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title: "Grok 4.5 发布，$2 定价直击对手，Opus 级性能下水"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-07-08T20:47:46.743Z"
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article_section: "AI"
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# Grok 4.5 发布，$2 定价直击对手，Opus 级性能下水

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 7月9日 · 探所 Curio

_xAI 上市后首秀，2/6 美元定价砍掉前沿模型成本一截，与 Cursor 整合，价格战打到新烈度。_

SpaceXAI 发布 Grok 4.5，系公司上市并收购 Cursor 后的首个模型，主打 coding、agent 和知识工作。官方定位为“最强模型”，在数万块 NVIDIA GB300 GPU 上训练，强化学习覆盖数十万任务，主要来自软件工程。

Musk 称其为“Opus-class”模型，比 Opus 4.8 更快、token 效率更高、更便宜。定价为输入 $2/百万 token，输出 $6/百万 token，远低于 Opus 4.8 的 $5/$25 和 GPT-5.5/5.6 的 $5/$30。完成同一 SWE 任务所需 token 数比 Opus 4.8 少 4.2 倍，任务级成本极低。

### 定价与关键基准对比

**API 定价**

- Grok 4.5: $2/$6（输入/输出，每百万 token）
- Opus 4.8: $5/$25
- GPT-5.5/5.6: $5/$30
- Fable 5: $10/$50

**代码基准**

- **Terminal Bench 2.1**: Grok 4.5 83.3% vs Fable 5 84.3% vs GPT-5.5 83.4%
- **DeepSWE 1.1**: Grok 4.5 53% vs Fable 5 70% vs GPT-5.5 67%
- **SWE Bench Pro**: Grok 4.5 64.7% vs Fable 5 80.4% vs Opus 4.8 69.2%

Grok 4.5 的确没摘下性能桂冠，但它把前沿模型的“入场券价格”打到对手的几分之一，而且和 Cursor 编辑器是联合训练的，这对 Cursor 的用户是天然加成。

## 来源与可信度
- [强] SpaceXAI 官方博客与 Musk 推文确认，多家媒体印证，信息确凿。[1](https://techcrunch.com/2026/07/08/spacexai-releases-grok-4-5-which-elon-describes-as-an-opus-class-model/)
- [强] 定价对比与 token 效率（4.2x）经 The Decoder 基于官方数据核算，与官方披露一致。[2](https://the-decoder.com/grok-4-5-is-so-cheap-compared-to-fable-5-and-gpt-5-5-that-benchmark-gaps-may-not-matter-much/)
- [弱] 实际推理成本下的性能差距仍需用户自行验证，尤其在 SWE 长任务上落后较多。[2](https://the-decoder.com/grok-4-5-is-so-cheap-compared-to-fable-5-and-gpt-5-5-that-benchmark-gaps-may-not-matter-much/)
- [孤证] “与 Cursor 联合训练” 细节仅官方提及，未见第三方披露具体训练耦合方式。[1](https://techcrunch.com/2026/07/08/spacexai-releases-grok-4-5-which-elon-describes-as-an-opus-class-model/)

## 延伸阅读
- **完整报道** · techcrunch.com(约 10 分钟) — 提供 Musk 原推、内部评估和上市背景，比单看官方博客更有叙事纵深
- **数据驱动分析** · the-decoder.com(约 8 分钟) — 把 benchmark 差距和定价摆在一起，直观说明为何“差距可能不那么重要”

## 来源
1. [techcrunch.com](https://techcrunch.com/2026/07/08/spacexai-releases-grok-4-5-which-elon-describes-as-an-opus-class-model/)
2. [the-decoder.com](https://the-decoder.com/grok-4-5-is-so-cheap-compared-to-fable-5-and-gpt-5-5-that-benchmark-gaps-may-not-matter-much/)

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