xAI lança Grok 4.5 para desafiar OpenAI e Anthropic

A xAI, agora absorvida pela SpaceX, apresentou o Grok 4.5 como seu modelo mais poderoso até agora, juntamente com o lançamento oficial de várias versões do GPT-5.6. A empresa enfatiza a eficiência de custo, precificando o modelo em US$ 2 antes de impostos por milhão de tokens de entrada e US$ 6 antes de impostos por milhão de tokens de saída. Para comparação, os modelos mais avançados da Anthropic podem chegar a US$ 5 por milhão de entrada e US$ 25 por milhão de saída, enquanto os modelos de ponta da OpenAI permanecem mais caros dependendo dos níveis de acesso. Avaliações iniciais no índice de agentes de codificação da Artificial Analysis mostram o Grok 4.5 no Grok Build ligeiramente atrás do Fable 5 no Claude Code, mas comparável ao GPT-5.5 no Codex, com um custo de execução significativamente menor de US$ 2,49 por tarefa, em comparação com US$ 5,07 do GPT-5.5 e US$ 11,80 do Fable 5. Anand Joshi, CEO da JP Data, disse que é cedo para afirmar se o Grok 4.5 muda o jogo, mas observa que os benchmarks são impressionantes e o baixo uso de tokens será atraente para empresas. O Grok 4.5 é otimizado para desenvolvimento de software, criação de aplicativos, pesquisa e automação de processos de negócios, com alegações de gerar menos tokens do que os concorrentes. Ele foi treinado usando o Cursor, uma plataforma popular de programação assistida por IA, cuja aquisição pela SpaceX foi recentemente anunciada por US$ 60 bilhões. Elon Musk apresenta o Grok 4.5 como comparável aos principais modelos da Anthropic, sendo mais rápido e mais barato, embora os benchmarks mostrem que ele fica atrás em algumas tarefas complexas de programação. No SWE Bench Pro, o Grok 4.5 gera em média 15.954 tokens de saída por tarefa, em comparação com mais de 67.000 do Claude Opus 4.8, uma diferença de quase quatro vezes. No entanto, analistas alertam que o preço do token por si só não mede o valor real; Biswajeet Mahapatra, da Forrester, sugere focar no custo por resultado bem-sucedido, em vez do custo por token. Lian Jye Su, da Omdia, enfatiza a conclusão real do trabalho como o valor real, e Neil Shah, da Counterpoint Research, observa que o consumo massivo de tokens por agentes autônomos causa choques de cobrança, levando empresas a modelos mais econômicos. Anand Joshi reitera que o uso diário pelos desenvolvedores confirmará a competitividade do modelo.