TL;DR Die Grok-API-Preise sind nicht nur eine einzelne Token-Tabelle. xAIs aktuelles API-Portfolio umfasst jetzt grok-4.5 zu $2 / $0.50 / $6 pro 1M input/cached-input/output tokens, grok-4.3 zu $1.25 / $0.20 / $2.50 und grok-build-0.1 für Code zu $1.00 / $0.20 / $2.00.
Die versteckten Kosten liegen in allem rund um die Basis-Modellzeile: Web Search, X Search, Code Execution, Imagine, Voice, Priority Processing, Batch-Modus, Storage, Retries und Gebühren bei Verstößen gegen Nutzungsrichtlinien können die Endabrechnung verändern.
Für Builder lautet die praktische Frage nicht „Ist Grok billig?“, sondern: Welche Kombination aus Grok-Modell, Tools und Service-Tier erzielt die niedrigsten Kosten pro erfolgreicher Aufgabe?
Grok-API-Preise auf einen Blick
| Item | Current xAI API detail |
|---|---|
| Latest flagship model | grok-4.5 |
| Lower-cost chat route | grok-4.3 |
| Coding model | grok-build-0.1 |
| Best first tests | Chat, Coding Agents, Search-gestützte Workflows, Bild-/Video-Generierung |
| Grok 4.5 context | 500k tokens |
| Grok 4.3 context | 1M tokens |
| Grok Build context | 256k tokens |
| Grok 4.5 price | $2.00 input / $0.50 cached input / $6.00 output per 1M tokens |
| Grok 4.3 price | $1.25 input / $0.20 cached input / $2.50 output per 1M tokens |
| Grok Build price | $1.00 input / $0.20 cached input / $2.00 output per 1M tokens |
| Tool cost caveat | Web Search, X Search und Code Execution jeweils $5 / 1k Calls |
| Priority cost caveat | Priority Processing kostet 2x des Standard-Token-Preises, wenn angewendet |
| Required telemetry | tokens, cached tokens, reasoning tokens, tool calls, priority tier, cost_in_usd_ticks, success rate |
Die drei Zahlen, die Ihre Grok-Rechnung ändern
- $0.20–$0.50 cached input pro 1M Tokens: Prompt-Caching kann bei wiederholten langen Prompts entscheidend sein.
- $5 / 1k Web Search-, X Search- oder Code Execution-Calls: Tool-lastige Agents können mehr für Tools als für Tokens ausgeben.
- 2x Priority-Token-Preis: Priority Processing ist ein Latenz-Feature, keine Standardeinstellung.
Warum die Grok-API-Kosten mehr sind als Token-Preise
Der Schlagzeilen-Token-Satz erklärt nur einen Teil einer Grok-API-Rechnung. Search-gestützte und agentische Workflows können zusätzlich Server-seitige Tool-Gebühren verursachen, während Priority Processing, Mediengenerierung, Storage, Retries und Gebühren bei Richtlinienverstößen die effektiven Kosten einer erfolgreichen Aufgabe verändern.
Was tatsächlich ausgeliefert wurde
xAIs Grok 4.5-Dokumentation und Preisseite listen grok-4.5 als aktuelles Spitzenmodell mit einem 500k Kontextfenster und Preisen von $2 pro Input, $0.50 für Cached Input und $6 pro Output pro 1M Tokens. Die Models-Seite positioniert Grok 4.5 als Flaggschiff-Route für Code, Tool-Calling und Wissensarbeit, während Grok 4.3 eine günstigere 1M-Kontext-Route bleibt und Grok Build für Code-fokussierte Tests relevant ist.
Quelle: xAI Grok 4.5 Documentation
Die zentrale Preisänderung für Builder ist, dass „latest“ und „best route“ nicht mehr die gleiche Entscheidung sind. Grok 4.5 ist die neue Frontier-Option, aber Grok 4.3 kann für Langkontext- oder High-Volume-Workloads die günstigere Route sein. Für einen tieferen Einblick in das jüngste Release bieten CometAPIs Grok 4.5 Architektur, Release-Timeline und Verfügbarkeits-Übersicht zusätzlichen Kontext.
Worüber Builder diskutieren
Die hier zitierten öffentlichen Diskussionen konzentrieren sich weniger auf den Headline-Token-Satz und mehr auf kumulierte Nutzung, Tool-Calls, Geschwindigkeit und kostenrelevante Policy-Anfragen. Die Hacker News Grok 4.3 Diskussion und die Grok-API-Preisdiskussion auf r/grok sind nützliche operative Signale, aber die Zahlen in diesem Leitfaden folgen xAIs offizieller Dokumentation.
Grok-API-Preistabelle
xAIs Pricing-Dokumentation listet Preise in USD und trennt Code, Chat, Imagine, Voice, Tools, Batch und Priority Processing.
| API area | Model or mode | Context / unit | Price |
|---|---|---|---|
| Code API | grok-build-0.1 | 256k context | $1.00 input / $0.20 cached input / $2.00 output per 1M tokens |
| Chat API | grok-4.5 | 500k context | $2.00 input / $0.50 cached input / $6.00 output per 1M tokens |
| Chat API | grok-4.3 | 1M context | $1.25 input / $0.20 cached input / $2.50 output per 1M tokens |
| Chat API | grok-4.20-multi-agent-0309 | 1M context | $1.25 input / $0.20 cached input / $2.50 output per 1M tokens |
| Chat API | grok-4.20-0309-reasoning | 1M context | $1.25 input / $0.20 cached input / $2.50 output per 1M tokens |
| Chat API | grok-4.20-0309-non-reasoning | 1M context | $1.25 input / $0.20 cached input / $2.50 output per 1M tokens |
| Voice API | Realtime Text Input | per message | $0.004 per message |
| Voice API | Realtime | per minute / hour | $0.05 per minute, or $3.00 per hour |
| Voice API | Text to Speech | characters | $15.00 per 1M characters |
| Voice API | Speech to Text | audio hour | $0.10 / hr REST, $0.20 / hr streaming |
Grok 4.5 vs. andere Mainstream-API-Preise
Die Basis-Token-Zeile lässt Grok 4.5 günstiger aussehen als einige Frontier-Routen, aber teurer als Grok 4.3. Der Vergleich unten verwendet Textpreise von den offiziellen Anbieter-Seiten mit Stand 10. Juli 2026 und sollte als Momentaufnahme verstanden werden, nicht als alleinige Routing-Entscheidung.
| Provider | Model | Input price | Cached input | Output price | Pricing note |
|---|---|---|---|---|---|
| xAI | grok-4.5 | $2.00 / 1M | $0.50 / 1M | $6.00 / 1M | Neuestes Grok-Flaggschiff |
| xAI | grok-4.3 | $1.25 / 1M | $0.20 / 1M | $2.50 / 1M | Günstigere Grok-Chat-Route |
| OpenAI | gpt-5.6 | $5.00 / 1M | $0.50 / 1M | $30.00 / 1M | Standard-Kurzkontext-Preise; Batch/Flex 50% günstiger |
| Anthropic | claude-sonnet-5 | $2.00 intro, then $3.00 / 1M | $0.20 intro, then $0.30 / 1M cached read | $10.00 intro, then $15.00 / 1M | Einführungspreise bis 31. Aug. 2026 |
| gemini-3.1-pro-preview | $1.25 / 1M, or $2.50 over 200k prompts | $0.125 / 1M, or $0.25 over 200k prompts | $10.00 / 1M, or $15.00 over 200k prompts | Output umfasst Thinking-Tokens |
Die Quintessenz ist einfach: Grok 4.5 ist nicht die günstigste Grok-Route, aber sein Output-Preis liegt unter mehreren High-End-Textmodellen. Für den Betrieb sollten Sie die Gesamtkosten pro erfolgreicher Aufgabe vergleichen, nicht nur die Input-/Output-Token-Zeilen.
Für Bild- und Video-Generierung ändert sich die Preiseinheit von Tokens zu Bildern oder Sekunden:
| Imagine model | Input cost | Output cost |
|---|---|---|
| grok-imagine-image-quality | $0.01 / input image | $0.05 / 1K image, $0.07 / 2K image |
| grok-imagine-image | $0.002 / input image | $0.02 / 1K or 2K image |
| grok-imagine-video-1.5 | $0.01 / input image | $0.08 / sec at 480p, $0.14 / sec at 720p, $0.25 / sec at 1080p |
| grok-imagine-video | $0.002 / input image, $0.01 / input sec | $0.05 / sec at 480p, $0.07 / sec at 720p |
Für Teams, die Medien-Workflows statt reiner Text-Chats testen, ist CometAPIs Grok Imagine Video API Model Page der bessere nächste Schritt als eine reine Chatmodell-Preistabelle.
Die versteckte Kostenebene: Server-seitige Tools
Die Grok-API kann Server-seitige Tools verwenden, und diese sind nicht kostenlos. Die Pricing-Seite sagt, dass Anfragen mit xAI-bereitgestellten Tools aus zwei Komponenten abgerechnet werden: Modell-Token-Nutzung und Tool-Aufrufe.
| Tool | Tool name | Cost |
|---|---|---|
| Web Search | web_search | $5 / 1k calls |
| X Search | x_search | $5 / 1k calls |
| Code Execution | code_execution, code_interpreter | $5 / 1k calls |
| File Attachments | attachment_search | $10 / 1k calls |
| Collections Search | collections_search, file_search | $2.50 / 1k calls |
| Image Understanding | view_image | Token-based |
| X Video Understanding | view_x_video | Token-based |
| Remote MCP Tools | Tool name set by each MCP server | No invocation fee; token usage billed |
Das ist der wichtigste Teil des Artikels für Teams, die Search-gestützte oder agentische Apps bauen. Eine einfache Antwort kann günstig sein. Eine toollastige Antwort kann Input-Tokens, Reasoning-Tokens, Output-Tokens, Search-Calls, Code-Execution-Calls, File-Search-Calls und gecachte Prompt-Tokens umfassen.
Nutzen Sie dies als praktische Planungsperspektive:
Workflow-Kosten = Request-Kosten + Retry-Request-Kosten + Storage- und Download-Kosten + ggf. Gebühren für Nutzungsrichtlinienverstöße
Für jede Anfrage sind Token-Preise, Server-seitige Tool-Calls, Prompt-Caching und eine ggf. angewandte Priority-Prämie bereits in cost_in_usd_ticks reflektiert.
Wenn ein Workflow bei jedem Turn Web Search und X Search verwendet, kann die Tool-Call-Zeile genauso wichtig sein wie die Modell-Zeile.
xAIs Pricing-Dokumente führen außerdem eine Gebühr bei Verstößen gegen Nutzungsrichtlinien auf: Wenn eine Anfrage als Verstoß eingestuft wird, kann sie dennoch berechnet werden; für Verstöße, die vor der Generierung in der Responses-API erkannt werden, nennt xAI eine Gebühr von $0.05 pro Anfrage. Für öffentlich zugängliche Apps sollte dies Teil des Kosten- und Sicherheitsplans sein, nicht ein nachträglicher Gedanke.
Vergessen Sie Storage- und Download-Kosten nicht
Tool-Calls sind nicht die einzigen Nicht-Token-Kosten. xAI listet derzeit Dateispeicherung mit $0.025 pro GiB pro Tag, Collections-Speicherung mit $0.10 pro GiB pro Tag und Downloads mit $0.20 pro übertragenem GiB.
Diese Kosten dominieren eine einfache Chat-App wahrscheinlich nicht, können aber für dokumentlastige RAG-Systeme, persistente File-Workflows und Anwendungen, die große Collections über längere Zeiträume vorhalten, relevant sein.
Beispiel: Was kostet eine Search-gestützte Grok-Anfrage?
Hier ist ein einfaches Beispiel mit Grok-4.3-Preisen und zwei Web-Search-Calls:
| Cost component | Assumption | Calculation | Cost |
|---|---|---|---|
| Input tokens | 2,000 uncached tokens | 2,000 / 1M x $1.25 | $0.0025 |
| Output tokens | 1,000 output tokens | 1,000 / 1M x $2.50 | $0.0025 |
| Successful Web Search tool calls | 2 calls | 2 / 1,000 x $5.00 | $0.0100 |
| Total request cost | tokens + tools | $0.0050 + $0.0100 | $0.0150 |
In diesem Beispiel kosten die Token-Nutzung nur $0.005, während zwei Web-Search-Calls $0.01 kosten. Das bedeutet, dass Tools etwa 67% der Request-Kosten ausmachen – noch bevor Retries, Priority Processing, File Search, Storage oder Gebühren für Richtlinienverstöße berücksichtigt werden. Die genauen Zahlen hängen vom Workload ab, aber die Lehre bleibt: Zählen Sie bei Search-gestützten Agents zuerst die Tool-Calls.
Batch, Priorität und Caching: Drei Kostenhebel
1. Cached Input ist der erste Hebel
Die aktuelle Preistabelle listet Cached Input mit $0.50 / 1M Tokens für Grok 4.5 und $0.20 / 1M Tokens für Grok 4.3, Grok Build und die aufgeführten Grok-4.20-Varianten. Das ist wichtig für lange System-Prompts, wiederholten Retrieval-Kontext, geteilte Anweisungen und Evaluierungs-Harnesses.
Verwenden Sie Cached Input, wenn:
- derselbe System-Prompt über viele Calls wiederholt wird
- die App eine lange Policy, ein Tool-Schema oder einen Produktkatalog sendet
- der Workflow viele ähnliche Aufgaben evaluiert
- das Request-Muster stabil genug ist, um Prompt-Blöcke wiederzuverwenden
2. Batch-API ist für Offline-Volumen
xAIs Pricing-Dokumente sagen, dass die Batch-API große Volumen asynchron verarbeitet, üblicherweise innerhalb von 24 Stunden, und die gelisteten Grok-4.3-/Grok-4.20-Textmodelle erhalten einen 20% Batch-Rabatt. Die Dokumente erwähnen auch, dass Bild- und Video-Generierung die Batch-API nutzen können, aber zu Standardraten abgerechnet werden.
Verwenden Sie Batch für:
- Offline-Klassifikation
- nächtliche Anreicherungen
- synthetische Datenerzeugung
- Massen-Zusammenfassungen
- große Eval-Läufe
Verwenden Sie Batch nicht für Latenz-kritische Produktflüsse.
3. Priority Processing ist ein Latenz-Trade-off
Die Release Notes führten im Juni 2026 Priority Processing ein, und die Pricing-Seite sagt, dass priorisierte Textanfragen mit einer 2x Prämie abgerechnet werden, wenn die Antwort service_tier: "priority" bestätigt.
Nutzen Sie Priorität nur, wenn die Latenz den Aufpreis wert ist:
- Benutzerorientierter Chat während Spitzenlast
- Eskalationen im Kundensupport
- Erlebnisse in kostenpflichtigen Plänen
- Zeitkritische Agent-Orchestrierung
Aktivieren Sie Priorität nicht global, sofern Sie nicht Latenz- und Marge-Daten haben, die dies rechtfertigen.
So verfolgen Sie die tatsächlichen Grok-API-Kosten
xAIs Cost-Tracking-Dokumentation sagt, dass jede Inferenzantwort cost_in_usd_ticks im usage-Objekt enthält – über Chat Completions, Responses API, Bild- und Video-Generierung hinweg. Sie stellt auch klar, dass Tool-lastige Anfragen Token-Kosten und Server-seitige Tool-Aufrufkosten in diesem Rückgabewert enthalten.
Das macht Grok auf nützliche Weise ungewöhnlich: Sie können die tatsächlichen Request-Kosten messen, ohne die vollständige Abrechnungsformel selbst nachzubauen.
Verfolgen Sie diese Felder:
input_tokensoutput_tokens- Reasoning-Tokens, wo verfügbar
- gecachte Prompt-Tokens
- Anzahl Server-seitiger Tool-Calls
service_tiercost_in_usd_ticks- Retries
- finaler Erfolg oder Misserfolg
Für App-Analytics wandeln Sie Ticks in Dollar um:
cost_usd = cost_in_usd_ticks / 10,000,000,000
Berichten Sie dann:
cost per successful task = total Grok request cost / successful tasks
Quelle: xAI Cost Tracking Documentation
Welches Grok-Modell sollten Sie verwenden?
xAIs Model-Guidance verweist jetzt auf Grok 4.5 als Flaggschiffmodell für Code und alles andere, während Grok 4.3 als günstigere Langkontext-Route nützlich bleibt. Behandeln Sie die Tabelle unten als Ausgangspunkt und verifizieren Sie anschließend mit Ihren eigenen Kosten-pro-erfolgreicher-Aufgabe-Daten.
| Workload | Start with | Why |
|---|---|---|
| High-stakes chat, coding, tool use, or reasoning | grok-4.5 | Neueste Flaggschiff-Route, konfigurierbares Reasoning, breitere Fähigkeiten |
| Long-context or cost-sensitive chat | grok-4.3 | 1M Kontext und niedrigere Token-Preise als Grok 4.5 |
| Dedicated coding cost tests | grok-build-0.1 | Niedrigerer Input-/Output-Token-Preis; weiterhin gegen Grok 4.5 testen |
| Image generation or editing | grok-imagine-image or grok-imagine-image-quality | Bildbasiert bepreist, nicht tokenbasiert |
| Video generation or editing | grok-imagine-video or grok-imagine-video-1.5 | Output-Preis pro Sekunde |
| Voice agent | Voice API realtime | Pro-Minute-Pricing |
| Search-grounded answer | grok-4.5 or grok-4.3 with tools | Web-/X-Search-Gebühren im Kostenmodell berücksichtigen |
Was Builder erneut testen sollten
Wählen Sie Grok nicht allein nach der Basis-Token-Zeile. Testen Sie erneut:
- Ob Grok 4.5 Retries ausreichend reduziert, um den höheren Token-Preis gegenüber Grok 4.3 zu rechtfertigen.
- Ob Grok Build für Coding-Aufgaben günstiger ist als Grok 4.5.
- Ob Web Search und X Search bei jedem Turn nötig sind oder nur bei Unsicherheit.
- Ob Cached Input genug Kosten spart, um Prompt-Cache-Engineering zu rechtfertigen.
- Ob Priority Processing die p95-Latenz genug verbessert, um 2x zu bezahlen.
- Ob Imagine-Video-Kosten pro generiertem Asset sinnvoll sind, nicht pro Anfrage.
- Ob Gebühren für Richtlinienverstöße die Margen öffentlicher Chatbots beeinflussen.
Eine praktische Grok-API-Kosten-Eval
Verwenden Sie einen 30-Task-Evaluierungssatz:
- 10 allgemeine Chat- oder Reasoning-Aufgaben
- 5 Coding-Aufgaben
- 5 Search-gestützte Aufgaben
- 5 Bild- oder Video-Generierungsaufgaben
- 5 Support- oder Klassifikationsaufgaben
Führen Sie jede Workload aus mit:
- Grok 4.5
- Grok 4.3
- Grok Build für Coding-Aufgaben
- Ihrem aktuellen Standardmodell
- einem günstigeren Fallback-Modell
- einem stärkeren Fallback-Modell
Messen Sie:
- Pass/Fail
- Gesamte Request-Kosten
- Tool-Aufrufe
- Retries
- p50/p95-Latenz
- Einsparungen durch Cached Input
- Priority-Nutzung
- erforderliche menschliche Korrekturen
Was als Nächstes zu beobachten ist
Beobachten Sie in den nächsten Wochen:
- Ob xAI Grok-4.5-, Grok-4.3- oder Grok-Build-Model-Aliasse ändert.
- Ob Priority Processing zur Standarderwartung für Low-Latency-Apps wird.
- Ob Tool-lastige Grok-Apps mit
cost_in_usd_ticksvorhersehbare Kosten berichten. - Ob sich die Qualität von Grok Imagine Video ausreichend verbessert, um die Pro-Sekunden-Bepreisung zu rechtfertigen.
- Ob unabhängige Benchmarks Grok 4.5s Preis-/Leistungsansprüche über reale Workloads bestätigen.
FAQ
Wie viel kostet die Grok-API?
Grok 4.5 kostet $2.00 pro 1M Input-Tokens, $0.50 pro 1M Cached-Input-Tokens und $6.00 pro 1M Output-Tokens. Grok 4.3 kostet $1.25 Input, $0.20 Cached Input und $2.50 Output pro 1M Tokens. Grok Build 0.1 kostet $1.00 Input, $0.20 Cached Input und $2.00 Output pro 1M Tokens.
Sind die Grok-API-Preise nur tokenbasiert?
Nein. Textanfragen sind tokenbasiert, aber Server-seitige Tools fügen Aufrufgebühren hinzu, Imagine verwendet eine Preisgestaltung pro Bild bzw. Sekunde Video, Voice nutzt Pro-Minute- bzw. Pro-Zeichen-Pricing, Priority Processing kann eine 2x-Prämie hinzufügen, und bestimmte Verstöße gegen Nutzungsrichtlinien können Gebühren pro Anfrage verursachen.
Was ist das günstigste Grok-Modell für Code?
Für Code positioniert xAI jetzt Grok 4.5 als Flaggschiff, aber grok-build-0.1 bleibt die günstigere, Code-spezifische Route zum Testen. Verwenden Sie Grok 4.5, wenn Qualität oder Zuverlässigkeit beim Tool-Einsatz wichtiger sind als die Token-Zeile; verwenden Sie Grok Build, wenn Kosten die erste Einschränkung sind.
Berechnet Grok Gebühren für Web Search oder X Search?
Ja. Web Search und X Search sind jeweils mit $5 pro 1.000 Calls gelistet, zusätzlich zu jeglicher Modell-Token-Nutzung.
Zeigt die Grok-API die tatsächlichen Kosten jeder Anfrage?
Ja. Laut xAIs Cost-Tracking-Dokumentation enthalten API-Antworten cost_in_usd_ticks, das in Dollar umgerechnet werden kann, indem man durch 10,000,000,000 teilt.
Sollte ich Priority Processing verwenden?
Nur wenn die niedrigere Latenz den Mehrpreis wert ist. Priority Processing wird mit 2x des Standard-Token-Preises berechnet, wenn Priorität tatsächlich angewendet wurde.
Testen Sie Grok-API-Kosten mit CometAPI
Sie können CometAPI verwenden, um Grok-ähnliche Workloads neben GPT, Claude, Gemini, DeepSeek und anderen Modellen in einem Evaluierungs-Workflow zu testen. Teams, die Routen vergleichen, können die Preisseite von CometAPI prüfen, bevor sie ihre eigene Evaluierung starten. Für Setup-Muster in Coding Agents, Automatisierungstools und Eval-Frameworks ist das CometAPI Cookbook ein praktischer Startpunkt. Beginnen Sie mit einem kleinen Benchmark, protokollieren Sie Kosten pro erfolgreicher Aufgabe und wählen Sie die Modellroute, die bei Ihrem eigenen Workload gewinnt.