Grok 4.5 — флагманская модель xAI, самая умная на сегодняшний день, с передовой производительностью в кодировании, работе со знаниями и STEM. Основанная на базе V9 с 1,5 триллиона параметров и обученная вместе с редактором кода Cursor, она обслуживает контекстное окно в 500K токенов и принимает текстовые, графические и файловые вводные с выводом текста. Она делает акцент на сильном агентивном кодировании с заметной токенной эффективностью — решая задачи программной инженерии с гораздо меньшим количеством выходных токенов по сравнению с аналогичными передовыми моделями — и предлагается по агрессивной цене для высокообъемного производственного использования.
Grok 4.5 — это мультимодальная большая языковая модель, созданная компанией xAI. Она предназначена для обработки очень длинных входных данных с контекстным окном в 500 000 токенов. Это означает, что…
Grok 4.5 принимает три модальности ввода: текст, изображения и файлы. Текст может быть включён естественным образом в сообщение пользователя. Изображения могут быть предоставлены в виде URL-адресов или данных в формате base64 в массиве content, следуя мультимодальному формату OpenAI. Файлы поддерживаются через тот же механизм: пользователи могут прикреплять бинарные данные (например, PDF, документы Word) как часть запроса. Модель обрабатывает эти входные данные вместе, что позволяет ей рассуждать на основе различных типов информации. Например, запрос может содержать отсканированный контракт (изображение) вместе с вопросами о конкретных пунктах, и Grok 4.5 извлечёт текст из изображения и ответит соответствующим образом. Эта мультимодальная возможность устраняет необходимость предварительной обработки файлов перед отправкой их в API, упрощая проектирование конвейера.
Контекстное окно в 500,000 токенов означает, что Grok 4.5 может учитывать до полумиллиона токенов ввода и вывода вместе в одном запросе. Токен примерно эквивалентен 0,75 слова для английского текста, поэтому модель может обрабатывать около 375,000–400,000 слов. Это позволяет пользователям вводить целые документы, длинные разговоры или большие наборы данных без разделения на части. Модель сохраняет связность во всем контексте, позволяя выполнять такие задачи, как обобщение главы книги, анализ полного репозитория кода или сохранение целостности многозаходного диалога. Однако более длинные входные данные пропорционально увеличивают стоимость, поскольку цена рассчитывается за токен. Для достижения наилучшего баланса пользователям следует отправлять только необходимый контекст, но большое окно уменьшает необходимость в усечении данных.
Grok 4.5 превосходно справляется с задачами, требующими глубокого понимания длинного или мультимодального контента. Ключевые примеры включают: извлечение информации из сотен страниц исследовательских работ, анализ изображений диаграмм и таблиц вместе со связанным текстом, проверку юридических документов на наличие конкретных пунктов, обобщение длинных стенограмм встреч и отладку крупных программных проектов путем изучения полных файлов журналов. Модель также может обрабатывать сложные цепочки рассуждений, опирающиеся на более ранние части подсказки. Она менее подходит для очень простых или одноразовых задач, где достаточно меньшей и более дешевой модели — например, для генерации коротких ответов по электронной почте или простой классификации. Пользователям следует оценить, действительно ли задача требует большого контекстного окна, чтобы оправдать более высокую стоимость за токен по сравнению с меньшими моделями, доступными на OrcaRouter.
Grok 4.5 стоит $2.00 за 1M входных токенов и $6.00 за 1M выходных токенов. Если ваш вариант использования не требует окна контекста в 500k или мультимодального ввода, вы можете сэкономить средства, используя меньшую модель, доступную через OrcaRouter. Примеры задач, для которых лучше подходят более дешевые модели, включают: простую классификацию или извлечение из коротких фрагментов, одновитковый ответ на вопросы по небольшим документам, базовый анализ тональности и генерацию очень коротких завершений. Кроме того, если вашему приложению требуется низкая задержка для высоконагруженного производственного трафика, меньшая модель может обеспечить более быстрое время отклика. Оцените компромисс: для задач, где дополнительные контекст и мультимодальные возможности не дают преимущества, дополнительные затраты на токен не нужны.
Конкретные результаты бенчмарков для Grok 4.5 на данный момент не были опубликованы xAI. Модель задумана как высококвалифицированная большая языковая модель, но без стандартизированных оценочных показателей пользователям следует оценивать её производительность с помощью собственного тестирования на репрезентативных задачах. Факторы, влияющие на реальную производительность, включают дизайн промптов, сложность задачи и качество входных данных. Благодаря большому контекстному окну модель может особенно хорошо справляться с задачами, требующими удержания информации в очень длинных последовательностях. Мы рекомендуем проводить оценку производительности на ваших конкретных сценариях использования с помощью OrcaRouter API, чтобы измерить точность, задержку и качество вывода.
Задержка для Grok 4.5 не указана публично xAI. Однако из-за большого количества параметров модели и поддержки контекстного окна в 500 тысяч, время вывода обычно будет больше, чем у меньших моделей, особенно при обработке длинных входных данных. Пользователи могут ожидать большего времени до первого токена и общего времени генерации по сравнению с моделями с меньшим количеством параметров. Для оптимизации делайте входные подсказки максимально краткими, но при этом обеспечивайте необходимый контекст. Если низкая задержка критична для вашего приложения, например, для общения в реальном времени, вы можете протестировать скорость ответа через API OrcaRouter с типичными размерами входных данных перед использованием в production. OrcaRouter не добавляет значительных накладных расходов; основная задержка исходит от вывода базовой модели.
Основное преимущество Grok 4.5 — это большое контекстное окно размером 500k токенов, обеспечивающее связное рассуждение на очень длинных последовательностях. Он также использует мультимодальный ввод, что позволяет напрямую обрабатывать изображения и файлы. Эти функции делают его мощным инструментом для анализа документов, исследований и любых задач, требующих расширенного контекста. К ограничениям относятся более высокая стоимость токена по сравнению с более мелкими моделями и, вероятно, более высокая задержка. Кроме того, поскольку xAI не раскрыл результаты тестов, пользователи не могут полагаться на сторонние рейтинги. Поведение модели в узкоспециализированных областях (например, медицинской или юридической) следует проверять с помощью тестирования. Как и все LLM, она может иногда выдавать неточный или вымышленный контент, особенно в ответ на неоднозначные запросы. Всегда проверяйте результаты для критически важных приложений.
Grok 4.5 тарифицируется на основе количества обработанных токенов. Входные токены стоят $2.00 за 1 миллион токенов, выходные токены — $6.00 за 1 миллион токенов. Это ставка провайдера, установленная xAI, и OrcaRouter передаёт её без наценки. Выставление счетов производится на основе использования: вы платите только за те токены, которые фактически отправляете и получаете. Контекстное окно в 500 000 токенов означает, что полный контекстный промпт (500 тыс. входных токенов) будет стоить $1.00 только за входные токены ($2.00 * 0.5М). Выходные токены тарифицируются в три раза дороже входных. Чтобы оценить стоимость, подсчитайте общее количество входных токенов (включая системное сообщение, сообщения пользователя, изображения и файлы, закодированные как токены) и ожидаемую длину вывода. Используйте токенизатор, предоставляемый OrcaRouter, для подсчёта токенов перед отправкой.
Нет. OrcaRouter взимает именно тариф провайдера для Grok 4.5: $2.00 за 1 млн входных токенов и $6.00 за 1 млн выходных токенов. Никаких скрытых комиссий, ни надбавок за запрос, ни наценок. Ваш счет будет отражать необработанное использование токенов, умноженное на эти тарифы. OrcaRouter может предоставлять управление ключами API и доступ без дополнительной платы. Единственные расходы — это вычисления, потребляемые моделью. Имейте в виду, что токены, используемые для мультимодальных входных данных (изображения, файлы), учитываются по той же входной ставке — отдельной цены для разных модальностей нет. Всегда проверяйте количество токенов из ответа API для сверки использования.
Учитывая окно контекста в 500k, стоимость обработки полного промпта может быть значительной. Для одного запроса с использованием 500k входных и 1k выходных токенов стоимость входа составляет $1.00, а стоимость выхода — $0.006, итого ~$1.006. Если вы отправляете много таких запросов, затраты быстро растут. Однако для задач, выигрывающих от отсутствия разбиения на части, возможность выполнения одного большого запроса может сэкономить время разработки и повысить точность. Сравните это с меньшей моделью, имеющей более короткое окно контекста, которая потребует множественных вызовов и ручного сшивания, что потенциально приведет к более высоким накладным расходам. Стоимость за токен фиксирована; ценность определяется размером окна контекста и мультимодальными возможностями. Пользователям следует оценивать общее количество токенов в месяц и соответственно моделировать.
В настоящее время OrcaRouter не рекламирует выделенную систему кеширования для ответов Grok 4.5. Ценообразование основано на токенах, выставляемых xAI за каждый запрос; если вы отправляете один и тот же запрос несколько раз, каждый запрос оплачивается по полной стоимости. Скидки за повторяющиеся или кешированные результаты не предусмотрены. Чтобы снизить затраты, избегайте отправки идентичных или почти идентичных запросов. Вы можете внедрить собственный кеширующий слой на стороне клиента — например, сохранять результаты распространённых запросов локально и вызывать API только при необходимости нового или изменённого запроса. Обратите внимание, что входные токены всегда оплачиваются, даже если выходные данные тривиальны. Для повторяющихся шаблонов по возможности группируйте похожие запросы вместе.
Чтобы использовать Grok 4.5, отправьте POST-запрос на https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions. Установите параметр model в "grok/grok-4.5". Тело запроса следует формату OpenAI chat completion, включая массив messages с ролями (system, user, assistant). Для мультимодального ввода укажите части контента типа "text" и "image_url". Пример (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) Убедитесь, что ваш API-ключ имеет доступ к модели grok/grok-4.5. Используйте те же конечные точки, что и OpenAI, для потоковой передачи, вызова функций и других возможностей.
API OrcaRouter для Grok 4.5 поддерживает стандартные параметры OpenAI: 'model', 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop', 'stream', 'n' и 'seed'. Параметр 'max_tokens' ограничивает длину генерируемого ответа. 'temperature' управляет случайностью (0=детерминировано, 2=очень случайно). 'top_p' реализует nucleus-сэмплирование. 'frequency_penalty' и 'presence_penalty' уменьшают повторения. Для потоковой передачи установите 'stream' в true, чтобы получать токены инкрементально. Параметр 'n' позволяет генерировать несколько вариантов завершения. 'seed' обеспечивает детерминированные выходные данные, если требуется воспроизводимость. Обратите внимание, что контекстное окно модели составляет 500k токенов в сумме (входные + выходные вместе). Чтобы избежать ошибок, убедитесь, что количество входных токенов плюс запрошенное значение max_tokens не превышает этот лимит. OrcaRouter вернет ошибку, если запрос (prompt) слишком длинный.
Миграция существующего кода, совместимого с OpenAI, для вызова Grok 4.5 через OrcaRouter требует только изменения базового URL и имени модели. Вместо https://api.openai.com/v1 используйте https://api.orcarouter.ai/v1. Замените идентификатор модели на "grok/grok-4.5". Ваш API-ключ должен быть тем, который предоставлен OrcaRouter. Все остальные параметры и форматы сообщений остаются прежними. Для библиотек, таких как пакет openai для Python, обновите инициализацию клиента: `client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=ORCAROUTER_KEY)`. Нет необходимости изменять структуры сообщений, логику потоковой передачи или обработку ответов. Протестируйте с небольшим промптом, чтобы подтвердить соединение и формат ответа. OrcaRouter также поддерживает те же коды ошибок и заголовки ограничения скорости, что и OpenAI, что делает миграцию простой.
Grok 4.5, GPT-4 и Claude — все это большие языковые модели, но они различаются по ключевым аспектам. Grok 4.5 предлагает окно контекста в 500k токенов, что больше, чем у GPT-4 Turbo (128k) и Claude 3.5 Sonnet (200k). Это делает Grok 4.5 более подходящим для очень длинных документов или диалогов без разбиения на части. Grok 4.5 также поддерживает ввод изображений и файлов, аналогично GPT-4 Vision и мультимодальным возможностям Claude. Цены: Grok 4.5 — $2/$6 за 1M токенов, GPT-4o — $2.50/$10, Claude 3.5 Sonnet — $3/$15. Таким образом, Grok 4.5 дешевле за токен на выходе, но идентичен или немного дешевле на входе по сравнению с GPT-4o и Claude. Задержка и точность различаются в зависимости от сценария использования; без опубликованных бенчмарков прямое сравнение производительности невозможно. Разработчикам следует протестировать Grok 4.5 в сравнении с альтернативами на своих конкретных задачах.
OrcaRouter предоставляет доступ ко многим моделям помимо Grok 4.5. Для задач, которым не требуется контекстное окно на 500 тыс. токенов, более дешёвые варианты включают GPT-4o mini ($0,15/$0,60), Claude 3 Haiku ($0,25/$1,25) и Llama 3.1 70B ($0,59/$0,79). Для мультимодальных задач альтернативами с другими ценами и размерами контекста являются GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Для чрезвычайно длинных контекстов Gemini 1.5 Pro предлагает 1M токенов, но по более высокой цене. Если вам требуются специфические функции, такие как вызов функций или режим JSON, многие модели их поддерживают. Выбирайте Grok 4.5, когда большой контекст и отсутствие наценки перевешивают необходимость в более низкой стоимости за токен или интеграции с определённой экосистемой. Всегда учитывайте компромиссы по задержке, точности и стоимости для вашего конкретного рабочего процесса.
У ведущих провайдеров цены Grok 4.5 конкурентоспособны для его размера контекстного окна. Ввод: $2.00/M токенов против GPT-4o ($2.50), Claude 3.5 Sonnet ($3.00), Gemini 1.5 Pro ($3.50). Вывод: $6.00/M против GPT-4o ($10.00), Claude 3.5 Sonnet ($15.00), Gemini 1.5 Pro ($10.50). Grok 4.5 дешевле как по вводу, так и по выводу по сравнению с этими моделями. Однако меньшие модели, такие как GPT-4o mini или Claude 3 Haiku, значительно дешевле. Ценность Grok 4.5 заключается в его контекстном окне на 500k — если оно вам не нужно, лучше выбрать более дешёвую модель. Кроме того, политика нулевой наценки OrcaRouter гарантирует, что вы платите ровно указанную xAI цену. Никакие дополнительные комиссии шлюза не добавляются, что делает Grok 4.5 одним из наиболее экономичных вариантов для длинноконтекстных мультимодальных задач.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $2.00 |
| Вывод / 1M токенов | $6.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.500 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/grok/grok-4.5Открыть @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