Grok 4.5 是 SpaceXAI 面向编程、Agent 任务和知识工作的前沿模型。它在 SpaceXAI 位于孟菲斯的数据中心完成训练，使用了涵盖科学、工程和数学的新数据集。

使用 API

如果你已经拥有 API key，请将模型名称设置为 grok-4.5：

import os
from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user

client = Client(api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"))

chat = client.chat.create(model="grok-4.5")
chat.append(user("Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"))

response = chat.sample()
print(response.content)

import { xai } from '@ai-sdk/xai';
import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: xai.responses('grok-4.5'),
  prompt:
    'Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}',
});

console.log(text);

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.XAI_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.x.ai/v1',
});

const response = await client.responses.create({
  model: 'grok-4.5',
  input: [
    {
      role: 'user',
      content:
        'Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}',
    },
  ],
});

console.log(response.output_text);

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
  }'

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一览

属性	值
模型名称	`grok-4.5`
知识截止时间	2026 年 2 月 1 日
输入价格	$2.00 / 1M tokens
输出价格	$6.00 / 1M tokens
推理	低、中、高（默认为高）
API	Responses API、Chat Completions
工具	Function calling、web search、X search、code execution

完整上下文窗口、速率限制以及团队实时价格，请查看模型详情页和价格页面。

有关基准测试结果以及成本与得分的对比，请参阅发布公告。

重要细节

我们强烈建议设置 prompt_cache_key（Responses API；Chat Completions 使用 x-grok-conv-id header）。它会将同一对话的请求路由到同一服务器，使缓存命中更加可靠；如果不设置，你通常需要在缓存未命中的服务器上支付完整输入价格。常见错误请参阅哪些情况会破坏缓存。
长时间运行的 Agent 循环还可以受益于上下文压缩；工具密集型工作负载请参阅函数调用。

运行平台

xAI API：从 console 获取 key
Grok Build：编程 Agent 的默认模型，可通过 API 和 CLI 使用
Cursor：所有套餐均可使用
Office add-ins：Word、PowerPoint 和 Excel add-ins 中的默认模型
模型网关：OpenRouter、Vercel、Cloudflare、Snowflake 和 Databricks Mosaic

了解更多

推理 - 控制 reasoning_effort
发布公告 - 包含演示和完整基准测试数据的发布文章
模型 - 比较可用模型及其能力
价格 - 所有模型的 token 价格