Grok 4.5
Grok · grok-4.5
xAI 的 Grok 模型,适用于聊天、编程、智能体工具,并具有更低的幻觉风险
Grok · grok-4.5
xAI 的 Grok 模型,适用于聊天、编程、智能体工具,并具有更低的幻觉风险
xAI 的 Grok 模型,适用于聊天、编程、智能体工具,并具有更低的幻觉风险
查看介绍来源不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
全球 · 按适用条件分档计价
| 计价项 / 适用范围 | 适用条件 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 缓存读取 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 0.3 USD/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 0.6 USD/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 0.3 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 2 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 2 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 4 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 6 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 12 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 6 USD/ 1,000,000 Token |
这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行,我们也不会给它记 0 分。
可能是没人测过,也可能是名字对不上号。我们宁可空着,也不拿差不多的成绩硬凑。
同一道题直接问模型,不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分,方便对照。
这个模型还没有可公开的单项成绩。
这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位,也不能拿来排模型强弱。
这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
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你可以提出第一个问题。
xAI 的 Grok 模型,适用于聊天、编程、智能体工具,并具有更低的幻觉风险
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全球 · 按适用条件分档计价
| 计价项 / 适用范围 | 适用条件 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 缓存读取 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 0.3 USD/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 0.6 USD/ 1,000,000 Token |
| 缓存读取 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 0.3 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 2 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 2 USD/ 1,000,000 Token |
| 输入 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 4 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 未附加计价条件采集于 2026-09-16 | 6 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 输入下限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 12 USD/ 1,000,000 Token |
| 输出 全球 · xai-api | 输入上限:200,000 Token采集于 2026-09-16 | 6 USD/ 1,000,000 Token |
这里只算能确认就是这个型号的公开成绩。没成绩不代表它不行,我们也不会给它记 0 分。
可能是没人测过,也可能是名字对不上号。我们宁可空着,也不拿差不多的成绩硬凑。
同一道题直接问模型,不给它工具。每项都标出参加这项评测的全部模型的中位分和最高分,方便对照。
这个模型还没有可公开的单项成绩。
这不是模型自己的分数。下面的成绩是模型配上评测方的工具和运行环境跑出来的,换一套工具结果就会变。它们不算进上面的档位,也不能拿来排模型强弱。
这个模型还没有出现在 SWE-bench、Terminal-Bench 一类的 Agent 评测里。
下面是别人对这个模型做过的检测,按时间从新到旧排。
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