xAI: Grok 4.5

Model Grok dari xAI untuk obrolan, pengodean, alat agen, dan risiko halusinasi yang lebih rendah

grok-4.5

TersediaxAIObrolanInput cache 75% lebih hemat

Masukan / Keluaran-50%: $2.00 / $6.00$1.00 / $3.00
Konteks: 500K
Dirilis: 8 Jul 2026
Output maksimal: 128K
Modalitas: VisiObrolan
Kapabilitas: Penggunaan toolCache PromptPenalaran

Tentang Grok 4.5

Grok 4.5 adalah model xAI untuk tugas-tugas perangkat lunak agen, teknik, dan alur kerja, yang dilatih dengan penekanan pada materi sains, matematika, dan teknik. Model ini menerima teks dan gambar, menulis teks, serta melakukan penalaran pada empat tingkat upaya yang dapat disesuaikan dengan 'high' sebagai setelan bawaan. Model ini berada di antara rilis Grok 4.3 dan rilis 4.6 serta 4.7 yang lebih baru, dengan jendela konteks yang lebih kecil daripada 4.3.

Kelebihan

Penekanan pelatihan pada data sains, matematika, dan teknik menjadikannya pilihan yang masuk akal untuk pertanyaan penalaran teknis.
Empat tingkat upaya penalaran, dari low hingga xhigh, memungkinkan Anda menyesuaikan kedalaman terhadap latensi pada setiap permintaan.
Pemanggilan fungsi dan output terstruktur mendukung agen yang mengedit kode atau menjalankan alat internal.
Membaca tangkapan layar dan diagram bersama dengan teks, yang membantu dalam menangani bug UI dan gambar teknis.
Penembolokan prompt (prompt caching) cocok untuk sesi pengodean yang mengirim ulang konteks repositori yang sama.

Kapan harus beralih

Jendela konteksnya lebih kecil daripada Grok 4.3 dan keluarga 4.20, sehingga korpus yang sangat besar mungkin tidak muat.
Grok 4.6 dan 4.7 adalah rilis yang lebih baru; 4.7 adalah model yang saat ini direkomendasikan xAI untuk pengodean.
Output hanya teks berarti tidak ada gambar, audio, atau video yang dihasilkan.

Memulai

Buat API key
Buat kunci di Console, gunakan untuk semua model di platform.
02
Kirim permintaan pertama Anda
Salin contoh untuk bahasa Anda dan jalankan terhadap endpoint tersebut.
Teks ke teksResponses API
POST/v1/responses
Format 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!"
  }'
```

Penetapan Harga

Harga Official adalah baseline publik pembuat model. Harga TokenLab adalah yang Anda bayar untuk model ini di TokenLab.

Spesifikasi default

per 1M token

Harga Official: Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50
Harga TokenLab: Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 / Pembacaan cache $0.25
Diskon: -50%

Harga cache prompt

Pembacaan cache

Harga Official: $0.50
Harga TokenLab: $0.25
Diskon: -50%

	Harga Officialper 1M token	Harga TokenLabper 1M token	Diskon
Spesifikasi default	Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50	Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 / Pembacaan cache $0.25	-50%
Harga cache prompt
Pembacaan cache	$0.50	$0.25	-50%

Penggunaan & aktivitas

Tingkat keberhasilan adalah proporsi permintaan yang selesai. Latensi adalah berapa lama respons penuh berlangsung; P95 berarti 95% permintaan selesai dalam waktu tersebut.

Penggunaan & ketersediaan

24 jam terakhir

Permintaan
Tingkat keberhasilan
Latensi P95
Total token

Performa model

Terakhir diperbarui 3 Okt 2026, 19.21 UTC

Metrik akan muncul setelah ambang batas privasi dan volume data terpenuhi.

Data didasarkan pada permintaan pengguna gabungan, tidak termasuk pemeriksaan status.

Buka di Console

Buka Grok 4.5 di Console dengan prompt siap diedit atau dikirim.

Bantu saya mencoba grok-4.5 dengan pesan singkat di /v1/responses. Tampilkan balasan, latensi, dan biayanya.

Skenario penggunaan

Cocok untuk

Penalaran
Visi

Agen pengodean
Merencanakan perubahan, mengedit file melalui pemanggilan alat, menjalankan pemeriksaan, dan merevisi, dengan upaya penalaran yang ditingkatkan untuk refaktor yang rumit dan diturunkan untuk perbaikan rutin.
Pemecahan masalah teknis
Menyelesaikan pertanyaan fisika, matematika, atau teknik di mana langkah-langkah perantara penting dan jawabannya harus dapat diperiksa.
Otomatisasi alur kerja
Merangkai pemanggilan alat di seluruh sistem internal, seperti membaca tiket, meminta data dari basis data, dan menyusun draf respons, dengan output terstruktur di antara setiap langkah.

Contoh prompt

Baca jejak tumpukan (stack trace) dan dua file di bawah ini. Temukan akar penyebabnya, perbaiki, dan beri tahu saya tes mana yang akan mendeteksinya.

Turunkan bentuk tertutup untuk waktu yang dibutuhkan osilator teredam agar jatuh di bawah 5 persen amplitudo, dan tunjukkan setiap langkahnya.

Diberikan tiket ini, panggil lookup_account, lalu susun draf balasan. Jika data bertentangan dengan apa yang dikatakan pelanggan, sampaikan hal tersebut sebelum membalas.

Model ini memiliki harga kondisional. Total token bulanan saja tidak dapat menghasilkan estimasi yang andal; gunakan harga detail untuk spesifikasi permintaan, cache, dan jendela waktu yang berlaku.

FAQ

Apa keunggulan utama Grok 4.5?

xAI memposisikannya untuk tugas-tugas perangkat lunak agen, teknik, dan alur kerja, serta menyatakan bahwa model ini dilatih dengan penekanan pada data sains, matematika, dan teknik. Model ini lebih cocok untuk agen pengodean dan penalaran teknis daripada obrolan santai.

Tingkat penalaran apa yang ditawarkan Grok 4.5?

Terdapat empat tingkat: low, medium, high, dan xhigh, dengan high sebagai setelan bawaan. Tingkat yang lebih tinggi memberikan model lebih banyak ruang untuk berpikir sebelum menjawab, dengan konsekuensi balasan yang lebih panjang dan lebih banyak token.

Apakah Grok 4.5 menerima input gambar?

Ya. Model ini menerima teks dan gambar sebagai input serta mengembalikan teks, sehingga Anda dapat menyertakan tangkapan layar kesalahan atau diagram bersama pertanyaan Anda.

Haruskah saya menggunakan Grok 4.5 atau Grok 4.7?

Grok 4.7 adalah rilis yang lebih baru dan yang direkomendasikan xAI sebagai model paling mumpuni. Pilih 4.5 jika prompt Anda sudah disesuaikan untuk model tersebut dan kualitasnya sudah mencukupi, serta bandingkan keduanya pada sampel tugas Anda sendiri.

Apakah model ini mendukung pemanggilan fungsi?

Ya, bersama dengan output terstruktur. Anda menentukan fungsi atau skema JSON dalam permintaan dan model dapat memanggil fungsi tersebut atau mengembalikan data dalam bentuk tersebut.

Berapa biaya Grok 4.5?

Di TokenLab, Grok 4.5 dikenakan Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 per 1M token. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.

Berapa batas konteks dan output Grok 4.5?

Grok 4.5 mendukung hingga 500.000 token konteks dan menghasilkan hingga 131.072 token per respons.

Endpoint mana yang harus digunakan Grok 4.5?

Pakai https://api.tokenlab.sh/v1/responses sebagai default untuk Grok 4.5. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.

Operasi apa saja yang didukung Grok 4.5?

Grok 4.5 mendukung Teks ke teks. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.