Grok 4.5 API
Grok 4.5 を選択
複雑な推論、長文コンテキスト、調査、xAI のサーバーツールを組み合わせたワークフローの評価用ルートです。
Grok 4.5
xAI の推論・ツール利用モデル
grok-4.5Web ・ X 検索による調査、コード支援分析、文書・コレクション検索、複雑な推論、プロバイダー分散ルーティング。
Grok 4.5 料金
Estimate token and successful server-side tool usage together. Live prices for your user group override the contract-backed fallback rates.
Request calculator
Enter uncached input, cached input, output, and successful tool calls.Estimated request cost
Grok 4.5At 200,000 prompt tokens (uncached + cached input), every token role is billed at 2×. Minimum total charge: 0.01 credits. Tool calls are not multiplied.
Budget guide
Approximate requests using the current mix.For quick testing
For regular development
For production evaluation
Token rates
| Model | Prompt tokens | Uncached input tokens | Cached input tokens | Output tokens |
|---|---|---|---|---|
Grok 4.5grok-4.5 | < 200K | $1.700 / 1M-15% 115.6 cr / 1M$2.000xAI 公式価格 | $0.256 / 1M-15% 17.4 cr / 1M$0.300xAI 公式価格 | $5.100 / 1M-15% 346.8 cr / 1M$6.000xAI 公式価格 |
Grok 4.5grok-4.5 | ≥ 200K | $3.400 / 1M-15% 231.2 cr / 1M$4.000xAI 公式価格 | $0.512 / 1M-15% 34.8 cr / 1M$0.600xAI 公式価格 | $10.200 / 1M-15% 693.6 cr / 1M$12.000xAI 公式価格 |
USD and credits are shown per 1M tokens. The long-context tier starts inclusively at 200,000 prompt tokens and applies 2× to input, cached input, and output.
Responses サーバーツール料金
Only successful server-side calls on /v1/responses are billed per call. Ordinary client function calls and failed attempts have no server-tool fee; tokens still apply.
Grok 4.5 API とは？
Grok 4.5 は、コーディング Agent、外部検索を伴う調査、長文書分析、ツールワークフロー向けの xAI 推論モデルです。ページ URL は grok-4-5、API リクエストのモデル ID は grok-4.5 です。Grok 4.5 は EvoLink の本番ルートで利用できます。Pricing と API セクションで料金境界、対応ワークフロー、モデル設定を確認できます。
Grok 4.5 API はどのようなタスクに適していますか？
Grok 4.5 は、50万 Token のコンテキスト、調整可能な推論、画像入力、ツール機能を備えています。根拠を保持し、外部システムを呼び出し、検証できる結果を返す必要がある処理で特に有用です。
リポジトリ単位のコーディングとコードレビュー
関連ソース、Issue、テスト結果、過去の変更を一つのタスクにまとめ、複数ファイルにまたがる原因調査、実装計画、レビューに利用できます。本番導入前には固定したリポジトリ課題で、テスト成功率、未完了の手順、構造化結果、人による修正量を確認してください。
長文書と複数ソースの分析
50万 Token のコンテキストには、レポート、契約書、ナレッジベース、会話履歴、検索結果をまとめて含められます。ただし、情報量を増やすだけで回答が改善するとは限りません。重要な根拠が保持されるかを確認し、Pricing の長文コンテキストとキャッシュ入力料金から有効な結果あたりのコストを計算してください。
外部検索を伴う調査とツールワークフロー
Web 検索、X 検索、コード実行、添付ファイル検索、コレクション検索を組み合わせ、出典付きの調査結果を作成できます。EvoLink では API と Pricing でツールの対応状況、Token 使用量、呼び出し料金を確認し、実際の調査フローで引用と品質をテストしてください。
構造化出力と Agent オーケストレーション
テキストや画像入力を JSON Schema、function calling、多段階 Agent に接続し、抽出、レビュー、後続処理を自動化できます。本番前に Schema の有効率、関数引数、ストリーミングの終了、ツール失敗後の安全な復旧を確認してください。
Grok 4.5 を利用するプラットフォームによって何が変わりますか？
同じモデルでも、コンテキスト設定、ツール対応、使用量表示、課金方法はプラットフォームごとに異なる場合があります。EvoLink はモデル設定と使用量を一つの API にまとめ、後からのモデル変更を簡単にします。
正しい API モデル ID を使う
grok-4-5 はページ URL と検索で使われる表記で、API リクエストのモデル ID は grok-4.5 です。既存の Chat Completions または Responses アプリではモデル設定を変更します。正確なフィールドは API セクションで確認できます。
現在の API ルート設定を基準にする
xAI は50万 Token のモデルウィンドウを公開していますが、プラットフォームによってコンテキスト設定、ツール、レート制限が異なる場合があります。EvoLink では現在のルートに表示されるモデル設定、利用可能な機能、実際の usage を基準にしてください。
ワークフローで Chat と Responses を選ぶ
通常のチャット、ストリーミング、クライアント関数は Chat Completions から始めます。調査 Agent、サーバー側検索、コード実行が必要なら Responses を選びます。使い慣れた OpenAI 形式を保ちつつ、不要な複雑さを避けられます。
統一ゲートウェイでモデル選択を残す
EvoLink の一つのアカウント、残高、API 形式で Grok、GPT、Claude、Kimi を利用できます。モデルを設定層に置けば、品質、コスト、可用性に応じてルートを変更でき、プロバイダーごとの再実装を減らせます。
Grok 4.5 API のコストをより正確に管理するには？
現在の Token とツール料金は Pricing に表示されます。実運用では、キャッシュ、コンテキスト管理、推論設定、モデルルーティングによって不要な消費を抑え、完了した業務単位で費用を把握できます。
反復するコンテキストをキャッシュしやすくする
固定したシステムプロンプト、ツール Schema、共通コンテキストは再利用しやすくなります。選択したプロトコルが対応するキャッシュまたは会話 ID を設定し、usage の cached tokens で効果を確認してください。
タスクに必要なコンテキストだけ送る
50万 Token は大規模リポジトリや長文書に役立ちますが、毎回使い切る必要はありません。関連するファイル、メッセージ、検索結果だけを選ぶと、入力コストを抑え、重要な根拠に集中しやすくなります。
タスクごとに推論、出力、ツールを調整する
簡単な処理は低い reasoning effort と短い出力から始め、難しい分析で推論予算を増やします。調査や Agent ではツール呼び出し回数も監視し、検索や実行の重複、無効なループを避けてください。
完了タスクの総コストでモデルを比較する
Token、キャッシュ入力、サーバーツール、必要な再試行を一つの完了タスクとして評価します。EvoLink でモデルと使用量をまとめて確認すれば、Grok 4.5 と他ルートが同じ作業を完了する総費用を比較できます。
Chat Completions、Responses、本番トラフィックをどう選びますか？
二つのプロトコルは異なるワークフロー向けです。これは選択の要約です。正確なフィールドは API と EvoLink ドキュメント、Token とツール料金は既存の Pricing を参照してください。
通常チャットとクライアント関数：Chat Completions
OpenAI 互換チャット、ストリーミング、クライアント側 function calling を既に使っている場合は Chat Completions から始めます。メッセージ形式、ストリーム終了、関数引数、usage が現在のクライアントの期待と一致するか確認します。
調査 Agent とサーバーツール：Responses
Web/X 検索、コード実行、添付ファイルやコレクション検索、長い多段階 Agent には Responses を評価します。ツールの利用可否、呼び出し料金、引用、失敗状態、再試行境界を確認してください。
大規模コンテキスト：キャッシュと総費用を確認
長文書、リポジトリ、長い会話を常に一回のリクエストへ全投入する必要はありません。代表的な長さ、キャッシュのヒットとミス、出力長、再試行を比較し、最終請求から成功タスクの費用を計算します。
本番トラフィック：小さく始めて代替を残す
最初は少数の観測可能なタスクを Grok 4.5 に送り、実績のある GPT、Claude、Kimi ルートを維持します。EvoLink の統一 API はモデル選択、usage、残高を集約し、制限、タイムアウト、Schema、ツール障害後の切り替えを容易にします。
Grok 4.5 を本番環境で使う前に何を確認すべきですか？
少数の実ワークロードから始め、品質、遅延、コスト、信頼性を確認してから、移行するトラフィックを増やします。
接続と使用量データが明確
正しい grok-4.5 モデル ID と対象プロトコルを使用し、必要な応答、usage、キャッシュ情報が返ることを確認します。明確な使用量データはコスト分析に役立ち、Chat と Responses を同じ基準で観測できます。
出力が実際の業務要件を満たす
実際のコード変更、長文書分析、調査、構造化抽出で確認します。回答品質だけでなく、テストの成功、引用の信頼性、関数引数の正確さ、後続システムが JSON Schema を直接処理できるかを見ます。
遅延とエラー処理が要件に合う
代表的な負荷で応答時間を観測し、レート制限、タイムアウト、不正な構造化出力、ツール失敗に対する再試行を準備します。EvoLink でモデル選択を設定可能にすると、ルートが一時的に使えない場合に検証済みの代替へ切り替えやすくなります。
コストとモデル選択を管理できる
Pricing、usage、最終請求から同種タスクの総コストを計算し、Grok 4.5 を標準、高難度タスク、またはフォールバックのどこに置くか決めます。統一ゲートウェイにより、この判断を接続実装から分離できます。
まず Grok 4.5 を少数の観測可能で戻せるタスクに適用し、品質、遅延、コストが期待を満たしてから拡大してください。EvoLink の統一 API で複数モデルを選べる状態にすると、拡張、切り替え、コスト最適化が容易になります。
API モデル ID
grok-4.5grok-4-5 はページ URL です。Chat Completions と Responses のリクエストでは、ここに表示される正確なモデル ID を使用します。
関連モデル
Grok 4.5 の関連ガイドとアップグレード情報
Grok 4.5 API のよくある質問
Grok 4.5 API は現在 EvoLink で利用できますか？
はい。Grok 4.5 は EvoLink の本番ルートで利用できます。モデル ID grok-4.5 を指定して Chat Completions または Responses から呼び出せます。モデル ID、料金、コンテキスト、対応ワークフローは本ページで確認してください。
grok-4-5 は API のモデル ID ですか？
違います。grok-4-5 はページ URL と検索表記です。API リクエストで使用する実際のモデル ID は grok-4.5 です。
コンテキスト長と長文コンテキストの料金境界は？
xAI は50万 Token のコンテキストを公開しています。Pricing に表示される Prompt Token のしきい値から長文コンテキスト料金が適用されます。毎回全体を使わず、代表的な長さとキャッシュ入力をテストしてください。
Grok 4.5 はどの入出力に対応しますか？
上流ドキュメントではテキストと画像入力、テキスト出力です。画像入力は視覚理解のためで、画像生成モデルという意味ではありません。現在の対応は API セクションを確認してください。
Chat Completions と Responses API はどう選びますか？
通常チャット、ストリーミング、クライアント関数には Chat Completions、長い Agent と xAI サーバーツールには Responses を評価します。正確なフィールドは API と EvoLink ドキュメントを参照してください。
reasoning effort はどのように選びますか？
必要な品質を満たす最も低い設定から始め、同じタスクで medium と high を比較します。複雑な作業は推論を増やし、簡単な作業は応答時間とコストを優先できます。
キャッシュ入力は Grok 4.5 API の料金にどう影響しますか？
反復コンテキストの費用を下げられますが、キャッシュミス、長い出力、再試行、ツールの反復は総額を増やします。Pricing と最終請求から成功タスクあたりのコストを計算してください。
サーバーツールとクライアント関数の違いは？
クライアント関数はアプリ内で実行されます。Web/X 検索、コード実行、添付ファイルやコレクション検索は xAI のサーバーツールです。実行場所、失敗処理、課金が異なるため API と Pricing を確認してください。
Grok 4.5 を GPT、Claude、Kimi と比較するには？
同じ実タスクを同じコンテキスト、ツール、推論設定で実行します。品質、応答時間、Token 構成、ツール動作、総費用を比較すると、各トラフィックに適した EvoLink ルートを判断できます。
導入時にどのフォールバックモデルを残すべきですか？
同じワークロードを安定して処理できるモデルを残し、ルートを設定可能にします。制限、タイムアウト、不正な出力が発生した場合、EvoLink から GPT、Claude、Kimi などへ切り替えられます。