Kann ich Grok 4.5 lokal ausführen?

Nein – xAI hat keine offenen Gewichte für Grok 4.5 veröffentlicht, daher ist nur API-Zugriff möglich; kein Offline- oder Self-Hosting.

Was kostet Grok 4.5 und wie groß ist das Kontextfenster?

Die Preise betragen 2,00 $ pro Million Eingabe-Tokens und 6,00 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 500.000 Tokens.

Worin unterscheidet sich Grok 4.5 von Grok 4.7?

Beide haben denselben Eingabepreis von 2,00 $ und 500.000 Tokens Kontext, aber Grok 4.7 ist das höherwertige Modell von xAI; Grok 4.5 liegt darunter und hat denselben Ausgabepreis von 6,00 $ pro Million Tokens.

Grok 4.5

6310°

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Vision

Läuft auf Graydient

Modell ausführen

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Füge Vector zu deinem Server hinzu oder tritt dem Vector Discord bei. Erschaffe alles!

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Editor für Bilder und Videos: rendern, bearbeiten, hochskalieren und mehr auf einer Seite.

OpenRouter Terminal / API

Bezahlung pro Token

Chatte mit diesem Modell im Browser oder rufe es mit einem API-Schlüssel aus deinem Code auf.

Lokale Apps

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SpaceXAI | 500.000 Token Kontext | $2,00/M Eingabe, $6,00/M Ausgabe. Grok 4.5 ist ein Modell von SpaceXAI mit Spitzenleistungen in Programmierung, Wissensarbeit und STEM.

Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Grok 4.5 ist xAIs Mid-Tier-Frontier-Modell, das für Programmierung, MINT-Fächer und wissensintensive Aufgaben entwickelt wurde, mit einem Kontextfenster von 500.000 Tokens und Vision-Unterstützung. Es liegt unterhalb der Top-Modelle von xAI, zielt aber auf dieselben anspruchsvollen Workloads zu moderateren Ausgabepreisen ab. Wenn Sie großen Kontext, starkes Reasoning brauchen und keine Top-Preise zahlen wollen, lohnt sich ein Blick.

Bekannt für

Kontextfenster von 500.000 Tokens – eines der größeren in dieser Preisklasse
Stark bei Programmierung, MINT und strukturierten Wissensaufgaben
Vision-Eingabe neben Text unterstützt
Wettbewerbsfähige Ausgabepreise im Vergleich zu anderen Frontier-Modellen

Achte auf

Nur geschlossene Gewichte – keine lokale Bereitstellung, kein Offline-Betrieb, kein Fine-Tuning
Ausgabekosten von 6,00 $/M summieren sich bei langem Kontext oder hohem Volumen schnell
xAI veröffentlicht keine detaillierte Modellkarte; unabhängige Benchmark-Daten sind begrenzt

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Fehler in einer kniffligen Funktion finden

Hier ist eine Python-Funktion, die verschachteltes JSON parsen und in ein flaches Dictionary mit Punkt-Notation-Schlüsseln umwandeln soll. Sie verwirft stillschweigend einige Schlüssel bei Arrays. Finde den Fehler, erkläre warum er auftritt, und gib eine korrigierte Version mit einem kurzen Testfall, der den Fehler aufgedeckt hätte.

Ein MINT-Problem durchdenken

Ein versiegelter Behälter enthält 2 Mol eines idealen Gases bei 300 K und 1 atm. Der Behälter wird erhitzt, bis sich der Druck verdoppelt. Wie hoch ist die neue Temperatur? Erkläre dann, was sich ändern würde, wenn das Gas nicht ideal wäre und der Behälter nicht starr, und wie du die Korrektur schätzen würdest.

Langes Dokument analysieren

Ich füge unten eine lange technische Spezifikation ein. Lies alles, identifiziere die drei wichtigsten Unklarheiten oder Widersprüche in den Anforderungen und erkläre für jede das technische Risiko, wenn sie ungelöst bleiben. Schlage dann die minimal klärende Frage vor, die ein Ingenieur dem Autor stellen sollte.

Vergleichen mit

Grok 4.7
Nur API-Modell
500,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $6.00/M Ausgabe
Grok 4.6
Nur API-Modell
500,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $6.00/M Ausgabe
Grok Build 0.1
Nur API-Modell
256,000 Token Kontext · $1.00/M Eingabe, $2.00/M Ausgabe
Grok 4.20 Multi-Agent
Nur API-Modell
2,000,000 Token Kontext · $1.25/M Eingabe, $2.50/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Grok 4.5 lokal ausführen?: Nein – xAI hat keine offenen Gewichte für Grok 4.5 veröffentlicht, daher ist nur API-Zugriff möglich; kein Offline- oder Self-Hosting.
Was kostet Grok 4.5 und wie groß ist das Kontextfenster?: Die Preise betragen 2,00 $ pro Million Eingabe-Tokens und 6,00 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 500.000 Tokens.
Worin unterscheidet sich Grok 4.5 von Grok 4.7?: Beide haben denselben Eingabepreis von 2,00 $ und 500.000 Tokens Kontext, aber Grok 4.7 ist das höherwertige Modell von xAI; Grok 4.5 liegt darunter und hat denselben Ausgabepreis von 6,00 $ pro Million Tokens.

Captain's Urteil
Ein leistungsfähiges Frontier-Modell mit wirklich großem Kontextfenster – nützlich für anspruchsvolle Programmierung und MINT-Aufgaben, solange Sie mit API-only Zugriff leben können.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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Grok 4.5 ist ein Textmodell für die Familie Text / LLM und wird auf ModelTrends.ai gelistet, einem reinen Lesekatalog für Open-Source-KI-Modelle für Bild, Video und Text. Vergleiche es mit anderen Text / LLM-Modellen, prüfe den Hitzewert, um den Trend zu sehen, und öffne es auf PirateDiffusion oder BitVector, um es auszuprobieren.

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