toepassing—zoals realtime chat—kunt u de responssnelheid testen via de OrcaRouter API met typische invoergroottes voordat u overgaat tot productiegebruik. OrcaRouter voegt geen significante overhead toe; de belangrijkste latentie komt van de onderliggende modelinferentie.
De belangrijkste kracht van Grok 4.5 is het grote contextvenster van 500k, waardoor coherent redeneren over zeer lange reeksen mogelijk is. Het profiteert ook van multimodale invoer, waardoor het direct afbeeldingen en bestanden kan verwerken. Deze eigenschappen maken het krachtig voor documentanalyse, onderzoek en elke taak die uitgebreide context vereist. Beperkingen zijn onder andere hogere kosten per token in vergelijking met kleinere modellen, en waarschijnlijk hogere latentie. Bovendien, aangezien xAI geen benchmarkscores heeft bekendgemaakt, kunnen gebruikers niet vertrouwen op rangschikkingen van derden. Het gedrag van het model op zeer specifieke domeinen (bijv. medisch of juridisch) moet worden gevalideerd door middel van testen. Net als alle LLM's kan het af en toe onnauwkeurige of hallucinerende inhoud produceren, vooral bij dubbelzinnige prompts. Controleer altijd de uitvoer voor kritische toepassingen.
Grok 4.5 wordt geprijsd op basis van het aantal verwerkte tokens. Invoertokens kosten $2.00 per 1 miljoen tokens, en uitvoertokens kosten $6.00 per 1 miljoen tokens. Dit is het providerstarief zoals vastgesteld door xAI, en OrcaRouter geeft het door zonder opslag. De facturering is op gebruik gebaseerd: u betaalt alleen voor de tokens die u daadwerkelijk verzendt en ontvangt. Het contextvenster van 500.000 tokens betekent dat een volledige contextprompt (500k invoertokens) alleen al voor de invoer $1.00 zou kosten ($2.00 * 0.5M). Uitvoertokens worden gefactureerd tegen drie keer het invoertarief. Om kosten te schatten, berekent u het totale aantal invoertokens (inclusief systeembericht, gebruikersberichten, afbeeldingen en bestanden gecodeerd als tokens) en de verwachte uitvoerlengte. Gebruik de tokenizer van OrcaRouter om tokens te tellen voordat u verzendt.
Nee. OrcaRouter rekent exact het provider-tarief voor Grok 4.5: $2.00 per 1M invoertokens en $6.00 per 1M uitvoertokens. Er zijn geen verborgen kosten, geen toeslagen per verzoek en geen opslag. Uw factuur geeft het ruwe tokenverbruik vermenigvuldigd met deze tarieven weer. OrcaRouter biedt mogelijk API-sleutelbeheer en toegang zonder extra kosten. De enige kosten zijn voor de rekenkracht die door het model wordt verbruikt. Houd er rekening mee dat tokens die worden gebruikt voor multimodale invoer (afbeeldingen, bestanden) worden geteld tegen hetzelfde invoertarief—er is geen aparte prijs voor verschillende modaliteiten. Controleer altijd uw tokenaantal uit de API-respons om het gebruik af te stemmen.
Gezien een contextvenster van 500k kunnen de kosten voor het verwerken van een volledige prompt aanzienlijk zijn. Voor een enkele aanvraag met 500k invoer- en 1k uitvoertokens bedragen de invoerkosten $1,00 en de uitvoerkosten $0,006, totaal ~$1,006. Als u veel van dergelijke verzoeken verzendt, lopen de kosten snel op. Voor taken die echter baat hebben bij niet-chunken, kan de mogelijkheid om één enkele grote query uit te voeren engineeringtijd besparen en de nauwkeurigheid verhogen. Vergelijk dit met een kleiner model met een korter contextvenster dat meerdere aanroepen en handmatig aan elkaar koppelen vereist, wat mogelijk hogere overheadkosten met zich meebrengt. De kosten per token zijn vast; de waarde komt van de grootte van het contextvenster en multimodale mogelijkheden. Gebruikers moeten het totale maandelijkse aantal tokens schatten en het model hierop afstemmen.
OrcaRouter adverteert momenteel geen speciaal cachesysteem voor Grok 4.5-responses. De prijzen zijn gebaseerd op de tokens die door xAI per verzoek worden gefactureerd; als u dezelfde prompt meerdere keren verzendt, wordt elk verzoek tegen de volledige prijs gefactureerd. Er is geen korting voor herhaalde of in de cache opgeslagen uitvoer. Om kosten te besparen, vermijd het verzenden van identieke of bijna identieke prompts. U kunt uw eigen cachelaag aan de clientzijde implementeren—bijvoorbeeld door veelvoorkomende queryresultaten lokaal op te slaan en de API alleen aan te roepen wanneer een nieuwe of gewijzigde prompt nodig is. Merk op dat invoertokens altijd worden gefactureerd, zelfs als de uitvoer triviaal is. Voor herhaalde patronen kunt u waar mogelijk soortgelijke invoer bundelen.
Om Grok 4.5 te gebruiken, stuur een POST-verzoek naar https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Stel de modelparameter in op "grok/grok-4.5". De request body volgt het OpenAI chat completion-formaat, inclusief messages-array met rollen (system, user, assistant). Voeg voor multimodale invoer content-onderdelen van het type "text" en "image_url" toe. Voorbeeld (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) Zorg ervoor dat je API-sleutel toegang heeft tot het model grok/grok-4.5. Gebruik dezelfde endpoints als OpenAI voor streaming, function calling en andere functies.
De OrcaRouter API voor Grok 4.5 ondersteunt standaard OpenAI-parameters: 'model', 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop', 'stream', 'n' en 'seed'. De parameter 'max_tokens' beperkt de lengte van het gegenereerde antwoord. 'temperature' bepaalt de willekeur (0=deterministisch, 2=zeer willekeurig). 'top_p' implementeert nucleus-sampling. 'frequency_penalty' en 'presence_penalty' verminderen herhaling. Voor streaming stelt u 'stream' in op true om tokens stapsgewijs te ontvangen. De parameter 'n' maakt het mogelijk om meerdere voltooiingen te genereren. 'seed' maakt deterministische uitvoer mogelijk als reproduceerbaarheid nodig is. Houd er rekening mee dat het contextvenster van het model 500k tokens in totaal is (invoer + uitvoer gecombineerd). Om fouten te voorkomen, moet u ervoor zorgen dat uw invoertokens plus de gevraagde max_tokens deze limiet niet overschrijden. OrcaRouter geeft een foutmelding als de prompt te lang is.
Het migreren van bestaande OpenAI-compatibele code om Grok 4.5 aan te roepen via OrcaRouter vereist alleen een wijziging van de basis-URL en modelnaam. Gebruik in plaats van https://api.openai.com/v1 de URL https://api.orcarouter.ai/v1. Vervang de modelidentificatie door "grok/grok-4.5". Uw API-sleutel moet de sleutel zijn die door OrcaRouter is verstrekt. Alle andere parameters en berichtformaten blijven hetzelfde. Voor bibliotheken zoals de openai Python-pakket, werk de clientinitialisatie bij: `client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=ORCAROUTER_KEY)`. Het is niet nodig om de berichtstructuren, streaminglogica of responsafhandeling aan te passen. Test met een kleine prompt om de connectiviteit en het responsformaat te bevestigen. OrcaRouter ondersteunt ook dezelfde foutcodes en snelheidsbeperkende headers als OpenAI, wat de migratie eenvoudig maakt.
Grok 4.5, GPT-4 en Claude zijn allemaal grote taalmodellen, maar verschillen in belangrijke aspecten. Grok 4.5 biedt een contextvenster van 500k tokens, wat groter is dan GPT-4 Turbo (128k) en Claude 3.5 Sonnet (200k). Dit maakt Grok 4.5 beter geschikt voor zeer lange documenten of gesprekken zonder chunking. Grok 4.5 ondersteunt ook afbeeldings- en bestandsinvoer, vergelijkbaar met GPT-4 Vision en de multimodale mogelijkheden van Claude. Prijzen: Grok 4.5 is $2/$6 per 1M tokens, GPT-4o is $2.50/$10, Claude 3.5 Sonnet is $3/$15. Dus Grok 4.5 is per token goedkoper voor uitvoer, maar identiek of iets goedkoper voor invoer ten opzichte van GPT-4o en Claude. Latentie en nauwkeurigheid variëren per gebruikssituatie; zonder gepubliceerde benchmarks is directe prestatievergelijking niet mogelijk. Ontwikkelaars moeten Grok 4.5 testen tegen alternatieven voor hun specifieke taken.
OrcaRouter biedt toegang tot vele modellen naast Grok 4.5. Voor taken die geen 500k contextvenster nodig hebben, zijn er goedkopere opties zoals GPT-4o mini ($0.15/$0.60), Claude 3 Haiku ($0.25/$1.25) en Llama 3.1 70B ($0.59/$0.79). Voor multimodale taken zijn GPT-4o en Claude 3.5 Sonnet alternatieven met verschillende prijzen en contextgroottes. Voor extreem lange context biedt Gemini 1.5 Pro 1M tokens, maar tegen hogere kosten. Als u specifieke functies nodig heeft zoals function calling of JSON-modus, ondersteunen veel modellen deze. Kies Grok 4.5 wanneer het grote contextvenster en de nul-opslagprijs opwegen tegen de behoefte aan lagere kosten per token of specifieke ecosysteemintegraties. Overweeg altijd de afwegingen in latentie, nauwkeurigheid en kosten voor uw specifieke workflow.
Bij grote aanbieders is de prijs van Grok 4.5 concurrerend voor de grootte van het contextvenster. Invoer: $2,00/M tokens vs GPT-4o ($2,50), Claude 3.5 Sonnet ($3,00), Gemini 1.5 Pro ($3,50). Uitvoer: $6,00/M vs GPT-4o ($10,00), Claude 3.5 Sonnet ($15,00), Gemini 1.5 Pro ($10,50). Grok 4.5 is goedkoper op zowel invoer als uitvoer in vergelijking met die modellen. Kleinere modellen zoals GPT-4o mini of Claude 3 Haiku zijn echter aanzienlijk goedkoper. De waardepropositie van Grok 4.5 ligt in het contextvenster van 500k—als u dat niet nodig heeft, is een goedkoper model beter. Bovendien zorgt het nultariefbeleid van OrcaRouter ervoor dat u exact de door xAI vermelde prijs betaalt. Er worden geen andere gatewaykosten toegevoegd, waardoor Grok 4.5 een van de meest kosteneffectieve opties is voor multimodale taken met lange context.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $2.00 |
| Uitvoer / 1M tokens | $6.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.500 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/grok/grok-4.5Openen @misc{orcarouter_grok_4_5,
title = {Grok 4.5 API},
author = {xAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/grok/grok-4.5}
}xAI. (2026). Grok 4.5 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/grok/grok-4.5