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grok-4.5 ★

xAIChatreasoningvision
Input 4.2049 Credits / 1MOutput 12.6148 Credits / 1M
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grok-4.5

面向多步工程推理与图文知识工作的模型

Grok 4.5 是 xAI 面向编程、智能体任务和知识工作的推理模型,尤其适合将代码、需求与技术资料结合起来处理。它覆盖 Rust、C/C++ 等工程任务,也能分析图片并输出文字或结构化结果。在本平台中,可按需要选择消息式调用或托管会话,让调试、方案设计和资料整理形成连续工作流程。

xAI模型品牌
对话模型类型
推理、视觉理解任务能力

规格与接口特性

在选型前明确容量、输入输出与调用方式。

调用型号
grok-4.5
输入方式
文本、图片;Chat Completions 使用 text / image_url 内容块
结果形式
文字回答;需要 JSON 对象、JSON Schema 或函数调用时,应在入口支持相应配置的条件下使用,并校验返回结果
推理控制
支持推理任务;reasoning_effort 仅在当前入口支持该型号的相应配置时使用
响应控制
stream 流式输出;max_tokens / max_completion_tokens 输出预算
会话入口
/grok/chat/completions、/aichat2/conversations、/aichat/conversations

编程与工程推理是模型能力,消息格式、会话保存和工具授权属于本平台调用入口的功能。

核心能力

了解 grok-4.5 能为你的工作带来什么。

围绕工程问题展开推理

Grok 4.5 的训练重点包含多步骤软件工程,适合把报错、相关源码与预期行为放在同一任务中,梳理原因并提出修复。它不仅用于补全代码,也可协助处理 Rust、C/C++ 难题、实现方案和测试设计,让回答围绕可验证的工程目标展开。

从需求走向应用初稿

对于应用构建,Grok 4.5 能根据自然语言需求生成实现代码,官方展示包括交互式模拟应用。实际使用时,将功能范围、技术栈和验收条件一起交给它,再以运行反馈继续迭代,比只要求“做一个应用”更便于得到可修改、可测试的初稿。

图文分析与结构化交付

视觉理解让 Grok 4.5 可以结合图片与文字问题进行分析,例如围绕界面截图解释布局或整理可见信息。需要程序消费结果时,可要求回答按明确字段组织,并由应用校验;若入口支持该型号的 JSON 格式配置,可进一步使用相应格式约束。涉及外部动作时,只有在函数调用配置可用的条件下才使用函数定义,执行与结果回填仍由应用负责。

适用场景

从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。

缺陷定位与代码审查

输入问题复现步骤、相关函数、错误日志和测试结果,让模型输出根因假设、修改建议及回归检查项。对于跨文件问题,先标明依赖关系和不可改动的接口,再逐轮补充测试反馈,适合形成便于开发者审阅的修复方案,而非直接跳过验证上线。

技术方案与知识整理

提供技术文档片段、工程约束和候选方案,让 Grok 4.5 整理比较维度、推导取舍并生成决策备忘录。可要求它区分材料事实、推断和待验证问题,交付摘要、实施步骤与核验清单,适合研发调研、设计评审及需要追问细节的知识工作。

界面评审与原型实现

将界面截图、用户操作目标和前端技术栈一起输入,先获得布局分析与改进建议,再要求生成组件代码或页面初稿。交付物可以是文字评审、实现代码和测试要点;通过后续截图与报错继续修订,连接视觉理解与编程能力。

如何选择这个模型

结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。

工程协作选 4.5,持续项目比较 4.6

如果核心需求是代码调试、技术推理和知识整理,Grok 4.5 值得作为工程协作模型评估。Grok 4.6 则进一步强调长时间智能体任务,以及更复杂的视觉与交互项目。选择时用相同需求、代码和验收测试比较结果,不必仅因版本较新就替换已有工作流。

精细控制与托管会话各有用途

需要自行管理消息历史和处理模型响应时,选择 /grok/chat/completions;JSON 格式、函数调用和推理控制等可选配置,应在该入口支持本型号相应功能的条件下使用。希望用会话 ID 连续追问,或结合文件读取、授权工具与事件流时,可选择 AI Chat v2。旧 AI Chat 适合保留简洁问答集成;这些入口差别不代表模型版本改变。

开始使用

从一次小规模任务到正式接入。

01

准备任务与材料

明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。

02

在 API 调试区试用

打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。

03

按 API 文档接入

保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。

使用边界

在正式使用前,了解输出质量与能力范围。

  • Grok 4.5 的代码输出需要在目标环境运行验证,尤其是 Rust 的依赖与所有权约束、C/C++ 的内存及构建问题。应用初稿也不等于生产交付,仍需测试、权限审查与部署配置;模型提出修复,不代表已经执行或通过测试。
  • 图片输入用于理解和分析,不应当作图像生成能力。界面截图中的细小文字、遮挡内容或未显示状态可能影响判断;重要数值和交互行为应补充文字说明,也不要仅凭静态截图推断应用完整逻辑。
  • Grok Build 的 Office 展示不等于一次对话会直接编辑本地 Excel、Word 或 PowerPoint。文件读取和外部操作需要相应入口、可访问文件及工具权限;自动化流程应限定操作范围,写入、发布等动作仍需明确授权。

常见问题

解答使用 grok-4.5 时的常见疑问。

grok-4-5 和 grok-4.5 应该填写哪个?

请求的 model 应填写 grok-4.5,带点号的写法才是调用 ID。grok-4-5 常见于链接路径和搜索名称,不应替代请求值。无论使用 Grok Chat Completions 还是托管会话入口,都使用 grok-4.5。

Grok 4.5 如何接收图片?

在 Chat Completions 中,将消息 content 写成内容块数组,组合 text 和 image_url,并提供图片 URL 与分析问题。AI Chat v2 可用 message 数组表达图文输入。它返回分析文字,不会因为提交图片就自动生成新图片。

推理档位应该怎样选择?

复杂调试和多步推导可先通过清晰的任务目标、相关材料与验收条件提高回答的可验证性。若当前入口支持 grok-4.5 的 reasoning_effort 配置,再比较可用设置下的结果、耗时与 Token 用量;不应把更高设置视为质量保证。简单提取或改写任务则宜限定回答范围,避免不必要的展开。

可以用 Grok 4.5 阅读 PDF 吗?

可在 AI Chat v2 的 message 中提供 file_url 文件块,通过文件读取工作流分析 PDF 等材料。这不同于 Chat Completions 的图片 URL 输入。文件需能被访问,扫描件与复杂版式宜检查提取效果,并要求回答对应材料中的具体内容。

它会自动运行代码或完成外部操作吗?

生成代码与执行代码是两回事。若 Chat Completions 入口支持该型号的函数调用配置,返回的调用请求仍需由应用检查、执行并回填结果;它本身不代表动作已经完成。AI Chat v2 可结合已启用和授权的工具完成多步任务。能否执行某项动作取决于工具环境与权限,执行是否成功应以工具结果及必要的验证为准。

模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。

把 grok-4.5 用到你的下一项任务

从清晰的目标开始,在实际结果中判断它是否适合你的工作。