What context window does the Grok 4.6 API support?

Grok 4.6 unterstützt ein Kontextfenster mit 500,000 Token und eignet sich damit für lang laufende Agentensitzungen, große Codebasen und mehrstufige Workflows der Wissensarbeit.

Can Grok 4.6 handle long-running coding agents?

Ja. xAI hat Grok 4.6 speziell für lang laufende agentenbasierte Aufgaben trainiert, darunter Coding im Umfang ganzer Repositories, iteratives Debugging, Recherche, Toolnutzung und Selbsttests über mehrere Schritte.

Does the Grok 4.6 API support web search and X search?

Ja. Die offizielle API unterstützt Websuche, X search, Funktionsaufrufe und Codeausführung, sodass Entwickler die Modell-Reasoning-Fähigkeiten mit externen Tools kombinieren können.

Which reasoning modes are available in Grok 4.6 API?

Grok 4.6 unterstützt die Reasoning-Aufwandsstufen low, medium, high und xhigh, wobei high als dokumentierter Standard gilt. Diese Einstellung ermöglicht es Entwicklern, Latenz und Rechenaufwand gegen tieferes Reasoning abzuwägen.

How does Grok 4.6 compare with GPT-5.6 Sol for agentic work?

In xAI's veröffentlichter Gegenüberstellung erzielen Grok 4.6 und GPT-5.6 Sol beide 61 auf dem Artificial Analysis Intelligence Index. GPT-5.6 Sol ist stärker bei DeepSWE 1.1 und Terminal-Bench v3.0, während Grok 4.6 bei GDPVal-AA v2 und CursorBench v3.2 höher punktet.

Is Grok 4.6 suitable for building interactive applications from product ideas?

Ja. xAI berichtet, dass Grok 4.6 besonders stark darin ist, aus breiten Produktideen funktionsfähige Erstversionen zu erstellen, einschließlich der Strukturierung der Anwendung, der Umsetzung von Interaktionen und der Verfeinerung visueller und interaktiver Ergebnisse über mehrere Feedbackzyklen.

What is the knowledge cutoff of Grok 4.6?

Die offizielle xAI-Modelldokumentation nennt den 1. Februar 2026 als Wissensstichtag von Grok 4.6. Für Informationen nach diesem Datum sollten Anwendungen Retrieval oder unterstützte Suchtools verwenden.

How can I integrate Grok 4.6 into an existing API application?

Die API stellt Grok 4.6 über die Responses API und Chat Completions bereit. Über CometAPI kann darauf über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt unter https://api.cometapi.com/v1 zugegriffen werden. Die Modell-ID lautet `grok-4.6`.

xAI

Verfügbar

grok-4.6

Grok 4.6 API

Das Flaggschiffmodell für Code und alles andere: agentische Tool-Aufrufe, minimale Halluzinationen, konfigurierbares Schlussfolgern.

Startpreis

$1.60 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Aug 12, 2026

xAI

Playground

Testen Sie Grok 4.6 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Grok 4.6, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Grok 4.6

Element	Grok 4.6
Anbieter	xAI
Modell-ID	grok-4.6
Modelltyp	Frontier-Modell für multimodales Reasoning und agentisches Verhalten
Zentrale Stärken	Lang laufende Agenten, Programmierung, Wissensarbeit, Aufbau interaktiver/visueller Anwendungen
Eingabemodalitäten	Text und Bilder
Ausgabemodalität	Text
Kontextfenster	500,000 Token
Wissensstichtag	1. Februar 2026
Ausgabelimit	Kein von xAI veröffentlichtes Textausgabe-Limit
Reasoning	low, medium, high (default), xhigh
APIs	Responses API, Chat Completions
Tools	Funktionsaufrufe, Websuche, X-Suche, Codeausführung
API-Preise	$2 / 1M Eingabe-Token; $6 / 1M Ausgabe-Token
Schnelle Variante	Verfügbar zum 2× Standardpreis
Veröffentlicht	12. August 2026

Was ist Grok 4.6?

Grok 4.6 ist xAIs neuestes Frontier-Modell mit Fokus auf agentische Intelligenz.

Der Unterschied zu einem herkömmlichen Chatbot ist wichtig.

xAI betont die Fähigkeit des Modells, länger an komplexen Projekten dranzubleiben, über Codebasen hinweg zu arbeiten, unbekannte Themen zu recherchieren, Anwendungen zu bauen und die eigene Arbeit zu verifizieren.

Das macht Grok 4.6 besonders relevant für den rasant wachsenden Markt für KI-Coding-Agenten und autonome Agenten.

Hauptfunktionen von Grok 4.6

Lang laufende Agentenausführung: Grok 4.6 ist darauf trainiert, komplexe Arbeiten über viele Schritte hinweg aufrechtzuerhalten, statt nur auf Einzelantworten zu optimieren.
Agentische Programmierung: Ausgerichtet auf Softwareentwicklung auf Repository-Ebene, Codegenerierung, Debugging, iterative Tests und domänenspezifische Programmierumgebungen.
Recherche für Wissensarbeit: Das Modell kann unbekannte Domänen recherchieren, Informationen organisieren, komplexe Anforderungen durchdenken und Ergebnisse in ein konkretes Deliverable überführen.
Visuelles und interaktives Erstellen von Anwendungen: xAI berichtet von stärkeren First-Pass-Ergebnissen bei visuellen und interaktiven Projekten, einschließlich der Umsetzung einer Produktidee in eine funktionierende Anwendung und deren Verfeinerung durch Feedbackschleifen.
Selbsttests und Verifikation: Auf längeren Trajektorien beobachtete xAI mehr Verhalten, bei dem das Modell seine eigene Arbeit prüft, bevor es fortfährt.
Native Tool-Nutzung: Grok 4.6 unterstützt über die API Funktionsaufrufe, Websuche, X-Suche und Codeausführung.
Konfigurierbares Reasoning: Entwickler können low, medium, high oder xhigh beim Reasoning-Aufwand wählen und das Modell so an latenzkritische bzw. tiefgehende Workloads anpassen.

Benchmark-Leistung von Grok 4.6

xAI berichtet, dass Grok 4.6 auf dem Artificial Analysis Intelligence Index, einem Verbund aus neun Benchmarks, mit GPT-5.6 Sol gleichzieht. Zu den stärksten veröffentlichten Ergebnissen gehören:

Benchmark	Grok 4.6 High	Grok 4.5 High	GPT-5.6 Sol Max	Claude Fable 5 Max
Artificial Analysis Intelligence Index	61	56	61	62
GDPVal-AA v2	1753	1526	1728	1741
CursorBench v3.2	69.9%	66.7%	67.2%	70.5%
DeepSWE v1.1	65.9%	54.0%	73.0%	70.0%
FrontierCode v1.1 (Extended)	61.3%	56.6%	60.6%	63.6%
APEX-Agents	57.5%	47.1%	56.7%	59.2%
Terminal-Bench v3.0	26.0%	15.7%	34.6%	34.1%
APEX-SWE	56.4%	53.6%	—	58.8%
AA-Briefcase	1577	1313	1502	1574
Harvey LAB (Vals)	15.8%	12.9%	2.5%	11.3%

Diese Zahlen stammen aus der Launch-Ankündigung von xAI am 12. August. xAI weist darauf hin, dass Drittanbieterzahlen aus Entwickler-Systemkarten oder öffentlichen Benchmark-Leaderboards übernommen wurden; daher sollten modellübergreifende Ergebnisse im Kontext von Evaluierungsmethodik und Modelleinstellungen interpretiert werden.

Grok 4.6 vs Grok 4.5 vs GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5

Modell	Primäre Positionierung	Kontext	AA Intelligence	Coding-/agentisches Profil
Grok 4.6	Lang laufende Agenten, Programmierung, Wissensarbeit	500K	61	Starkes agentisches Coding und interaktive Projekt-Workflows
Grok 4.5	Schnelles Frontier-Allround- und Coding-Modell	500K	56	Starke Basis für Coding- und Agent-Workflows
GPT-5.6 Sol	Frontier Allzweck-Reasoning und agentische Arbeit	Veröffentlicher Konkext variiert je nach Deployment	61	Starke DeepSWE- und Terminal-Bench-Ergebnisse
Claude Fable 5	Frontier Wissensarbeit und Programmierung	Veröffentlicher Kontext variiert je nach Deployment	62	Sehr stark bei CursorBench, FrontierCode, APEX-SWE

Grok 4.6 ist besonders überzeugend, wenn die Arbeitslast eine kontinuierliche Ausführung statt einer einzelnen hochwertigen Antwort erfordert. Es ist besonders attraktiv für Entwickler, die Agenten bauen, die wiederholt recherchieren, Tools aufrufen, Code bearbeiten, Ergebnisse testen und aus angesammeltem Kontext fortfahren. Claude Fable 5 behält bei mehreren veröffentlichten Coding- und Agent-Benchmarks einen Vorsprung, während GPT-5.6 Sol in xAIs Vergleich bei DeepSWE und Terminal-Bench vor Grok 4.6 liegt.

Einschränkungen und Hinweise

Benchmark-Ergebnisse sind aufgabenabhängig: Grok 4.6 ist nicht durchgängig das höchstpunktende Modell. Die veröffentlichten Ergebnisse zeigen klare Stärken und Schwächen in verschiedenen agentischen Evaluierungen.
Lang laufende Workloads können viele Token verbrauchen: Ein großes Kontextfenster und iterative Tool-Nutzung können den gesamten Inferenzverbrauch erhöhen, selbst wenn die Pro-Token-Preisgestaltung wettbewerbsfähig ist.
Tool-Konfiguration ist entscheidend: Websuche, X-Suche, Codeausführung und Funktionsaufrufe erfordern eine Anwendungsarchitektur, die Tool-Berechtigungen und zurückgegebene Daten sicher handhaben kann.
Wissensstichtag: Der dokumentierte Stichtag ist der 1. Februar 2026. Für neuere Informationen sollten Entwickler geeignete Retrieval- oder Websuche-Tools verwenden, statt sich auf das statische Wissen des Modells zu verlassen.
Caching erfordert bewusste Konfiguration: xAI empfiehlt prompt_cache_key für die Responses API und x-grok-conv-id für Chat Completions, um die Zuverlässigkeit von Cache-Treffern zu verbessern.

Anwendungsfälle von Grok 4.6

Autonome Coding-Agenten — Repository-Analyse, Implementierung, Debugging, Tests und iterative Fixes.
Produktprototyping — breite Produktanforderungen in funktionale, interaktive Anwendungen umsetzen.
Technische Recherche-Agenten — unbekannte technische Domänen recherchieren und strukturierte Deliverables erstellen.
Developer-Copilots — Codegenerierung, Review, Debugging und mehrstufige Entwicklungs-Workflows.
Automatisierung von Wissensarbeit — Dokumentanalyse, Informationssynthese, Planung und strukturierte Output-Generierung.
Tool-nutzende Assistenten — Anwendungen, die Modell-Reasoning mit Websuche, X-Suche, Codeausführung und benutzerdefinierten Funktionsaufrufen kombinieren.

Zugriff auf die Grok 4.6 API

Für Anwendungen, die bereits die vereinheitlichte API-Schicht von CometAPI nutzen, verwenden Sie die von CometAPI bereitgestellte Grok 4.6 Modell-ID und folgen Sie dem aktuellen Endpunkt/Schemadefinition in der CometAPI-API-Dokumentation. Dies kann den anbieterspezifischen Integrationsaufwand reduzieren, wenn eine Anwendung zwischen Frontier-LLMs wechseln muss.

Ein typischer Ablauf ist:

Erstellen Sie ein CometAPI-Konto oder melden Sie sich an.
Erstellen Sie ein API-Token in der CometAPI-Konsole.
Wählen Sie den grok-4.6 Modellendpunkt.
Senden Sie Anfragen über den CometAPI-Endpunkt gemäß dem für das Modell dokumentierten Anfrageschema.
Verarbeiten Sie den zurückgegebenen Text, Tool-Aufrufe oder strukturierte Ausgaben in Ihrer Anwendung.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Grok 4.6

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Grok 4.6, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Grok 4.6 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Eingabe:$1.6/M Ausgabe:$4.8/M	Eingabe:$2/M Ausgabe:$6/M	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Beispielcode und API für Grok 4.6

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Grok 4.6 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Grok 4.6 in Ihren Projekten zu nutzen.

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.6",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.6",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.6",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
        }
    ],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.6",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-text

image-to-text

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: xAI
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Grok 4.6 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

DeepSeek

DeepSeek V4 Pro

DeepSeek V4 Pro ist ein großskaliges Mixture-of-Experts-Modell von DeepSeek mit 1.6T Gesamtparametern und 49B aktivierten Parametern, das ein 1M-Token-Kontextfenster unterstützt. Es ist für fortgeschrittenes Schlussfolgern, Programmierung und Agenten-Workflows mit langem Planungshorizont ausgelegt und zeigt starke Leistung in Benchmarks zu Wissen, Mathematik und Softwareentwicklung.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Sonnet 5

Hochleistungsmodell für Programmierung und Agenten

Modell ansehen

Aliyun

Qwen3.8-Max

Qwen3.8-Max ist das Flaggschiff-Sprachmodell von Alibaba Qwen, entwickelt für fortgeschrittenes Schlussfolgern, agentenbasierte Workflows, multimodales Verständnis und KI-Anwendungen im Unternehmensmaßstab. Es verfügt über 2.4T Parameter, setzt auf die MoE-Architektur, unterstützt das Umschalten zwischen Denk- und Schnellinferenz-Modi, kann verschiedene Inhaltsformate verarbeiten und liefert hervorragende Leistungen in Szenarien wie Code-Engineering, professioneller Büroarbeit und komplexem logischen Schlussfolgern, nur von Anthropic's Fable 5 übertroffen.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Opus 5

Claude Opus 5 ist ab heute verfügbar. Es ist ein durchdachtes und proaktives Modell, das der Spitzenintelligenz von Claude Fable 5 zum halben Preis nahekommt.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Fable 5

Der Zugriff auf Claude Fable 5 wurde wiederhergestellt. Es bringt Intelligenz der 5. Generation in Ihre anspruchsvollsten Programmierprojekte und beruflichen Aufgaben.

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OpenAI

GPT 5.6

Starten Sie mit GPT-5.6 Sol für komplexes Schlussfolgern und Programmieren, wählen Sie GPT-5.6 Terra, um Intelligenz und Kosten auszugleichen, oder verwenden Sie GPT-5.6 Luna für kostensensible, hochvolumige Workloads.

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Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

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xAI

Verfügbar

grok-4.6

Grok 4.6 API

Das Flaggschiffmodell für Code und alles andere: agentische Tool-Aufrufe, minimale Halluzinationen, konfigurierbares Schlussfolgern.

Startpreis

$1.60 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

Aug 12, 2026

xAI

Playground

Testen Sie Grok 4.6 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Grok 4.6, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Grok 4.6

Element	Grok 4.6
Anbieter	xAI
Modell-ID	grok-4.6
Modelltyp	Frontier-Modell für multimodales Reasoning und agentisches Verhalten
Zentrale Stärken	Lang laufende Agenten, Programmierung, Wissensarbeit, Aufbau interaktiver/visueller Anwendungen
Eingabemodalitäten	Text und Bilder
Ausgabemodalität	Text
Kontextfenster	500,000 Token
Wissensstichtag	1. Februar 2026
Ausgabelimit	Kein von xAI veröffentlichtes Textausgabe-Limit
Reasoning	low, medium, high (default), xhigh
APIs	Responses API, Chat Completions
Tools	Funktionsaufrufe, Websuche, X-Suche, Codeausführung
API-Preise	$2 / 1M Eingabe-Token; $6 / 1M Ausgabe-Token
Schnelle Variante	Verfügbar zum 2× Standardpreis
Veröffentlicht	12. August 2026

Was ist Grok 4.6?

Grok 4.6 ist xAIs neuestes Frontier-Modell mit Fokus auf agentische Intelligenz.

Der Unterschied zu einem herkömmlichen Chatbot ist wichtig.

Das macht Grok 4.6 besonders relevant für den rasant wachsenden Markt für KI-Coding-Agenten und autonome Agenten.

Hauptfunktionen von Grok 4.6

Lang laufende Agentenausführung: Grok 4.6 ist darauf trainiert, komplexe Arbeiten über viele Schritte hinweg aufrechtzuerhalten, statt nur auf Einzelantworten zu optimieren.
Agentische Programmierung: Ausgerichtet auf Softwareentwicklung auf Repository-Ebene, Codegenerierung, Debugging, iterative Tests und domänenspezifische Programmierumgebungen.
Recherche für Wissensarbeit: Das Modell kann unbekannte Domänen recherchieren, Informationen organisieren, komplexe Anforderungen durchdenken und Ergebnisse in ein konkretes Deliverable überführen.
Visuelles und interaktives Erstellen von Anwendungen: xAI berichtet von stärkeren First-Pass-Ergebnissen bei visuellen und interaktiven Projekten, einschließlich der Umsetzung einer Produktidee in eine funktionierende Anwendung und deren Verfeinerung durch Feedbackschleifen.
Selbsttests und Verifikation: Auf längeren Trajektorien beobachtete xAI mehr Verhalten, bei dem das Modell seine eigene Arbeit prüft, bevor es fortfährt.
Native Tool-Nutzung: Grok 4.6 unterstützt über die API Funktionsaufrufe, Websuche, X-Suche und Codeausführung.
Konfigurierbares Reasoning: Entwickler können low, medium, high oder xhigh beim Reasoning-Aufwand wählen und das Modell so an latenzkritische bzw. tiefgehende Workloads anpassen.

Benchmark-Leistung von Grok 4.6

xAI berichtet, dass Grok 4.6 auf dem Artificial Analysis Intelligence Index, einem Verbund aus neun Benchmarks, mit GPT-5.6 Sol gleichzieht. Zu den stärksten veröffentlichten Ergebnissen gehören:

Benchmark	Grok 4.6 High	Grok 4.5 High	GPT-5.6 Sol Max	Claude Fable 5 Max
Artificial Analysis Intelligence Index	61	56	61	62
GDPVal-AA v2	1753	1526	1728	1741
CursorBench v3.2	69.9%	66.7%	67.2%	70.5%
DeepSWE v1.1	65.9%	54.0%	73.0%	70.0%
FrontierCode v1.1 (Extended)	61.3%	56.6%	60.6%	63.6%
APEX-Agents	57.5%	47.1%	56.7%	59.2%
Terminal-Bench v3.0	26.0%	15.7%	34.6%	34.1%
APEX-SWE	56.4%	53.6%	—	58.8%
AA-Briefcase	1577	1313	1502	1574
Harvey LAB (Vals)	15.8%	12.9%	2.5%	11.3%

Grok 4.6 vs Grok 4.5 vs GPT-5.6 Sol vs Claude Fable 5

Modell	Primäre Positionierung	Kontext	AA Intelligence	Coding-/agentisches Profil
Grok 4.6	Lang laufende Agenten, Programmierung, Wissensarbeit	500K	61	Starkes agentisches Coding und interaktive Projekt-Workflows
Grok 4.5	Schnelles Frontier-Allround- und Coding-Modell	500K	56	Starke Basis für Coding- und Agent-Workflows
GPT-5.6 Sol	Frontier Allzweck-Reasoning und agentische Arbeit	Veröffentlicher Konkext variiert je nach Deployment	61	Starke DeepSWE- und Terminal-Bench-Ergebnisse
Claude Fable 5	Frontier Wissensarbeit und Programmierung	Veröffentlicher Kontext variiert je nach Deployment	62	Sehr stark bei CursorBench, FrontierCode, APEX-SWE

Einschränkungen und Hinweise

Benchmark-Ergebnisse sind aufgabenabhängig: Grok 4.6 ist nicht durchgängig das höchstpunktende Modell. Die veröffentlichten Ergebnisse zeigen klare Stärken und Schwächen in verschiedenen agentischen Evaluierungen.
Lang laufende Workloads können viele Token verbrauchen: Ein großes Kontextfenster und iterative Tool-Nutzung können den gesamten Inferenzverbrauch erhöhen, selbst wenn die Pro-Token-Preisgestaltung wettbewerbsfähig ist.
Tool-Konfiguration ist entscheidend: Websuche, X-Suche, Codeausführung und Funktionsaufrufe erfordern eine Anwendungsarchitektur, die Tool-Berechtigungen und zurückgegebene Daten sicher handhaben kann.
Wissensstichtag: Der dokumentierte Stichtag ist der 1. Februar 2026. Für neuere Informationen sollten Entwickler geeignete Retrieval- oder Websuche-Tools verwenden, statt sich auf das statische Wissen des Modells zu verlassen.
Caching erfordert bewusste Konfiguration: xAI empfiehlt prompt_cache_key für die Responses API und x-grok-conv-id für Chat Completions, um die Zuverlässigkeit von Cache-Treffern zu verbessern.

Anwendungsfälle von Grok 4.6

Autonome Coding-Agenten — Repository-Analyse, Implementierung, Debugging, Tests und iterative Fixes.
Produktprototyping — breite Produktanforderungen in funktionale, interaktive Anwendungen umsetzen.
Technische Recherche-Agenten — unbekannte technische Domänen recherchieren und strukturierte Deliverables erstellen.
Developer-Copilots — Codegenerierung, Review, Debugging und mehrstufige Entwicklungs-Workflows.
Automatisierung von Wissensarbeit — Dokumentanalyse, Informationssynthese, Planung und strukturierte Output-Generierung.
Tool-nutzende Assistenten — Anwendungen, die Modell-Reasoning mit Websuche, X-Suche, Codeausführung und benutzerdefinierten Funktionsaufrufen kombinieren.

Zugriff auf die Grok 4.6 API

Ein typischer Ablauf ist:

Erstellen Sie ein CometAPI-Konto oder melden Sie sich an.
Erstellen Sie ein API-Token in der CometAPI-Konsole.
Wählen Sie den grok-4.6 Modellendpunkt.
Senden Sie Anfragen über den CometAPI-Endpunkt gemäß dem für das Modell dokumentierten Anfrageschema.
Verarbeiten Sie den zurückgegebenen Text, Tool-Aufrufe oder strukturierte Ausgaben in Ihrer Anwendung.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

—

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Grok 4.6

Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
Eingabe:$1.6/M Ausgabe:$4.8/M	Eingabe:$2/M Ausgabe:$6/M	-20%

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Beispielcode und API für Grok 4.6

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.6",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s
' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s
' "$response"
fi

cURL Code Example

#!/usr/bin/env bash
# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

response=$(curl --silent --location --request POST "https://api.cometapi.com/v1/responses" \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Accept: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "grok-4.6",
    "input": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
      }
    ]
  }')

if command -v jq >/dev/null 2>&1; then
  printf '%s\n' "$response" | jq -r '(
    [
      .output[]?
      | select(.type == "message")
      | .content[]?
      | select(.type == "output_text")
      | .text
    ][0]
  ) // .output_text // .'
else
  printf '%s\n' "$response"
fi

Python Code Example

import os

from openai import OpenAI

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)
response = client.responses.create(
    model="grok-4.6",
    input=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
        }
    ],
)

print(response.output_text or response.model_dump_json(indent=2))

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

const client = new OpenAI({
  apiKey,
  baseURL: baseUrl,
});

const response = await client.responses.create({
  model: "grok-4.6",
  input: [
    {
      role: "user",
      content: "Find and fix the bug, then explain it: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}",
    },
  ],
});

console.log(response.output_text ?? JSON.stringify(response.output, null, 2));

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-text

image-to-text

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: xAI
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Grok 4.6 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

Hochleistungsmodell für Programmierung und Agenten

Claude Opus 5 ist ab heute verfügbar. Es ist ein durchdachtes und proaktives Modell, das der Spitzenintelligenz von Claude Fable 5 zum halben Preis nahekommt.

Modell ansehen

Anthropic

Claude Fable 5

Der Zugriff auf Claude Fable 5 wurde wiederhergestellt. Es bringt Intelligenz der 5. Generation in Ihre anspruchsvollsten Programmierprojekte und beruflichen Aufgaben.

Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

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