Grok 4.5 API: новая модель xAI для кода и AI-агентов

Grok 4.5 — новая флагманская модель xAI для программирования, агентных задач и интеллектуальной работы. Она поддерживает управляемое reasoning и доступна через Responses API и Chat Completions, поэтому её можно подключать к существующим OpenAI-совместимым приложениям.

Что умеет Grok 4.5

xAI позиционирует Grok 4.5 как основную модель для кода, инженерии, науки и knowledge work. Она принимает текст и изображения, возвращает текст, вызывает функции и поддерживает серверные инструменты: веб-поиск, поиск по X и выполнение кода.

Контекстное окно составляет 500 000 токенов. Reasoning настраивается уровнями low, medium и high; по умолчанию используется high. Это позволяет снижать задержку на простых запросах и сохранять глубокое рассуждение для сложной разработки и аналитики.

Параметры модели и тарифы NeuroAPI доступны в карточке Grok 4.5.

Основные сценарии

• генерация, отладка и ревью программного кода;
• агентные процессы с function calling;
• технические и научные исследования;
• задачи, использующие актуальный веб-поиск или поиск по X;
• анализ изображений вместе с текстовыми инструкциями;
• длинные диалоги с compaction и повторным использованием контекста.

В анонсе xAI заявлена скорость около 80 выходных токенов в секунду. Реальная задержка зависит от reasoning effort, длины ответа, загрузки провайдера и используемых инструментов.

Официальная цена Grok 4.5

Стандартная ставка xAI — $2 за 1 млн входных токенов и $6 за 1 млн выходных токенов. Кешированный input стоит дешевле обычного; для надёжных cache hit xAI рекомендует задавать prompt_cache_key в Responses API или заголовок x-grok-conv-id в Chat Completions.

В официальной документации Grok 4.5 не заявлен отдельный ценовой порог для длинного контекста. Дополнительная плата может возникать за серверные инструменты, поэтому веб-поиск и выполнение кода следует учитывать отдельно от токенов.

Текущие характеристики опубликованы на официальной странице Grok 4.5, а контекст и сравнение моделей — в каталоге xAI.

Запрос через NeuroAPI

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_NEUROAPI_KEY",
    base_url="https://neuroapi.host/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input="Найди ошибку конкурентного доступа в этом коде и предложи исправление.",
    reasoning={"effort": "high"},
    prompt_cache_key="project-review-session",
)

print(response.output_text)

Если используете встроенные инструменты, проверяйте их наличие на выбранном маршруте и обрабатывайте tool calls до получения окончательного текста.

Как выбирать reasoning effort

Для классификации, коротких ответов и преобразования данных начните с low. Medium подходит для стандартной разработки и аналитики. High следует оставлять для многошагового кода, сложной математики и задач, где дополнительные reasoning tokens дают измеримый прирост качества.

Одинаковый высокий effort для всех запросов увеличивает задержку и стоимость. Практичная стратегия — выбирать уровень по типу задачи или повышать его только после неудачи более дешёвого режима.

Grok 4.5 в NeuroAPI

Модель опубликована в NeuroAPI с официальной базовой ценой и отдельной SEO-карточкой. Единый шлюз позволяет использовать Grok рядом с GPT и Claude, сравнивать качество на одинаковых запросах и переключать модель без замены SDK.

Откройте Grok 4.5 API в каталоге NeuroAPI, чтобы проверить доступные тарифы и начать работу.