x-ai/grok-4.5| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
| opencode-go | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| daoxe | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| AIHubMix | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| Abacus.AI | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| CrossModel | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| LLM Gateway | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| Merge Gateway | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| OpenCode Zen | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| Vercel | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| ZenMux | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| xAI | $2 | $6 | 31 jul 2026 |
| Venice AI | $2,27 | $6,8 | 31 jul 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score, desenvolvimento web | 1.549,24 1.539–1.560 | — | — |
| Arena Score, matemática | 1.484,15 1.456–1.513 | — | — |
| Arena Score, programação | 1.479,12 1.468–1.491 | — | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.477,5 1.459–1.496 | — | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.465,65 1.456–1.475 | — | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.463,7 1.456–1.472 | — | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.457,65 1.443–1.472 | — | — |
| Arena Score em russo | 1.456,76 1.439–1.475 | — | — |
| Arena Score em inglês | 1.455,92 1.446–1.465 | — | — |
| Arena Score em francês | 1.454,67 1.422–1.488 | — | — |
| Arena Score, geral | 1.451,46 1.445–1.458 | — | — |
| Arena Score em espanhol | 1.449,5 1.412–1.487 | — | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.442,43 1.432–1.453 | — | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.439,21 1.424–1.454 | — | — |
| Arena Score, compreensão de esquemas | 1.325,46 1.304–1.347 | — | — |
| Arena Score, reconhecimento de texto em imagem | 1.300,33 1.287–1.314 | — | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.293,37 1.281–1.306 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 97,78 % | esforço: high · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 91,25 % | esforço: high · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 87,17 % | esforço: medium · com estrutura ajustada | https://arcprize.org/leaderboard |
| SimpleBench — perguntas capciosas | 64 % | — | SimpleBench Leaderboard |
| FrontierMath, níveis 1–3 | 57,19 % | esforço: high | Epoch evaluations |
| SimpleQA Verified — exatidão factual | 53,5 % | esforço: high | Epoch evaluations |
| ARC-AGI-2 | 52,64 % | esforço: high | — |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 46,43 % | — | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| FrontierCode — patches aptos a serem aceites num projeto | 42,4 % | — | https://cognition.com/frontiercode |
| APEX-Agents | 34,2 % | — | — |
| Problemas de xadrez | 32,66 % | esforço: high | Epoch evaluations |
| FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação | 24,39 % | esforço: high | Epoch evaluations |
| CritPt — problemas de física | 15,43 % | esforço: high | — |
| Arena Score, tarefas de agente | 0,06 0–0 | — | — |