Grok 4.5 to flagowy model xAI — najinteligentniejszy jak dotąd, osiągający przełomową wydajność w kodowaniu, pracy z wiedzą i dziedzinach STEM. Zbudowany na fundamencie V9 z 1,5 biliona parametrów i szkolony razem z edytorem kodowania Cursor, obsługuje okno kontekstowe o długości 500 tys. tokenów oraz przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, generując tekst na wyjściu. Kładzie nacisk na silne kodowanie agentowe z zauważalną efektywnością tokenów — rozwiązując zadania inżynierii oprogramowania przy znacznie mniejszej liczbie tokenów wyjściowych niż porównywalne modele graniczne — i jest wyceniony agresywnie z myślą o produkcji na dużą skalę.
Grok 4.5 to multimodalny duży model językowy stworzony przez xAI. Został zaprojektowany do obsługi bardzo długich danych wejściowych, z oknem kontekstowym wynoszącym 500 000 tokenów. Oznacza to, że…
Grok 4.5 akceptuje trzy modalności wejściowe: tekst, obrazy i pliki. Tekst może być zawarty naturalnie w wiadomości użytkownika. Obrazy można dostarczyć jako adresy URL lub dane zakodowane w base64 w tablicy treści, zgodnie z formatem multimodalnym OpenAI. Pliki są obsługiwane za pomocą tego samego mechanizmu: użytkownicy mogą dołączyć dane binarne (np. pliki PDF, dokumenty Word) jako część żądania. Model przetwarza te dane wejściowe razem, co pozwala mu na wnioskowanie na różnych typach informacji. Na przykład monit może zawierać zeskanowany kontrakt (obraz) wraz z pytaniami dotyczącymi konkretnych klauzul, a Grok 4.5 wyodrębni tekst z obrazu i odpowie odpowiednio. Ta multimodalna zdolność eliminuje konieczność wstępnego przetwarzania plików przed wysłaniem ich do API, upraszczając projektowanie potoku.
Okno kontekstu składające się z 500 000 tokenów oznacza, że Grok 4.5 może obsłużyć w pojedynczym zapytaniu do pół miliona tokenów wejścia i wyjścia łącznie. Token odpowiada w przybliżeniu 0,75 słowa w tekście angielskim, więc model może przetworzyć około 375 000 do 400 000 słów. Pozwala to użytkownikom przesyłać całe dokumenty, długie rozmowy lub duże zestawy danych bez konieczności dzielenia ich na fragmenty. Model utrzymuje spójność w całym kontekście, umożliwiając zadania takie jak podsumowanie rozdziału książki, analiza całego repozytorium kodu czy zachowanie ciągłości w wieloetapowej rozmowie. Dłuższe dane wejściowe proporcjonalnie zwiększają jednak koszt, ponieważ cennik oparty jest na liczbie tokenów. Dla uzyskania optymalnej równowagi użytkownicy powinni przesyłać tylko niezbędny kontekst, ale duże okno kontekstu zmniejsza potrzebę przycinania danych.
Grok 4.5 doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi głębokiego zrozumienia długich lub multimodalnych treści. Kluczowe przykłady obejmują: wyodrębnianie informacji z setek stron prac badawczych, analizę obrazów wykresów i tabel wraz z powiązanym tekstem, przeglądanie dokumentów prawnych pod kątem konkretnych klauzul, podsumowywanie długich transkrypcji spotkań oraz debugowanie dużych projektów programistycznych poprzez analizę pełnych plików dziennika. Model potrafi również obsługiwać złożone łańcuchy wnioskowań opierające się na wcześniejszych częściach promptu. Jest mniej odpowiedni do bardzo prostych lub jednorazowych zadań, w przypadku których wystarczyłby mniejszy, tańszy model – na przykład generowania krótkich odpowiedzi e-mail lub prostej klasyfikacji. Użytkownicy powinni ocenić, czy zadanie rzeczywiście wymaga dużego okna kontekstowego, aby uzasadnić wyższy koszt na token w porównaniu z mniejszymi modelami dostępnymi na OrcaRouter.
Grok 4.5 kosztuje 2,00 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 6,00 USD za 1 mln tokenów wyjściowych. Jeśli Twój przypadek użycia nie wymaga 500-tysięcznego okna kontekstowego ani multimodalnego wejścia, możesz obniżyć koszty, korzystając z mniejszego modelu dostępnego przez OrcaRouter. Przykłady zadań lepiej dopasowanych do tańszych modeli obejmują: prostą klasyfikację lub ekstrakcję z krótkich fragmentów, odpowiadanie na pojedyncze pytania na podstawie małych dokumentów, podstawową analizę sentymentu oraz generowanie bardzo krótkich odpowiedzi. Ponadto, jeśli Twoja aplikacja wymaga niskiego opóźnienia przy dużym natężeniu ruchu produkcyjnego, mniejszy model może zapewnić szybsze czasy odpowiedzi. Oceń kompromis: w przypadku zadań, w których dodatkowy kontekst i możliwości multimodalne nie przynoszą korzyści, dodatkowy koszt za token jest niepotrzebny.
Konkretne wyniki benchmarków dla Grok 4.5 nie zostały opublikowane publicznie przez xAI w tym momencie. Model ma być bardzo wydajnym dużym modelem językowym, ale bez znormalizowanych ocen liczbowych użytkownicy powinni oceniać jego działanie poprzez własne testy na reprezentatywnych zadaniach. Czynniki wpływające na rzeczywistą wydajność obejmują projekt promptu, złożoność zadania i jakość danych wejściowych. Biorąc pod uwagę jego duże okno kontekstowe, model może działać szczególnie dobrze w zadaniach wymagających przechowywania informacji przez bardzo długie sekwencje. Zalecamy przeprowadzenie ocen benchmarkowych dla konkretnych przypadków użycia za pomocą API OrcaRouter w celu pomiaru dokładności, opóźnienia i jakości wyników.
Opóźnienie dla Grok 4.5 nie zostało publicznie określone przez xAI. Jednak ze względu na dużą liczbę parametrów modelu oraz obsługę kontekstu o rozmiarze 500k, czas inferencji będzie generalnie dłuższy niż w przypadku mniejszych modeli, szczególnie przy przetwarzaniu długich wejść. Użytkownicy mogą spodziewać się wyższego czasu do pierwszego tokena oraz całkowitego czasu generacji w porównaniu do modeli z mniejszą liczbą parametrów. Aby zoptymalizować działanie, utrzymuj prompt wejściowy tak zwięzłym, jak to możliwe, jednocześnie zapewniając niezbędny kontekst. Jeśli niskie opóźnienie jest kluczowe dla Twojej aplikacji – np. w czacie na żywo – warto przetestować szybkość odpowiedzi za pomocą API OrcaRouter z typowymi rozmiarami wejścia przed wdrożeniem produkcyjnym. OrcaRouter nie dodaje znaczącego narzutu; główne opóźnienie pochodzi od inferencji bazowego modelu.
Główną zaletą Grok 4.5 jest jego duże okno kontekstowe wynoszące 500k tokenów, umożliwiające spójne wnioskowanie na bardzo długich sekwencjach. Korzysta również z multimodalnego wejścia, co pozwala mu bezpośrednio przetwarzać obrazy i pliki. Te cechy czynią go potężnym narzędziem do analizy dokumentów, badań i wszelkich zadań wymagających rozszerzonego kontekstu. Ograniczenia obejmują wyższy koszt na token w porównaniu z mniejszymi modelami oraz prawdopodobnie większe opóźnienie. Ponadto, ponieważ xAI nie ujawnił wyników benchmarków, użytkownicy nie mogą polegać na porównaniach z rankingów stron trzecich. Zachowanie modelu w wysoce specjalistycznych dziedzinach (np. medycznych lub prawnych) należy zweryfikować poprzez testowanie. Jak wszystkie modele LLM, może on sporadycznie generować nieprecyzyjne lub halucynacyjne treści, zwłaszcza w przypadku niejasnych promptów. W przypadku krytycznych zastosowań zawsze sprawdzaj wyniki.
Grok 4.5 jest wyceniany na podstawie liczby przetworzonych tokenów. Tokeny wejściowe kosztują $2.00 za 1 milion tokenów, a tokeny wyjściowe kosztują $6.00 za 1 milion tokenów. Jest to stawka dostawcy ustalona przez xAI, a OrcaRouter przekazuje ją bez żadnej marży. Rozliczenia są oparte na zużyciu: płacisz tylko za tokeny, które faktycznie wysyłasz i odbierasz. Okno kontekstowe o pojemności 500,000 tokenów oznacza, że pełny prompt kontekstowy (500k tokenów wejściowych) kosztowałby $1.00 za samo wejście ($2.00 * 0.5M). Tokeny wyjściowe są rozliczane według trzykrotności stawki wejściowej. Aby oszacować koszty, oblicz całkowitą liczbę tokenów wejściowych (w tym wiadomość systemową, wiadomości użytkownika, obrazy i pliki zakodowane jako tokeny) oraz oczekiwaną długość wyjścia. Użyj tokenizatora dostarczonego przez OrcaRouter, aby policzyć tokeny przed wysłaniem.
Nie. OrcaRouter pobiera dokładnie stawkę dostawcy za Grok 4.5: $2.00 za 1M tokenów wejściowych i $6.00 za 1M tokenów wyjściowych. Nie ma ukrytych opłat, żadnych dodatkowych opłat za żądanie ani żadnych narzutów. Twój rachunek odzwierciedli surowe wykorzystanie tokenów pomnożone przez te stawki. OrcaRouter może oferować zarządzanie kluczami API i dostęp bez dodatkowych kosztów. Jedynymi opłatami są opłaty za moc obliczeniową zużytą przez model. Należy pamiętać, że tokeny używane do wprowadzania danych multimodalnych (obrazy, pliki) są liczone według tej samej stawki wejściowej — nie ma oddzielnej ceny dla różnych modalności. Zawsze weryfikuj liczbę tokenów z odpowiedzi API, aby uzgodnić użycie.
Biorąc pod uwagę okno kontekstu o wielkości 500k, koszt przetworzenia pełnego promptu może być znaczący. Dla pojedynczego żądania używającego 500k tokenów wejściowych i 1k tokenów wyjściowych, koszt wejścia wynosi $1.00, a koszt wyjścia $0.006, co daje łącznie około $1.006. Jeśli wysyłasz wiele takich żądań, koszty szybko się sumują. Jednak w przypadku zadań, które zyskują na braku dzielenia na fragmenty, możliwość wykonania pojedynczego dużego zapytania może zaoszczędzić czas inżynierów i zwiększyć dokładność. Porównaj to z mniejszym modelem o krótszym oknie kontekstu, który wymagałby wielu wywołań i ręcznego łączenia, potencjalnie generując wyższe koszty ogólne. Koszt na token jest stały; wartość pochodzi z rozmiaru okna kontekstu i możliwości multimodalnych. Użytkownicy powinni oszacować całkowitą miesięczną liczbę tokenów i odpowiednio dobrać model.
OrcaRouter obecnie nie reklamuje dedykowanego systemu buforowania dla odpowiedzi Grok 4.5. Ceny opierają się na tokenach rozliczanych przez xAI za każde żądanie; jeśli wysyłasz ten sam prompt wielokrotnie, każde żądanie jest rozliczane w pełnej cenie. Nie ma zniżki za powtarzające się lub buforowane wyniki. Aby obniżyć koszty, unikaj wysyłania identycznych lub prawie identycznych promptów. Możesz zaimplementować własną warstwę buforowania po stronie klienta — na przykład przechowywać lokalnie wyniki typowych zapytań i wywoływać API tylko wtedy, gdy potrzebny jest nowy lub zmodyfikowany prompt. Należy pamiętać, że tokeny wejściowe są zawsze naliczane, nawet jeśli wynik jest trywialny. W przypadku powtarzających się wzorców, jeśli to możliwe, łącz podobne dane wejściowe w grupy.
Aby użyć Grok 4.5, wyślij żądanie POST do https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Ustaw parametr model na "grok/grok-4.5". Treść żądania jest zgodna z formatem OpenAI do uzupełniania czatu, zawiera tablicę messages z rolami (system, user, assistant). W przypadku danych multimodalnych dołącz części treści typu "text" i "image_url". Przykład (Python): import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="TWOJ_KLUCZ") response = client.chat.completions.create(model="grok/grok-4.5", messages=[{"role":"user", "content":[{"type":"text","text":"Opisz ten obraz:"}, {"type":"image_url", "image_url":{"url":"https://example.com/pic.jpg"}}]}]) print(response.choices[0].message.content) Upewnij się, że Twój klucz API ma dostęp do modelu grok/grok-4.5. Używaj tych samych punktów końcowych co OpenAI do strumieniowania, wywoływania funkcji i innych funkcji.
API OrcaRouter dla Grok 4.5 obsługuje standardowe parametry OpenAI: 'model', 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop', 'stream', 'n' i 'seed'. Parametr 'max_tokens' ogranicza długość generowanej odpowiedzi. 'temperature' kontroluje losowość (0=deterministyczne, 2=bardzo losowe). 'top_p' implementuje nucleus sampling. 'frequency_penalty' i 'presence_penalty' zmniejszają powtarzalność. Do strumieniowania ustaw 'stream' na true, aby odbierać tokeny przyrostowo. Parametr 'n' umożliwia generowanie wielu odpowiedzi. 'seed' umożliwia deterministyczne wyniki, jeśli potrzebna jest powtarzalność. Zauważ, że okno kontekstu modelu wynosi łącznie 500 tys. tokenów (wejście + wyjście). Aby uniknąć błędów, upewnij się, że tokeny wejściowe plus żądane max_tokens nie przekraczają tego limitu. OrcaRouter zwróci błąd, jeśli prompt jest zbyt długi.
Migracja istniejącego kodu zgodnego z OpenAI, aby wywoływać Grok 4.5 przez OrcaRouter, wymaga jedynie zmiany podstawowego adresu URL oraz nazwy modelu. Zamiast `https://api.openai.com/v1` użyj `https://api.orcarouter.ai/v1`. Zastąp identyfikator modelu na `"grok/grok-4.5"`. Twój klucz API powinien być kluczem dostarczonym przez OrcaRouter. Wszystkie pozostałe parametry i formaty wiadomości pozostają bez zmian. W przypadku bibliotek takich jak pakiet `openai` dla Pythona, zaktualizuj inicjalizację klienta: `client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=ORCAROUTER_KEY)`. Nie ma potrzeby modyfikowania struktur wiadomości, logiki strumieniowania ani obsługi odpowiedzi. Przetestuj za pomocą krótkiego promptu, aby potwierdzić łączność i format odpowiedzi. OrcaRouter obsługuje również te same kody błędów i nagłówki limitowania szybkości co OpenAI, co czyni migrację prostą.
Grok 4.5, GPT-4 i Claude to duże modele językowe, ale różnią się kluczowymi aspektami. Grok 4.5 oferuje okno kontekstowe o wielkości 500 tysięcy tokenów, które jest większe niż GPT-4 Turbo (128k) i Claude 3.5 Sonnet (200k). To sprawia, że Grok 4.5 lepiej nadaje się do bardzo długich dokumentów lub rozmów bez dzielenia na fragmenty. Grok 4.5 obsługuje również obrazy i pliki wejściowe, podobnie jak GPT-4 Vision i multimodalne możliwości Claude'a. Cennik: Grok 4.5 to 2/6 dolarów za 1 milion tokenów, GPT-4o to 2,50/10 dolarów, Claude 3.5 Sonnet to 3/15 dolarów. Zatem Grok 4.5 jest tańszy za token wyjściowy, ale identyczny lub nieco tańszy za wejściowy w porównaniu z GPT-4o i Claudem. Opóźnienie i dokładność różnią się w zależności od przypadku użycia; bez opublikowanych benchmarków bezpośrednie porównanie wydajności nie jest możliwe. Programiści powinni przetestować Grok 4.5 w porównaniu z alternatywami na swoich konkretnych zadaniach.
OrcaRouter zapewnia dostęp do wielu modeli oprócz Grok 4.5. Do zadań, które nie wymagają okna kontekstowego 500k, tańsze opcje to GPT-4o mini ($0.15/$0.60), Claude 3 Haiku ($0.25/$1.25) i Llama 3.1 70B ($0.59/$0.79). W przypadku zadań multimodalnych, GPT-4o i Claude 3.5 Sonnet są alternatywami o różnych cenach i rozmiarach kontekstu. W przypadku bardzo długiego kontekstu, Gemini 1.5 Pro oferuje 1M tokenów, ale po wyższej cenie. Jeśli potrzebujesz konkretnych funkcji, takich jak wywoływanie funkcji lub tryb JSON, wiele modeli je obsługuje. Wybierz Grok 4.5, gdy duży kontekst i zerowa marża przewyższają potrzebę niższych kosztów na token lub specyficznych integracji ekosystemowych. Zawsze rozważ kompromisy między opóźnieniem, dokładnością a kosztem dla Twojego konkretnego przepływu pracy.
U głównych dostawców, ceny Grok 4.5 są konkurencyjne w stosunku do rozmiaru okna kontekstowego. Wejście: $2.00/M tokenów vs GPT-4o ($2.50), Claude 3.5 Sonnet ($3.00), Gemini 1.5 Pro ($3.50). Wyjście: $6.00/M vs GPT-4o ($10.00), Claude 3.5 Sonnet ($15.00), Gemini 1.5 Pro ($10.50). Grok 4.5 jest tańszy zarówno pod względem wejścia, jak i wyjścia w porównaniu do tych modeli. Jednak mniejsze modele, takie jak GPT-4o mini czy Claude 3 Haiku, są znacznie tańsze. Wartość oferty Grok 4.5 tkwi w jego oknie kontekstowym o wielkości 500k – jeśli go nie potrzebujesz, lepszy będzie tańszy model. Dodatkowo, polityka zerowej marży OrcaRouter zapewnia, że płacisz dokładnie cenę podaną przez xAI. Nie są doliczane żadne dodatkowe opłaty bramki, co czyni Grok 4.5 jedną z najbardziej opłacalnych opcji do długich, multimodalnych zadań kontekstowych.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Wejście / 1M tokenów | $2.00 |
| Wyjście / 1M tokenów | $6.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.500 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/grok/grok-4.5Otwórz @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