EvoLink 통합 채팅 API로 xAI의 Grok 4.5(grok-4-5(으)로도 검색됨)에 접근하세요. 통합 전에 추론, 도구 사용, 서버 측 도구을(를) 먼저 테스트할 수 있습니다.
복잡한 추론, 장문 컨텍스트, 리서치, xAI 서버 도구를 결합한 워크플로를 평가하기 위한 라우트입니다.
Grok 4.5
xAI 추론 및 도구 사용 모델
grok-4.5Web·X 검색 리서치, 코드 기반 분석, 문서·컬렉션 검색, 복잡한 추론, 다중 제공사 라우팅.
모든 요금은 100만 토큰 기준이며 USD와 크레딧으로 표시되고, 계정의 현재 가격을 반영합니다. 프롬프트 토큰이 200K을 초과하면 모든 토큰에 긴 컨텍스트 구간(×2)이 적용됩니다.
통합 전에 Grok 4.5 요청 1건의 비용을 예상해 보세요. 계산기는 계정의 현재 요금을 사용하며 공식 가격은 비교용 참고 정보입니다.
공식 가격 예상 $0.0039 · $0.0006 절약(15%)
최소 과금: 요청당 0.01 크레딧. 프롬프트 토큰이 200K에 도달하면 모든 토큰이 ×2로 과금됩니다. 도구 호출은 배수 대상이 아닙니다.
빠른 테스트용
일반 개발용
프로덕션 평가용
Grok 4.5는 코딩 Agent, 연결형 리서치, 장문 문서 분석, 도구 워크플로를 위한 xAI 추론 모델입니다. 페이지 URL은 grok-4-5, API 요청 모델 ID는 grok-4.5입니다. Grok 4.5는 EvoLink 프로덕션 라우트에서 사용할 수 있으며, Pricing과 API 영역에서 가격 구간, 지원 워크플로, 모델 설정을 확인할 수 있습니다.
Grok 4.5은(는) EvoLink에서 모델 ID grok-4.5로 Chat Completions · Responses를 통해 제공되며, 다른 모든 모델과 같은 API 키와 잔액을 사용합니다. 500K 컨텍스트 윈도우와 최대 450K 출력 토큰, 그리고 추론, 도구 사용, 서버 측 도구를 제공합니다.
숫자는 EvoLink 경로 설정에서 가져오며, 기능은 API가 현재 제공하는 범위입니다.
grok-4-5는 페이지 URL입니다. Chat Completions와 Responses 요청에서는 여기에 표시된 정확한 모델 ID를 사용해야 합니다.
Grok 4.5는 50만 Token 컨텍스트, 조정 가능한 추론, 이미지 입력, 도구 기능을 결합합니다. 근거를 유지하고 외부 시스템을 호출하며 검증 가능한 결과를 제공해야 하는 작업에 적합합니다.
관련 소스, 이슈, 테스트 결과, 이전 변경을 한 작업에 모아 여러 파일의 문제를 찾고 구현 계획과 리뷰를 만들 수 있습니다. 프로덕션 적용 전에는 고정된 저장소 작업으로 테스트 통과율, 누락 단계, 구조화 결과, 사람의 수정량을 확인해야 합니다.
50만 Token 컨텍스트에 보고서, 계약서, 지식 베이스, 대화 기록, 검색 결과를 함께 담을 수 있습니다. 컨텍스트가 많다고 답이 자동으로 좋아지는 것은 아닙니다. 핵심 근거가 유지되는지 확인하고 Pricing의 장문 컨텍스트 및 캐시 입력 구간으로 허용 가능한 결과당 비용을 계산하세요.
웹 검색, X 검색, 코드 실행, 첨부 파일 검색, 컬렉션 검색을 결합해 출처가 있는 리서치를 만들 수 있습니다. EvoLink의 API와 Pricing에서 도구 지원, Token 사용량, 호출 요금을 확인한 뒤 실제 리서치 흐름에서 인용과 결과 품질을 테스트하세요.
텍스트와 이미지 입력을 JSON Schema, function calling, 다단계 Agent 흐름에 연결해 추출, 검토, 후속 자동화를 수행할 수 있습니다. 프로덕션 전에는 Schema 유효성, 함수 인자, 스트리밍 종료, 도구 실패 후 안전한 복구를 확인하세요.
같은 모델이라도 컨텍스트 설정, 도구 지원, 사용량 표시, 과금 방식이 다를 수 있습니다. EvoLink는 모델 설정과 사용량을 하나의 API로 통합해 이후 모델 전환을 단순하게 만듭니다.
grok-4-5는 페이지 URL과 검색 표기이고, API 요청에 사용하는 모델 ID는 grok-4.5입니다. 기존 Chat Completions 또는 Responses 앱은 모델 설정에 이 ID를 사용하면 됩니다. 정확한 필드는 API 영역에서 확인할 수 있습니다.
xAI는 50만 Token 모델 창을 문서화했지만, 플랫폼마다 컨텍스트 설정, 도구, 속도 제한이 다를 수 있습니다. EvoLink에서는 현재 경로에 표시된 모델 설정, 사용 가능한 기능, 실제 usage 데이터를 기준으로 판단하세요.
일반 대화, 스트리밍, 클라이언트 함수는 Chat Completions부터 시작합니다. 리서치 Agent, 서버 검색, 코드 실행이 필요하면 Responses를 선택합니다. 익숙한 OpenAI 방식은 유지하면서 불필요한 복잡성을 줄일 수 있습니다.
하나의 EvoLink 계정, 잔액, API 방식으로 Grok, GPT, Claude, Kimi를 사용할 수 있습니다. 모델 선택을 설정에 두면 공급자마다 애플리케이션 코드를 다시 만들지 않고 품질, 비용, 가용성에 따라 경로를 바꿀 수 있습니다.
현재 Token과 도구 가격은 Pricing에 표시됩니다. 실제 사용에서는 캐시, 컨텍스트 관리, 추론 설정, 모델 라우팅으로 불필요한 사용을 줄이고 완료된 비즈니스 작업 단위로 비용을 연결할 수 있습니다.
고정된 시스템 프롬프트, 도구 Schema, 공통 컨텍스트는 캐시로 재사용하기 쉽습니다. 선택한 프로토콜이 지원하는 캐시 또는 대화 식별자를 설정하고 usage의 cached tokens를 확인해 반복 요청의 실제 절감 효과를 검증하세요.
50만 Token 창은 큰 저장소와 장문 문서에 유용하지만 매 요청마다 채울 필요는 없습니다. 관련 파일, 메시지, 검색 구간만 선택하면 입력 비용을 줄이고 핵심 근거에 집중하기 쉬워집니다.
간단한 작업은 낮은 reasoning effort와 짧은 출력부터 시작하고, 어려운 분석에서 추론 예산을 늘립니다. 리서치와 Agent에서는 도구 호출 수도 확인해 반복 검색, 중복 실행, 무효한 루프를 피하세요.
Token, 캐시 입력, 서버 도구, 필요한 재시도를 같은 완료 작업 안에서 평가합니다. EvoLink는 모델과 사용량을 한곳에 보여 주므로 Grok 4.5와 다른 경로가 동일한 작업을 끝내는 총비용을 비교하기 쉽습니다.
프로덕트 백엔드와 배치 작업에는 EvoLink API를, 코딩·분석 워크플로에는 Codex, Claude, Gemini에서 Grok 4.5을(를) 직접 호출하세요. 두 경로 모두 같은 EvoLink API 키, 잔액, 모델 ID, 요청 기록을 공유합니다.
적합한 용도: 프로덕트 백엔드, 배치 작업, 자동화 파이프라인
OpenAI 호환 Chat Completions(또는 Anthropic Messages) 요청을 EvoLink로 보내고 모델 ID, 시스템 프롬프트, 출력 예산, 도구, 구조화 출력을 직접 제어합니다.
적합한 용도: Codex, Claude, Gemini에서의 코딩·리뷰·분석 작업
작업, 포함할 입력, 수락 기준을 Agent에 전달하면 Agent가 요청을 구성해 EvoLink를 통해 Grok 4.5을(를) 호출하고 토큰 사용량과 함께 답변을 돌려줍니다.
이 예시는 가장 짧게 실행 가능한 요청입니다: 시스템 프롬프트, 사용자 메시지, 출력 예산을 포함한 OpenAI 호환 Chat Completions 호출. 전체 파라미터와 응답 레퍼런스는 API 탭을 여세요.
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 레퍼런스를 기준으로 모델 ID, messages 배열, 파라미터 범위를 확인하고 이 경로가 지원하지 않는 필드를 제거하세요.
Authorization Bearer 토큰을 확인하고 콘솔에서 사용 가능한 잔액을 확인하세요.
프롬프트 토큰이 Grok 4.5의 컨텍스트 윈도우를 초과했습니다. 관련 근거만 잘라내거나 검색해 넣고 캐시된 프리픽스를 재사용하세요.
지터를 두고 백오프 후 재시도하고, 병렬 버스트 대신 배치나 큐로 보내세요.
재시도 전에 민감한 콘텐츠, 잘못된 tool-call 인자, JSON 스키마 불일치를 확인하세요.
두 프로토콜은 서로 다른 워크플로를 위한 것입니다. 아래는 선택 요약이며, 정확한 요청 필드는 API와 EvoLink 문서, Token 및 도구 비용은 기존 Pricing을 기준으로 확인하세요.
OpenAI 호환 대화, 스트리밍, 클라이언트 function calling을 이미 사용한다면 Chat Completions부터 시작하세요. 메시지 형식, 스트림 종료, 함수 인자, usage가 현재 클라이언트의 예상과 일치하는지 확인합니다.
웹/X 검색, 코드 실행, 첨부 파일 또는 컬렉션 검색, 긴 다단계 Agent 흐름이 필요하면 Responses를 평가하세요. 도구 가용성, 호출 요금, 인용 결과, 실패 상태, 재시도 경계를 확인해야 합니다.
장문 문서, 저장소, 긴 대화를 항상 한 요청에 모두 넣을 필요는 없습니다. 대표 컨텍스트 길이, 캐시 적중과 미적중, 출력 길이, 재시도를 비교하고 최종 청구액으로 성공 작업 비용을 계산하세요.
먼저 소수의 관측 가능한 작업을 Grok 4.5로 보내고 검증된 GPT, Claude, Kimi 경로를 유지하세요. EvoLink 통합 API는 모델 선택, usage, 잔액을 모아 관리하며 제한, 타임아웃, Schema 또는 도구 오류 후 경로 전환을 쉽게 합니다.
시스템 프롬프트, 도구 스키마, 공유 컨텍스트 같은 안정적인 프리픽스는 반복 요청에서 자동으로 캐시되어 새 입력이 아닌 캐시 읽기로 과금됩니다. 턴 사이에 프리픽스를 동일하게 유지하고 usage의 캐시 토큰 수로 절감 효과를 확인하세요.
작업에 필요할 때만 창을 채우세요. 프롬프트가 200K 토큰에 도달하면 모든 토큰에 긴 컨텍스트 구간이 적용되므로, 확장 전에 검색 문단과 히스토리를 줄이고 예산을 잡을 때 견적 카드의 구간 배지를 확인하세요.
입출력 요금, 컨텍스트, 캐시, 적합한 작업을 비교하세요. 같은 요청으로 테스트한 뒤 경로를 선택하세요. 아래 가격은 계정의 현재 요금입니다.
| 모델 | Grok 4.5 | GPT-5.6 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|
| 입력 / 출력 | $1.7 / $5.1 | $0.181 / $1.081 | $4.75 / $23.75 |
| 컨텍스트 | 500K | 1.05M | 1M |
| 캐싱 | 자동 캐시 읽기 | 캐시 읽기 / 쓰기 | 캐시 읽기 / 쓰기 |
| 적합한 용도 | Web·X 검색 리서치, 코드 기반 분석, 문서·컬렉션 검색, 복잡한 추론, 다중 제공사 라우팅. | 코딩, 프로덕션 에이전트, 복잡한 추론 | 리포지토리 규모 코딩, 장기 실행 에이전트, 중요 리뷰 |
소수의 실제 워크로드부터 시작해 품질, 지연, 비용, 안정성이 요구사항을 충족하는지 확인한 뒤 이동할 트래픽을 늘리세요.
올바른 grok-4.5 모델 ID와 대상 프로토콜을 사용하고 필요한 응답, usage, 캐시 정보가 반환되는지 확인합니다. 명확한 사용량 데이터는 비용 분석을 돕고 Chat과 Responses 워크플로를 같은 방식으로 관측하게 합니다.
실제 코드 변경, 장문 문서 분석, 리서치, 구조화 추출을 테스트합니다. 답변 품질뿐 아니라 테스트 통과, 인용 신뢰도, 함수 인자 정확성, 후속 시스템이 JSON Schema를 직접 사용할 수 있는지도 확인합니다.
대표적인 요청량에서 응답 시간을 관측하고 속도 제한, 타임아웃, 잘못된 구조화 출력, 도구 실패에 대한 재시도를 준비합니다. EvoLink에서 모델 선택을 설정 가능하게 유지하면 경로가 잠시 중단될 때 검증된 대안으로 전환하기 쉽습니다.
Pricing, usage, 최종 청구액으로 같은 작업 유형의 총비용을 계산하고 Grok 4.5를 기본 경로, 고난도 작업, 또는 대체 경로 중 어디에 둘지 결정합니다. 통합 게이트웨이는 이 결정을 연동 구현과 분리합니다.
먼저 소수의 관측 가능하고 되돌릴 수 있는 작업에 Grok 4.5를 적용하세요. 품질, 지연, 비용이 기대를 충족한 뒤 확대하는 것이 좋습니다. EvoLink 통합 API 뒤에 여러 모델 선택지를 유지하면 확장, 전환, 비용 최적화가 쉬워집니다.
같은 API 키와 잔액으로, 연동을 바꾸지 않고 티어를 전환할 수 있습니다.
Grok 4.5
현재 모델xAI 추론 및 도구 사용 모델
예. Grok 4.5는 EvoLink 프로덕션 라우트에서 사용할 수 있습니다. 모델 ID grok-4.5로 Chat Completions 또는 Responses에 요청하세요. 모델 ID, 가격, 컨텍스트, 지원 워크플로는 이 페이지에서 확인할 수 있습니다.
아닙니다. grok-4-5는 페이지 URL과 검색 표기입니다. API 요청에 사용하는 실제 모델 ID는 grok-4.5입니다.
xAI 문서의 컨텍스트 창은 50만 Token입니다. Pricing에 표시된 Prompt Token 기준부터 장문 컨텍스트 요금이 적용됩니다. 매번 전체 창을 쓰지 말고 대표적인 길이와 캐시 입력을 테스트하세요.
상위 문서는 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력을 명시합니다. 이미지 입력은 시각 이해를 위한 것이며 이미지 생성 모델이라는 뜻은 아닙니다. 현재 지원 방식은 API 영역을 기준으로 확인하세요.
일반 대화, 스트리밍, 클라이언트 함수는 Chat Completions, 긴 Agent와 xAI 서버 도구는 Responses를 평가하세요. 정확한 필드는 API와 EvoLink 문서를 기준으로 합니다.
필요한 품질을 만족하는 가장 낮은 설정부터 시작하고 같은 작업에서 medium과 high를 비교하세요. 복잡한 작업은 추론을 늘리고 간단한 작업은 응답 시간과 비용을 우선할 수 있습니다.
반복 컨텍스트 비용을 낮출 수 있지만 캐시 미적중, 긴 출력, 재시도, 반복 도구 호출은 총비용을 늘립니다. Pricing과 최종 요청 청구액으로 성공 작업당 비용을 계산하세요.
클라이언트 함수는 애플리케이션에서 실행됩니다. 웹/X 검색, 코드 실행, 첨부 파일과 컬렉션 검색은 xAI 서버 도구입니다. 실행 위치, 실패 처리, 과금 방식이 다르므로 API와 Pricing을 확인하세요.
동일한 실제 작업을 같은 컨텍스트, 도구, 추론 설정으로 실행하세요. 결과 품질, 응답 시간, Token 구성, 도구 성능, 총비용을 비교하면 트래픽별 EvoLink 경로를 판단할 수 있습니다.
같은 워크로드를 안정적으로 처리하는 모델을 유지하고 경로 선택을 설정 가능하게 두세요. 제한, 타임아웃, 잘못된 출력이 발생하면 EvoLink에서 GPT, Claude, Kimi 또는 적합한 대안으로 전환할 수 있습니다.
