Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Tarifs
Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.
7 derniers jours
—
30 derniers jours
100.0%
n=1
Temps de réponse médian
545ms
n=1
Basé sur 112 mesures au cours des 30 derniers jours.
Détails techniques
Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.
Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.
Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.
Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.
Total des appels (30d)
1
Réponses OK (30d)
1
Total des appels (7d)
0
Réponses OK (7d)
0
Verdicts benchmark Tokonomix
Grok 4.5 debuts with strong performance across reasoning and coding tasks
Grok 4.5 enters the benchmark as xAI's latest flagship model, establishing a solid baseline across diverse evaluation categories. The model demonstrates particularly strong performance in mathematical reasoning, achieving 88.3% on MATH-500 and ranking competitively on AIME 2024. Coding capabilities are robust with 86.8% on HumanEval and 90.8% on a private coding evaluation. General knowledge and instruction following show respectable scores of 88.6% on MMLU-Pro and 79.4% on IFEval respectively. The model supports multimodal capabilities including vision, structured JSON output, tool use, and an extended 128K context window. Performance on vision tasks is moderate at 72.7% on MMMU, suggesting room for improvement in multimodal reasoning. Graduate-level science reasoning scores 61.6% on GPQA Diamond, placing it in the middle tier for this challenging benchmark. The model also includes reasoning-specific capabilities, though no dedicated reasoning benchmarks are provided in this window. As a first entry, Grok 4.5 establishes itself as a well-rounded model with particular strengths in mathematics and coding, while leaving opportunities for growth in vision understanding and advanced reasoning tasks.
Qualité
—
Latence p50
—
Exécutions de test
0