コスト優位が最大の差別化要因
Grok 4.5の入力トークン単価は$2/M、出力は$6/M。 これはAnthropicのOpus 4.8（$5/$25）の60〜76%安、Fable 5（$10/$50）の80〜88%安に相当する。
さらに注目すべきはトークン効率だ。 SWE Bench Proの同等タスクでGrok 4.5が消費するトークン数は、Opus 4.8の4.2分の1にとどまる。 価格差と消費量の両面から、実コストは競合モデルの5〜10分の1になり得る。
出力速度は80トークン/秒で、実用的なエージェント処理に十分な応答性を持つ。
ベンチマーク：精度より「速さとコスト」で棲み分け
性能面では、用途によって評価が分かれる。 Terminal Bench 2.1では83.3%を記録し、GPT-5.5（83.4%）とほぼ同等の水準に達した。
一方、コーディング精度を問うSWE Bench Proでは64.7%と、Fable 5（80.4%）に差をつけられた。 DeepSWE 1.1でも53% vs Fable 5の70%と、精度を最優先にするタスクでは見劣りする場面がある。
xAI社は、Grok 4.5は「最高精度の要求に応える単発タスク」よりも「エラー許容度があり、大量にモデルを叩くエージェントワークフロー」に適した設計だと説明している。
Cursorとの統合と学習インフラ
Grok 4.5はCursorと直接統合されており、コードエディタから切り替えなしに利用できる。 学習には数万基のNvidia GB300 GPUを投入しており、コーディングとエージェントタスクに特化したデータセットで訓練が行われた。
Artificial Analysisのインテリジェンス指数ではGrok 4.5は54ポイントで4位。 1位のFable 5、2位のGPT-5.5、3位のClaude Opus 4.8に次ぐが、コスト効率という軸では現時点で群を抜く位置にある。
ソース:
- Grok 4.5 is so cheap compared to Fable 5 and GPT-5.5 that benchmark gaps may not matter much — The Decoder (2026-07-09)
- SpaceXAI Releases Grok 4.5, a Cursor-Trained Model for Coding, Agentic Tasks, and Knowledge Work at $2/M Input — MarkTechPost (2026-07-08)
- SpaceXAI And Cursor Release Grok 4.5, Beats Opus 4.8 And GPT 5.5 On Some Benchmarks — OfficeChai (2026-07-09)
