AIREITER
GrokText Chat

Grok 4.6

在线试用 Grok 4.6,用于编码、调试、agent 工作流、流式响应、缓存使用以及与 OpenAI-compatible API 集成。

输入官方 $2.00 每 100 万 TokensAIReiter $0.40 每 100 万 Tokens输出官方 $6.00 每 100 万 TokensAIReiter $1.20 每 100 万 Tokens缓存读取官方 $0.50 每 100 万 TokensAIReiter $0.10 每 100 万 Tokens
使用 API 运行

输入

输出

Example
Generated in
42.7 seconds
输入 Token
134
输出 Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

模型详情

在 Playground、API 请求和内部工作流中使用相同的模型 key。

模型 ID
grok-4.6
供应商
Grok
协议
OpenAI Chat Completions
上下文窗口
500,000 Token
最大输出
8,192 Token
输入 Token
40 credits / 1M Token
输出 Token
120 credits / 1M Token
缓存读取
10 credits / 1M Token
缓存写入
-

使用 Grok 4.6 你能做什么

一个更适合编码、调试和多步骤工程工作的新版 Grok 路由。

实现规划

将宽泛的功能或迁移需求拆解为有序的变更、依赖关系和验证步骤。

多文件调试

在提出针对性修复之前,综合症状、日志和相关代码进行推理。

Agent 工作流审查

检查计划和工具结果,找出长期运行的自动化在哪一步失去了正确性或方向。

流式与缓存

使用流式响应,并通过缓存的 token 使用情况验证可复用的 prompt 前缀。

Grok 4.6 使用场景

适用于需要把答案导向可执行下一步的工程工作流。
01

功能实现

在编写代码之前,制定具体计划、识别受影响的模块并定义测试。

02

复杂调试

对最可能的根因进行排序,并说明如何验证或排除每一种。

03

代码现代化

在保留行为和运维约束的同时,规划重构和迁移。

04

工程 agents

支持将规划、工具使用、审查和修订结合起来的更长工作流。

Grok 4.6 如何融入你的模型栈

在选择生产模型时,请使用直接评估,而不是宽泛的基准声称。

与 Grok 4.5 相比

使用相同的编码和 agent 回归集,判断 4.6 是否能改善你的实际工作负载。

适合快速轻量任务

对于短篇分类、抽取和简单聊天,使用 Gemini Flash 或其他更低延迟的路由。

适合双语深度推理

当中文-英文源材料和长篇结构化分析占主导时,可对比 GLM-5.3。

用于生产部署

先从少量流量开始,检查失败情况和缓存使用,然后仅在质量稳定后再扩大。

如何使用 Grok 4.6

在将其设为生产默认之前,先评估质量和成本。

01

从一个高难度示例开始

选择一个你当前模型无法可靠解决的真实编码或 agent 任务。

02

比较接受率

判断最终实现方案,而不只是响应风格或可见的推理长度。

03

连接 Chat Completions

使用模型 "grok-4.6" 调用 POST https://aireiter.com/api/v1/chat/completions,并在完成后检查 usage。

Grok 4.6 API 问题

在采用更新的 Grok 路由之前需要验证什么。

/ 01

Grok 4.6 最适合做什么?

将其用于编码、调试、实现规划以及多步骤 agent 工作流的评估。

/ 02

Grok 4.6 总是比 Grok 4.5 更好吗?

不要这样假设。在迁移之前,请在你自己的回归集、延迟预算和 token 使用量上比较两者。

/ 03

我应该使用哪个端点?

使用模型 "grok-4.6" 调用 POST https://aireiter.com/api/v1/chat/completions。

/ 04

我如何确认命中缓存?

检查 usage.prompt_tokens_details.cached_tokens。AIReiter 测试已在重复的适用前缀上确认了正向 cached tokens。

/ 05

Grok 4.6 如何计费?

上方 playground 显示的实时 AIReiter 输入、cache-read 和输出 token 价格是当前的计费参考。