xAI, Grok 4.5'i OpenAI ve Anthropic'e rakip olarak piyasaya sürdü

Artık SpaceX bünyesine katılan xAI, en güçlü modeli olarak Grok 4.5'i ve çeşitli GPT-5.6 sürümlerinin resmi lansmanını tanıttı. Şirket maliyet verimliliğine vurgu yapıyor ve modeli milyon girdi tokeni için vergi öncesi 2 dolar, milyon çıktı tokeni için vergi öncesi 6 dolar olarak fiyatlandırıyor. Karşılaştırma için, Anthropic'in en gelişmiş modelleri milyon girdi başına 5 dolara ve milyon çıktı başına 25 dolara ulaşabilirken, OpenAI'in üst düzey modelleri erişim seviyelerine bağlı olarak daha pahalı olmaya devam ediyor. Artificial Analysis'ın kodlama ajanı endeksindeki ilk değerlendirmeler, Grok Build içindeki Grok 4.5'in Claude Code'da Fable 5'in hemen gerisinde olduğunu ancak Codex'te GPT-5.5 ile karşılaştırılabilir olduğunu ve görev başına 2,49 dolar ile önemli ölçüde daha düşük bir yürütme maliyetine sahip olduğunu gösteriyor; GPT-5.5 için bu rakam 5,07 dolar ve Fable 5 için 11,80 dolar. JP Data CEO'su Anand Joshi, Grok 4.5'in oyunun kurallarını değiştirip değiştirmediğini söylemek için henüz erken olduğunu ancak kıyaslamaların etkileyici olduğunu ve düşük token kullanımının kurumsal müşteriler için cazip olacağını belirtiyor. Grok 4.5, yazılım geliştirme, uygulama oluşturma, araştırma ve iş süreci otomasyonu için optimize edilmiştir ve rakiplerinden daha az token ürettiği iddia edilmektedir. SpaceX'in kısa süre önce 60 milyar dolara satın alma planlarını duyurduğu popüler yapay zeka destekli programlama platformu Cursor kullanılarak eğitilmiştir. Elon Musk, Grok 4.5'i Anthropic'in en iyi modelleriyle karşılaştırılabilir ancak daha hızlı ve daha ucuz olarak sunuyor; ancak kıyaslamalar bazı karmaşık programlama görevlerinde geride kaldığını gösteriyor. SWE Bench Pro'da Grok 4.5, görev başına ortalama 15.954 çıktı tokeni üretirken, Claude Opus 4.8 için bu sayı 67.000'in üzerinde; bu da yaklaşık dört katlık bir fark anlamına geliyor. Ancak analistler, token fiyatının tek başına gerçek değeri ölçmediği konusunda uyarıyor; Forrester'dan Biswajeet Mahapatra, token başına değil, başarılı sonuç başına maliyete odaklanılmasını öneriyor. Omdia'dan Lian Jye Su, gerçek değerin işin fiilen tamamlanması olduğunu vurgularken, Counterpoint Research'ten Neil Shah, otonom ajanların devasa token tüketiminin faturalandırma şoklarına yol açtığını ve şirketleri daha ekonomik modellere yönelttiğini belirtiyor. Anand Joshi, geliştiricilerin günlük kullanımının modelin rekabet gücünü doğrulayacağını yineliyor.