xAI: Grok 4.5

Modelo Grok de xAI para chat, codificación, herramientas de agentes y menor riesgo de alucinaciones

grok-4.5

DisponiblexAIChatEntrada en caché 75% más barata

Entrada / Salida-50%: $2.00 / $6.00$1.00 / $3.00
Contexto: 500K
Lanzado: 8 jul 2026
Salida máxima: 128K
Modalidades: VisiónChat
Capacidades: Uso de herramientasCaché de promptsRazonamiento

Sobre Grok 4.5

Grok 4.5 es el modelo de xAI para tareas de software agente, ingeniería y flujo de trabajo, entrenado con énfasis en material de ciencia, matemáticas e ingeniería. Acepta texto e imágenes, escribe texto y razona en cuatro niveles de esfuerzo ajustables, siendo 'high' (alto) el predeterminado. Se sitúa entre Grok 4.3 y las versiones posteriores 4.6 y 4.7, con una ventana de contexto más pequeña que la de 4.3.

Puntos fuertes

El énfasis del entrenamiento en datos de ciencia, matemáticas e ingeniería lo convierte en una opción sensata para preguntas de razonamiento técnico.
Cuatro niveles de esfuerzo de razonamiento, de 'low' (bajo) a 'xhigh' (extra alto), le permiten ajustar la profundidad frente a la latencia en cada solicitud.
La llamada a funciones y las salidas estructuradas permiten el uso de agentes que editan código o controlan herramientas internas.
Lee capturas de pantalla y diagramas junto con texto, lo que ayuda con errores de interfaz de usuario y figuras técnicas.
El almacenamiento en caché de prompts (prompt caching) es adecuado para sesiones de codificación que reenvían el mismo contexto del repositorio.

Cuándo buscar otra opción

Su ventana de contexto es más pequeña que la de Grok 4.3 y la familia 4.20, por lo que es posible que los corpus muy grandes no quepan.
Grok 4.6 y 4.7 son versiones posteriores; 4.7 es el modelo recomendado actualmente por xAI para programación.
La salida solo de texto significa que no genera imágenes, audio ni video.

Primeros pasos

Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.
02
Envía tu primera solicitud
Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.
Texto a textoResponses API
POST/v1/responses
Formato de API:
```
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Hello!"
  }'
```

Precios

El precio oficial es la línea base pública del creador del modelo. El precio de TokenLab es lo que pagas por este modelo en TokenLab.

Especificación por defecto

Por 1M Token

Precio Official: Entrada $2.00 / Salida $6.00 / Lectura de caché $0.50
Precio de TokenLab: Entrada $1.00 / Salida $3.00 / Lectura de caché $0.25
Descuento: -50%

Precios de caché de prompt

Lectura de caché

Precio Official: $0.50
Precio de TokenLab: $0.25
Descuento: -50%

	Precio OfficialPor 1M Token	Precio de TokenLabPor 1M Token	Descuento
Especificación por defecto	Entrada $2.00 / Salida $6.00 / Lectura de caché $0.50	Entrada $1.00 / Salida $3.00 / Lectura de caché $0.25	-50%
Precios de caché de prompt
Lectura de caché	$0.50	$0.25	-50%

Uso y actividad

La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.

Uso y disponibilidad

Últimas 24 horas

Solicitudes
Tasa de éxito
Latencia P95
Total de tokens

Desempeño del modelo

Última actualización 3 oct 2026, 19:21 UTC

Las métricas aparecerán una vez que se alcancen los umbrales de privacidad y volumen de datos.

Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.

Abrir en Console

Abre Grok 4.5 en Console con un prompt listo para editar o enviar.

Ayúdame a probar grok-4.5 con un mensaje breve en /v1/responses. Muestra la respuesta, la latencia y el coste.

Casos de uso

Ideal para

Razonamiento
Visión

Agentes de programación
Planificar un cambio, editar archivos mediante llamadas a herramientas, ejecutar comprobaciones y revisar, con el esfuerzo de razonamiento aumentado para refactorizaciones complejas y reducido para correcciones rutinarias.
Resolución de problemas técnicos
Trabajar en preguntas de física, matemáticas o ingeniería donde los pasos intermedios importan y la respuesta debe ser verificable.
Automatización de flujos de trabajo
Encadenar llamadas a herramientas a través de sistemas internos, como leer un ticket, consultar una base de datos y redactar una respuesta, con salidas estructuradas entre pasos.

Ejemplos de prompts

Lee el seguimiento de pila (stack trace) y los dos archivos a continuación. Encuentra la causa raíz, corrígela y dime qué prueba la habría detectado.

Deriva la forma cerrada para el tiempo que tarda un oscilador amortiguado en caer por debajo del 5 por ciento de amplitud, y muestra cada paso.

Dado este ticket, llama a lookup_account y luego redacta una respuesta. Si los datos entran en conflicto con lo que dice el cliente, indícalo antes de responder.

Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.

FAQ

¿En qué es mejor Grok 4.5?

xAI lo posiciona para tareas de software agente, ingeniería y flujo de trabajo, y afirma que fue entrenado con énfasis en datos de ciencia, matemáticas e ingeniería. Se adapta mejor a agentes de programación y razonamiento técnico que a una conversación casual.

¿Qué niveles de razonamiento ofrece Grok 4.5?

Hay cuatro: 'low' (bajo), 'medium' (medio), 'high' (alto) y 'xhigh' (extra alto), con 'high' como predeterminado. Los niveles más altos dan al modelo más espacio para pensar antes de responder, a costa de respuestas más largas y más tokens.

¿Acepta Grok 4.5 entrada de imágenes?

Sí. Acepta texto e imágenes como entrada y devuelve texto, por lo que puede incluir una captura de pantalla de un error o un diagrama con su pregunta.

¿Debo usar Grok 4.5 o Grok 4.7?

Grok 4.7 es la versión posterior y la que xAI recomienda como su modelo más capaz. Elija 4.5 si sus prompts ya están ajustados para él y la calidad es suficiente, y compare ambos en una muestra de sus propias tareas.

¿Admite llamadas a funciones?

Sí, junto con salidas estructuradas. Usted define funciones o un esquema JSON en la solicitud y el modelo puede llamar a las funciones o devolver datos con esa forma.

¿Cuánto cuesta Grok 4.5?

En TokenLab, Grok 4.5 cuesta Entrada $1.00 / Salida $3.00 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo. Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.

¿Cuál es la ventana de contexto y el límite de salida de Grok 4.5?

Grok 4.5 admite hasta 500.000 tokens de contexto y genera hasta 131.072 tokens por respuesta.

¿Qué endpoint debe usar Grok 4.5?

Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/responses para Grok 4.5. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.

¿Qué operaciones soporta Grok 4.5?

Grok 4.5 admite Texto a texto. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.