xAI Meluncurkan Grok 4.5 untuk Menantang OpenAI dan Anthropic

xAI, yang kini telah diakuisisi oleh SpaceX, meluncurkan Grok 4.5 sebagai model paling canggihnya, bersamaan dengan peluncuran resmi berbagai versi GPT-5.6. Perusahaan ini menekankan efisiensi biaya, dengan harga model sebesar $2 sebelum pajak per juta token masukan dan $6 sebelum pajak per juta token keluaran. Sebagai perbandingan, model tercanggih dari Anthropic dapat mencapai $5 per juta token masukan dan $25 per juta token keluaran, sementara model kelas atas dari OpenAI tetap lebih mahal tergantung pada tingkat akses. Evaluasi awal pada indeks agen pengkodean dari Artificial Analysis menunjukkan Grok 4.5 di Grok Build sedikit tertinggal dari Fable 5 di Claude Code, tetapi sebanding dengan GPT-5.5 di Codex, dengan biaya eksekusi yang jauh lebih rendah yaitu $2.49 per tugas dibandingkan $5.07 untuk GPT-5.5 dan $11.80 untuk Fable 5. Anand Joshi, CEO JP Data, mengatakan masih terlalu dini untuk menyatakan bahwa Grok 4.5 mengubah permainan, tetapi mencatat bahwa tolok ukurnya mengesankan dan penggunaan token yang rendah akan menarik bagi perusahaan. Grok 4.5 dioptimalkan untuk pengembangan perangkat lunak, pembuatan aplikasi, riset, dan otomatisasi proses bisnis, dengan klaim menghasilkan lebih sedikit token dibandingkan pesaingnya. Model ini dilatih menggunakan Cursor, platform pemrograman berbantuan AI yang populer, yang baru-baru ini diumumkan akan diakuisisi oleh SpaceX dengan nilai $60 miliar. Elon Musk menyajikan Grok 4.5 sebagai sebanding dengan model terbaik Anthropic namun lebih cepat dan lebih murah, meskipun tolok ukur menunjukkan ketertinggalan pada beberapa tugas pemrograman yang kompleks. Pada SWE Bench Pro, Grok 4.5 rata-rata menghasilkan 15.954 token keluaran per tugas, dibandingkan dengan lebih dari 67.000 untuk Claude Opus 4.8, hampir empat kali lipat perbedaannya. Namun, analis memperingatkan bahwa harga token saja tidak mengukur nilai sebenarnya; Biswajeet Mahapatra dari Forrester menyarankan untuk fokus pada biaya per hasil yang sukses daripada per token. Lian Jye Su dari Omdia menekankan bahwa penyelesaian pekerjaan sebenarnya adalah nilai yang sesungguhnya, dan Neil Shah dari Counterpoint Research mencatat bahwa konsumsi token yang masif oleh agen otonom menyebabkan kejutan pada tagihan, mendorong perusahaan untuk beralih ke model yang lebih ekonomis. Anand Joshi menegaskan kembali bahwa penggunaan sehari-hari oleh pengembang akan mengonfirmasi daya saing model ini.