xAI の Grok 4.5(grok-4-5 とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に推論、ツール利用、サーバーサイドツールを試せます。
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。
すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。 プロンプトが 200K トークンを超えると、すべてのトークンに長コンテキスト段階(×2)が適用されます。
統合前に Grok 4.5 の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。
公式価格の見積 $0.0039 · $0.0006 お得(15%)
最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。 プロンプトが 200K トークンに達すると、すべてのトークンが ×2 で課金されます。ツール呼び出しは倍率の対象外です。
手早いテスト向け
日常的な開発向け
本番評価向け
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 は EvoLink ではモデル ID grok-4.5 として Chat Completions · Responses で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。500K のコンテキストウィンドウと最大 450K トークンの出力に加えて推論、ツール利用、サーバーサイドツールを備えています。
数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。
grok-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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から Grok 4.5 を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。
向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン
OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。
向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析
タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で Grok 4.5 を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。
この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "grok-4.5",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a research assistant. Cite sources." },
{ "role": "user", "content": "Summarize the three most important changes in <topic> this month." }
],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.2
}'
# Server-side tools (web search, X search, code execution, attachment /
# collections search)
# run on /v1/responses with the same model ID and are billed per successful
# call.
# The response includes choices[0].message and a usage object (prompt,
# cached, and completion tokens).API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。
Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。
プロンプトのトークンが Grok 4.5 のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。
バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。
再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。
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。
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。
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。
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。
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。
システムプロンプト、ツール定義、共有コンテキストなどの安定したプレフィックスは、繰り返しリクエストで自動的にキャッシュされ、新規入力ではなくキャッシュ読み取りとして課金されます。ターン間でプレフィックスを同一に保ち、usage のキャッシュトークン数で節約を確認してください。
ウィンドウはタスクが必要とするときだけ埋めてください。プロンプトが 200K トークンに達すると、すべてのトークンに長コンテキスト段階が適用されます。スケールする前に取得した文書や履歴を削り、予算を立てる際は見積もりカードの段階バッジを確認してください。
入出力料金、コンテキスト、キャッシュ、適した用途を比較します。同じリクエストで検証してからルートを選択してください。下表はアカウントの現在の料金です。
| モデル | Grok 4.5 | GPT-5.6 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| 入力 / 出力 | $1.7 / $5.1 | $0.181 / $1.081 | $4.75 / $23.75 |
| コンテキスト | 500K | 1.05M | 1M |
| キャッシュ | 自動キャッシュ読み取り | キャッシュ読み取り / 書き込み | キャッシュ読み取り / 書き込み |
| 最適な用途 | Web ・ 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。 | コーディング、本番エージェント、複雑な推論 | リポジトリ規模のコーディング、長時間エージェント、重要なレビュー |
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。
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。
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。
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。
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。
同じ API キーと残高のまま、統合を変えずにティアを切り替えられます。
Grok 4.5
現在のモデルxAI の推論・ツール利用モデル
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
