Grok 4.6의 지식 기준일은 무엇인가요?

공식 xAI 모델 문서에 따르면 Grok 4.6의 지식 기준일은 2026년 2월 1일입니다. 그 이후의 정보에 대해서는 애플리케이션이 리트리벌 또는 지원되는 검색 도구를 사용해야 합니다.

Grok 4.6은 장시간 실행되는 코딩 에이전트를 처리할 수 있나요?

예. xAI는 리포지토리 규모의 코딩, 반복적 디버깅, 연구, 도구 사용, 여러 단계에 걸친 자가 테스트 등을 포함한 장시간 실행 에이전트형 작업을 위해 Grok 4.6을 특별히 훈련했습니다.

Grok 4.6 API는 어떤 컨텍스트 윈도우를 지원하나요?

Grok 4.6은 500,000 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하여, 장시간 에이전트 세션, 대규모 코드베이스, 다단계 지식 작업 워크플로에 적합합니다.

Grok 4.6 API에서 제공되는 추론 모드는 무엇인가요?

Grok 4.6은 low, medium, high, xhigh 추론 노력 수준을 지원하며, 기본값은 문서에 따르면 high입니다. 이 설정을 통해 개발자는 지연 시간과 연산 자원을 더 깊은 추론과 맞바꿀 수 있습니다.

Grok 4.6 API는 웹 검색과 X 검색을 지원하나요?

예. 공식 API는 웹 검색, X 검색, 함수 호출, 코드 실행을 지원하여 개발자가 모델의 추론을 외부 도구와 결합할 수 있게 합니다.

에이전트형 작업에서 Grok 4.6은 GPT-5.6 Sol과 어떻게 비교되나요?

xAI가 공개한 비교에서 Grok 4.6과 GPT-5.6 Sol은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 모두 61점을 기록했습니다. GPT-5.6 Sol은 DeepSWE 1.1과 Terminal-Bench v3.0에서 더 강한 반면, Grok 4.6은 GDPVal-AA v2와 CursorBench v3.2에서 더 높은 점수를 받습니다.

기존 API 애플리케이션에 Grok 4.6을 어떻게 통합할 수 있나요?

해당 API는 Responses API와 Chat Completions를 통해 Grok 4.6을 제공합니다. CometAPI에서는 https://api.cometapi.com/v1 의 OpenAI 호환 엔드포인트로 접근할 수 있습니다. 모델 ID는 `grok-4.6`입니다.

Grok 4.6은 제품 아이디어로부터 인터랙티브 애플리케이션을 구축하는 데 적합한가요?

예. xAI에 따르면 Grok 4.6은 폭넓은 제품 아이디어를 작동하는 초기 버전으로 전환하는 데 특히 강하며, 애플리케이션 구조화, 상호작용 구현, 그리고 여러 차례의 피드백 사이클을 거치며 시각적 및 인터랙티브 결과를 다듬는 작업을 포함합니다.

xAI

API 운영 중

grok-4.6

Grok 4.6 API

코드와 그 외 모든 것을 위한 플래그십 모델: 에이전트형 도구 호출, 최소한의 환각, 설정 가능한 추론.

시작 가격

$1.60 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

정상 작동

가동률 100.0% / 24시간

응답 속도

4015 ms

실측 API 응답 시간

출시일

Aug 12, 2026

xAI

플레이그라운드

실제 요청으로 Grok 4.6을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0064

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0640

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.0960

예상 CometAPI 사용 비용

⇌

크레딧 환산

1,000 크레딧 = $1

크레딧을 사용하면 토큰, 요청 및 런타임 과금 간에 예산을 비교할 수 있습니다. 결제 시 기준이 되는 금액은 변함없이 USD 금액입니다.

✓현재 모델의 크레딧 요금

입력

1,600

크레딧 / 100만 토큰

출력

4,800

크레딧 / 100만 토큰

최소 요금 투명성 이 프로토타입은 요청당 숨겨진 최소 요금을 적용하지 않습니다. 실제 서비스에서 최소 과금액 또는 최소 충전 금액이 적용되는 경우, 구매 전에 이를 표시하고 모든 예산 추정에 포함해야 합니다.

Comet 요금 (USD / 백만 토큰)	공식 요금 (USD / 백만 토큰)	할인
입력: $1.60/백만 출력: $4.80/백만	입력: $2.00/백만 출력: $6.00/백만	-20%

모델 요약

검색 및 평가를 위한 안정적인 모델 식별자와 페이지의 핵심 SEO 구조를 다시 작성하지 않고도 변경할 수 있는 실시간 카탈로그 데이터가 함께 제공됩니다.

안정적인 모델 식별자

Grok 4.6이란 무엇인가요?

코드와 그 외 모든 것을 위한 플래그십 모델: 에이전트형 도구 호출, 최소한의 환각, 설정 가능한 추론.

가격과 한도가 변경되어도 정식 모델 식별자는 안정적으로 유지됩니다.

실시간 모델 데이터

현재 카탈로그 스냅샷

이용 가능 여부

이용 가능

시작 가격

$1.60 / 입력 토큰 100만 개

컨텍스트

지원 기능 보기

카탈로그 기준일

Aug 12, 2026

플레이그라운드 2.0 / 의사결정 데스크

먼저 결정하고, 확신을 갖고 통합하세요.

모델 비교, 프롬프트 조정, 라우팅 검사, 코드 마이그레이션을 한곳에서 수행하고, 테스트를 거친 시작점을 출시하세요.

기준으로 고정 Grok 4.6

워크플로

결정하기 전에 비교하세요

주요 모델에서 동일한 프롬프트를 실행하고 근거가 포함된 추천을 받으세요.

모델 3개 · 실행 1회

평가 프롬프트

코딩temperature 0.2JSON 출력

GPT-5

OpenAI

품질

91/100

지연 시간

1.2s

예상 비용

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 선택

품질

95/100

지연 시간

1.8s

예상 비용

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

품질

89/100

지연 시간

0.9s

예상 비용

$0.011

권장 사항: 고위험 코드 검토에는 Claude Opus 5를 선택하고, 비용을 약 54% 절감하려면 일반 검사는 Gemini 3 Pro로 라우팅하세요.

개요

Grok 4.6에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Grok 4.6의 기술 사양

항목	Grok 4.6
제공자	xAI
모델 ID	grok-4.6
모델 유형	프론티어 멀티모달 추론 및 에이전트형 모델
주요 강점	장시간 실행 에이전트, 코딩, 지식 작업, 인터랙티브/비주얼 애플리케이션 구축
입력 모달리티	텍스트 및 이미지
출력 모달리티	텍스트
컨텍스트 윈도우	500,000 토큰
지식 컷오프	2026년 2월 1일
출력 제한	xAI가 공개한 텍스트 출력 제한 없음
추론	low, medium, high(기본값), xhigh
API	Responses API, Chat Completions
도구	함수 호출, 웹 검색, X 검색, 코드 실행
API 요금	$2 / 1M 입력 토큰; $6 / 1M 출력 토큰
빠른 버전	표준 가격의 2×로 제공
출시일	2026년 8월 12일

Grok 4.6란?

Grok 4.6은 에이전트형 지능에 초점을 맞춘 xAI의 최신 프론티어 모델입니다.

전통적인 챗봇과의 차이가 중요합니다.

xAI는 복잡한 프로젝트에 더 오래 몰입하고, 여러 코드베이스를 넘나들며 작업하고, 낯선 주제를 연구하고, 애플리케이션을 구축하며, 스스로 작업을 검증하는 능력을 강조합니다.

이는 급속히 확대되고 있는 AI 코딩 에이전트 및 자율 에이전트 시장과 특히 맞닿아 있습니다.

Grok 4.6의 주요 기능

장시간 에이전트 실행: 단일 턴 답변만을 최적화하는 대신, 많은 단계에 걸쳐 복잡한 작업을 지속하도록 학습되었습니다.
에이전트형 코딩: 리포지토리 수준의 소프트웨어 엔지니어링, 코드 생성, 디버깅, 반복 테스트, 도메인 특화 코딩 환경을 목표로 합니다.
지식 작업 연구: 낯선 분야를 조사하고, 정보를 정리하며, 복잡한 요구사항을 추론하고, 발견 내용을 구체적인 산출물로 전환할 수 있습니다.
비주얼 및 인터랙티브 애플리케이션 구축: 제품 아이디어를 작동하는 애플리케이션으로 전환하고 피드백 루프를 통해 다듬는 등, 비주얼·인터랙티브 프로젝트에서 1차 시도 성능이 더 강해졌다고 xAI는 보고합니다.
자기 테스트 및 검증: 더 긴 작업 경로에서, 계속 진행하기 전에 모델이 스스로의 작업을 점검하는 행동이 더 많이 관찰되었습니다.
네이티브 도구 사용: Grok 4.6은 API를 통해 함수 호출, 웹 검색, X 검색, 코드 실행을 지원합니다.
구성 가능한 추론: 개발자는 추론 강도를 low, medium, high, xhigh 중에서 선택할 수 있어, 지연 민감형 작업부터 심층 추론 작업까지 유연하게 대응할 수 있습니다.

Grok 4.6의 벤치마크 성능

xAI에 따르면 Grok 4.6은 9개 벤치마크로 구성된 종합 지표인 Artificial Analysis Intelligence Index에서 GPT-5.6 Sol과 동률을 기록했습니다. 공개된 강점 결과는 다음과 같습니다:

벤치마크	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%

이 수치는 8월 12일 xAI의 출시 공지에서 인용되었습니다. xAI는 타사 수치가 개발자 시스템 카드나 공개 벤치마크 리더보드에서 취합된 것임을 밝혔으며, 따라서 모델 간 비교 결과는 평가 방법론과 모델 설정을 고려하여 해석해야 한다고 덧붙였습니다.

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

모델	주요 포지셔닝	컨텍스트	AA Intelligence	코딩/에이전트 프로파일
Grok 4.6	장시간 에이전트, 코딩, 지식 작업	500K	61	강력한 에이전트형 코딩 및 인터랙티브 프로젝트 워크플로
Grok 4.5	빠른 프론티어 범용 및 코딩 모델	500K	56	코딩 및 에이전트 워크플로의 강력한 베이스라인
GPT-5.6 Sol	프론티어 일반 추론 및 에이전트 작업	공개된 경쟁 모델 컨텍스트는 배포에 따라 다름	61	DeepSWE와 Terminal-Bench에서 강한 성능
Claude Fable 5	프론티어 지식 작업 및 코딩	공개된 경쟁 모델 컨텍스트는 배포에 따라 다름	62	CursorBench, FrontierCode, APEX-SWE에서 매우 강함

단일 고품질 응답보다 지속적인 실행이 필요한 작업 부하에서 Grok 4.6의 매력이 가장 큽니다. 반복적으로 조사하고, 도구를 호출하고, 코드를 수정하고, 결과를 테스트하며, 축적된 컨텍스트에서 계속 진행하는 에이전트를 구축하는 개발자에게 특히 매력적입니다. 공개된 여러 코딩 및 에이전트 벤치마크에서는 Claude Fable 5가 여전히 우위를 보이며, xAI의 비교에서 GPT-5.6 Sol은 DeepSWE와 Terminal-Bench에서 Grok 4.6을 앞섭니다.

제한 사항 및 고려 사항

벤치마크 결과는 과제에 따라 달라집니다: Grok 4.6은 항상 최고 점수를 기록하는 모델이 아닙니다. 공개된 결과는 다양한 에이전트 평가에서 뚜렷한 강점과 약점을 보여줍니다.
장시간 실행 작업은 상당한 토큰을 소모할 수 있습니다: 큰 컨텍스트 윈도우와 반복적 도구 사용은 토큰당 요금이 경쟁력 있더라도 총 추론 소비를 증가시킬 수 있습니다.
도구 구성은 중요합니다: 웹 검색, X 검색, 코드 실행, 함수 호출은 도구 권한과 반환 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 애플리케이션 아키텍처를 필요로 합니다.
지식 컷오프: 공식 컷오프는 2026년 2월 1일입니다. 더 최신 정보를 위해서는 모델의 정적 지식에 의존하지 말고 적절한 검색 또는 웹 검색 도구를 사용해야 합니다.
캐싱에는 신중한 구성 설정이 필요합니다: 캐시 적중 신뢰도를 높이기 위해 Responses API에는 prompt_cache_key, Chat Completions에는 x-grok-conv-id 사용을 xAI가 권장합니다.

Grok 4.6 사용 사례

자율 코딩 에이전트 — 리포지토리 분석, 구현, 디버깅, 테스트, 반복 수정.
제품 프로토타이핑 — 포괄적 제품 요구사항을 기능적 인터랙티브 애플리케이션으로 전환.
기술 리서치 에이전트 — 낯선 기술 도메인을 조사하고 구조화된 산출물 생성.
개발자 코파일럿 — 코드 생성, 리뷰, 디버깅, 다단계 개발 워크플로.
지식 작업 자동화 — 문서 분석, 정보 종합, 계획 수립, 구조화된 출력 생성.
도구 활용 보조 — 모델 추론을 웹 검색, X 검색, 코드 실행, 사용자 정의 함수 호출과 결합한 애플리케이션.

Grok 4.6 API 액세스 방법

이미 CometAPI의 통합 API 레이어를 사용하는 애플리케이션은 CometAPI에 노출된 Grok 4.6 모델 ID를 사용하고, CometAPI API 문서의 현재 엔드포인트/스키마를 따르십시오. 이는 애플리케이션이 프론티어 LLM 간 전환이 필요할 때 제공자별 통합 작업을 줄이는 데 도움이 됩니다.

일반적인 워크플로는 다음과 같습니다:

CometAPI 계정을 생성하거나 로그인합니다.
CometAPI 콘솔에서 API 토큰을 생성합니다.
grok-4.6 모델 엔드포인트를 선택합니다.
모델에 대해 문서화된 요청 스키마를 사용하여 CometAPI 엔드포인트로 요청을 전송합니다.
반환된 텍스트, 도구 호출, 또는 구조화된 출력을 애플리케이션에서 처리합니다.

자주 묻는 질문

모델 선택 센터

비용을 파악하고 적합한 워크로드를 선택하세요.

5가지 과금 항목을 모델링하고 현실적인 워크로드를 테스트하여, 출시 전에 어떤 작업에서 Opus가 추가 비용만큼의 가치를 제공하는지 판단하세요.

공식 가격보다 20% 저렴입력 100만 토큰당 $1.60 vs $2.00

비용 실험실

실제 에이전트 실행 비용 계산

토큰 가격만 따로 비교하지 말고 실제 워크로드를 재현하세요. 프리셋을 불러온 다음 모든 과금 항목을 조정하세요.

신규 입력 토큰

토큰

캐시 읽기 토큰

토큰

출력 토큰

토큰

웹 검색 호출

호출

$1.60

/ 토큰 100만 개

입력

매 턴마다 전송되는 새로운 지시 사항, 파일 및 대화 컨텍스트입니다.

검색된 컨텍스트가 모델에 전달되기 전에 그 양을 줄이세요.

$0.4000

/ 토큰 100만 개

캐시 읽기

이전에 캐시되어 이후 요청에서 재사용되는 프롬프트 토큰입니다.

시스템 프롬프트와 저장소 맵을 바이트 단위로 동일하게 유지하세요.

$4.80

/ 토큰 100만 개

출력

모델이 생성한 추론, 코드 및 텍스트입니다.

명확한 완료 기준과 출력 제한을 설정하세요.

$10.00

/ 호출 1천 회

웹 검색

웹에서 최신 정보를 가져오는 도구 호출입니다.

한 번 검색한 후 검증된 결과를 실행 전반에서 재사용하세요.

Opus의 프리미엄 가치가 빛나는 부분

최적의 용도

저장소 규모의 엔지니어링

작업이 아키텍처, 여러 파일 및 모호한 구현상의 절충안을 아우를 때 Opus를 사용하세요.

최적의 용도

장기 실행 에이전트

에이전트가 여러 도구 호출과 복구 단계에 걸쳐 의도를 유지해야 할 때 탁월한 선택입니다.

추가 비용을 지불할 가치가 있음

고가치 검토

문제를 놓쳤을 때의 비용이 토큰 비용보다 큰 보안, 마이그레이션 및 프로덕션 검토에만 사용하세요.

더 가벼운 모델 사용

일상적인 대량 작업

분류, 추출 및 간단한 채팅은 일반적으로 Sonnet 또는 Haiku에서 더 나은 단위 경제성을 제공합니다.

프롬프트 캐시 활용 가이드

접두사 안정화

정책, 도구 스키마 및 저장소 맵을 변경하지 마세요.

한 번 작성

재사용 가능한 컨텍스트 뒤에 캐시 중단점을 배치하세요.

반복해서 읽기

이후 턴에서는 작업별 변경분만 추가하세요.

현재 시나리오

캐시된 토큰 240K개

새 입력 가격의 10%로 재사용

절감된 비용

$0.2880

재작성 없이 마이그레이션

선호하는 SDK는 그대로 사용하고 기본 URL, 키 및 모델 ID만 변경하세요.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'grok-4.6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Grok 4.6의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

# 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

# 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));

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

image-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: xAI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Grok 4.6을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

모델 보기

Xiaomi

mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed는 Xiaomi의 MiMo-V2.6-Pro 저지연 서빙 버전으로, Pro 모델의 추론 능력과 대폭 더 빠른 출력 생성이 결합되어야 하는 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

모델 보기

OpenAI

GPT-6 Sol

GPT-6 Sol (gpt-6-sol)은 복잡한 코딩, 에이전트형 워크플로, 고난도 지식 작업을 위해 설계된 OpenAI의 GPT-6 추론 모델입니다. OpenAI는 이를 복잡한 코딩과 에이전트형 워크플로를 위한 모델로 소개하며, 적응형 추론、긴 컨텍스트 처리、이미지 입력, 그리고 Responses API를 통한 폭넓은 도구 세트 접근을 제공한다고 설명합니다.

모델 보기

OpenAI

GPT-6 Luna

GPT-6 Luna(gpt-6-luna)는 특정 용도에 집중된 대규모 워크로드를 위한 OpenAI의 효율적인 GPT-6 모델입니다. OpenAI는 GPT-6 제품군에서 Luna를 GPT-6 Sol 아래에 위치시키며, 효율성, 재현성, 비용에 민감한 프로덕션 사용을 강조합니다.

모델 보기

Xiaomi

MiMo V2.6 Flash

MiMo-V2.6-Flash는 MiMo-V2.6 제품군에 속한, 효율성에 초점을 맞춘 Xiaomi의 모델입니다. 이는 고빈도 호출, 대규모 워크로드, 코딩, 자동화, 장기적 에이전트 작업을 위해 설계된 네이티브 멀티모달 추론 모델입니다.

모델 보기

Xiaomi

MiMo V2.6 Pro

MiMo-V2.6-Pro는 MiMo-V2.6 제품군에 속하는 Xiaomi MiMo의 플래그십 추론 모델입니다. 네이티브 풀 모달리티 모델로서, 소프트웨어 엔지니어링, 연구, 사이버보안, 에이전트 기반 워크플로, 멀티모달 분석 및 콘텐츠 제작 전반에 걸친 복잡하고 장기적인 작업을 위해 설계되었습니다.

모델 보기

가동 시간

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

가동 시간

지난 30일간의 요청 성공률로, 각 모델 제공자의 신뢰성을 반영합니다. CometAPI는 연결된 모든 제공자를 실시간으로 24시간 모니터링합니다.

RespondLIVE

4015msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

업데이트

안정적인 모델 페이지를 유지하면서 Grok 4.6의 이용 가능 여부, 가격 및 기능에 관한 주요 변경 사항을 확인하세요.

모델 변경 로그

시간이 지날수록 더 탄탄해지는 하나의 페이지입니다.

표준 URL은 변경하지 않고, 릴리스 노트, 가격 변경 사항, 벤치마크 업데이트 및 마이그레이션 가이드를 이곳에 계속 축적합니다.

Aug 12, 2026

API 사용 가능 여부 확인됨

Grok 4.6은(는) CometAPI 모델 카탈로그 및 API 문서를 통해 사용할 수 있습니다.

현재

실시간 데이터

카탈로그에서 가격 및 제한 사항 동기화됨

가격, 컨텍스트, 사용 가능 여부 및 제한 사항은 페이지 제목이나 모델 정체성에 포함하지 않고 동적 속성으로 처리됩니다.

Aug 13, 2026

영구 모델 엔티티 생성됨

제공업체와 모델 슬러그가 영구적인 표준 URL을 구성하며, 향후 콘텐츠 및 데이터 업데이트는 이 페이지에 계속 반영됩니다.

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모델을 비교하고 조사를 계속하세요

xAI

API 운영 중

grok-4.6

Grok 4.6 API

코드와 그 외 모든 것을 위한 플래그십 모델: 에이전트형 도구 호출, 최소한의 환각, 설정 가능한 추론.

시작 가격

$1.60 / 입력 토큰 100만 개

사용량 기반 요금제

API 상태

정상 작동

가동률 100.0% / 24시간

응답 속도

4015 ms

실측 API 응답 시간

출시일

Aug 12, 2026

xAI

플레이그라운드

실제 요청으로 Grok 4.6을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

첫 번째 요청

$0.0064

예상 CometAPI 사용 비용

10회 요청

$0.0640

예상 CometAPI 사용 비용

15회 요청

$0.0960

예상 CometAPI 사용 비용

⇌

크레딧 환산

1,000 크레딧 = $1

크레딧을 사용하면 토큰, 요청 및 런타임 과금 간에 예산을 비교할 수 있습니다. 결제 시 기준이 되는 금액은 변함없이 USD 금액입니다.

✓현재 모델의 크레딧 요금

입력

1,600

크레딧 / 100만 토큰

출력

4,800

크레딧 / 100만 토큰

Comet 요금 (USD / 백만 토큰)	공식 요금 (USD / 백만 토큰)	할인
입력: $1.60/백만 출력: $4.80/백만	입력: $2.00/백만 출력: $6.00/백만	-20%

모델 요약

안정적인 모델 식별자

Grok 4.6이란 무엇인가요?

코드와 그 외 모든 것을 위한 플래그십 모델: 에이전트형 도구 호출, 최소한의 환각, 설정 가능한 추론.

가격과 한도가 변경되어도 정식 모델 식별자는 안정적으로 유지됩니다.

실시간 모델 데이터

현재 카탈로그 스냅샷

이용 가능 여부

이용 가능

시작 가격

$1.60 / 입력 토큰 100만 개

컨텍스트

지원 기능 보기

카탈로그 기준일

Aug 12, 2026

플레이그라운드 2.0 / 의사결정 데스크

먼저 결정하고, 확신을 갖고 통합하세요.

모델 비교, 프롬프트 조정, 라우팅 검사, 코드 마이그레이션을 한곳에서 수행하고, 테스트를 거친 시작점을 출시하세요.

기준으로 고정 Grok 4.6

워크플로

결정하기 전에 비교하세요

주요 모델에서 동일한 프롬프트를 실행하고 근거가 포함된 추천을 받으세요.

모델 3개 · 실행 1회

평가 프롬프트

코딩temperature 0.2JSON 출력

GPT-5

OpenAI

품질

91/100

지연 시간

1.2s

예상 비용

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

AI 선택

품질

95/100

지연 시간

1.8s

예상 비용

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

품질

89/100

지연 시간

0.9s

예상 비용

$0.011

권장 사항: 고위험 코드 검토에는 Claude Opus 5를 선택하고, 비용을 약 54% 절감하려면 일반 검사는 Gemini 3 Pro로 라우팅하세요.

개요

Grok 4.6에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Grok 4.6의 기술 사양

항목	Grok 4.6
제공자	xAI
모델 ID	grok-4.6
모델 유형	프론티어 멀티모달 추론 및 에이전트형 모델
주요 강점	장시간 실행 에이전트, 코딩, 지식 작업, 인터랙티브/비주얼 애플리케이션 구축
입력 모달리티	텍스트 및 이미지
출력 모달리티	텍스트
컨텍스트 윈도우	500,000 토큰
지식 컷오프	2026년 2월 1일
출력 제한	xAI가 공개한 텍스트 출력 제한 없음
추론	low, medium, high(기본값), xhigh
API	Responses API, Chat Completions
도구	함수 호출, 웹 검색, X 검색, 코드 실행
API 요금	$2 / 1M 입력 토큰; $6 / 1M 출력 토큰
빠른 버전	표준 가격의 2×로 제공
출시일	2026년 8월 12일

Grok 4.6란?

Grok 4.6은 에이전트형 지능에 초점을 맞춘 xAI의 최신 프론티어 모델입니다.

전통적인 챗봇과의 차이가 중요합니다.

이는 급속히 확대되고 있는 AI 코딩 에이전트 및 자율 에이전트 시장과 특히 맞닿아 있습니다.

Grok 4.6의 주요 기능

장시간 에이전트 실행: 단일 턴 답변만을 최적화하는 대신, 많은 단계에 걸쳐 복잡한 작업을 지속하도록 학습되었습니다.
에이전트형 코딩: 리포지토리 수준의 소프트웨어 엔지니어링, 코드 생성, 디버깅, 반복 테스트, 도메인 특화 코딩 환경을 목표로 합니다.
지식 작업 연구: 낯선 분야를 조사하고, 정보를 정리하며, 복잡한 요구사항을 추론하고, 발견 내용을 구체적인 산출물로 전환할 수 있습니다.
비주얼 및 인터랙티브 애플리케이션 구축: 제품 아이디어를 작동하는 애플리케이션으로 전환하고 피드백 루프를 통해 다듬는 등, 비주얼·인터랙티브 프로젝트에서 1차 시도 성능이 더 강해졌다고 xAI는 보고합니다.
자기 테스트 및 검증: 더 긴 작업 경로에서, 계속 진행하기 전에 모델이 스스로의 작업을 점검하는 행동이 더 많이 관찰되었습니다.
네이티브 도구 사용: Grok 4.6은 API를 통해 함수 호출, 웹 검색, X 검색, 코드 실행을 지원합니다.
구성 가능한 추론: 개발자는 추론 강도를 low, medium, high, xhigh 중에서 선택할 수 있어, 지연 민감형 작업부터 심층 추론 작업까지 유연하게 대응할 수 있습니다.

Grok 4.6의 벤치마크 성능

벤치마크	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

모델	주요 포지셔닝	컨텍스트	AA Intelligence	코딩/에이전트 프로파일
Grok 4.6	장시간 에이전트, 코딩, 지식 작업	500K	61	강력한 에이전트형 코딩 및 인터랙티브 프로젝트 워크플로
Grok 4.5	빠른 프론티어 범용 및 코딩 모델	500K	56	코딩 및 에이전트 워크플로의 강력한 베이스라인
GPT-5.6 Sol	프론티어 일반 추론 및 에이전트 작업	공개된 경쟁 모델 컨텍스트는 배포에 따라 다름	61	DeepSWE와 Terminal-Bench에서 강한 성능
Claude Fable 5	프론티어 지식 작업 및 코딩	공개된 경쟁 모델 컨텍스트는 배포에 따라 다름	62	CursorBench, FrontierCode, APEX-SWE에서 매우 강함

제한 사항 및 고려 사항

벤치마크 결과는 과제에 따라 달라집니다: Grok 4.6은 항상 최고 점수를 기록하는 모델이 아닙니다. 공개된 결과는 다양한 에이전트 평가에서 뚜렷한 강점과 약점을 보여줍니다.
장시간 실행 작업은 상당한 토큰을 소모할 수 있습니다: 큰 컨텍스트 윈도우와 반복적 도구 사용은 토큰당 요금이 경쟁력 있더라도 총 추론 소비를 증가시킬 수 있습니다.
도구 구성은 중요합니다: 웹 검색, X 검색, 코드 실행, 함수 호출은 도구 권한과 반환 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 애플리케이션 아키텍처를 필요로 합니다.
지식 컷오프: 공식 컷오프는 2026년 2월 1일입니다. 더 최신 정보를 위해서는 모델의 정적 지식에 의존하지 말고 적절한 검색 또는 웹 검색 도구를 사용해야 합니다.
캐싱에는 신중한 구성 설정이 필요합니다: 캐시 적중 신뢰도를 높이기 위해 Responses API에는 prompt_cache_key, Chat Completions에는 x-grok-conv-id 사용을 xAI가 권장합니다.

Grok 4.6 사용 사례

자율 코딩 에이전트 — 리포지토리 분석, 구현, 디버깅, 테스트, 반복 수정.
제품 프로토타이핑 — 포괄적 제품 요구사항을 기능적 인터랙티브 애플리케이션으로 전환.
기술 리서치 에이전트 — 낯선 기술 도메인을 조사하고 구조화된 산출물 생성.
개발자 코파일럿 — 코드 생성, 리뷰, 디버깅, 다단계 개발 워크플로.
지식 작업 자동화 — 문서 분석, 정보 종합, 계획 수립, 구조화된 출력 생성.
도구 활용 보조 — 모델 추론을 웹 검색, X 검색, 코드 실행, 사용자 정의 함수 호출과 결합한 애플리케이션.

Grok 4.6 API 액세스 방법

일반적인 워크플로는 다음과 같습니다:

CometAPI 계정을 생성하거나 로그인합니다.
CometAPI 콘솔에서 API 토큰을 생성합니다.
grok-4.6 모델 엔드포인트를 선택합니다.
모델에 대해 문서화된 요청 스키마를 사용하여 CometAPI 엔드포인트로 요청을 전송합니다.
반환된 텍스트, 도구 호출, 또는 구조화된 출력을 애플리케이션에서 처리합니다.

자주 묻는 질문

모델 선택 센터

비용을 파악하고 적합한 워크로드를 선택하세요.

5가지 과금 항목을 모델링하고 현실적인 워크로드를 테스트하여, 출시 전에 어떤 작업에서 Opus가 추가 비용만큼의 가치를 제공하는지 판단하세요.

공식 가격보다 20% 저렴입력 100만 토큰당 $1.60 vs $2.00

비용 실험실

실제 에이전트 실행 비용 계산

토큰 가격만 따로 비교하지 말고 실제 워크로드를 재현하세요. 프리셋을 불러온 다음 모든 과금 항목을 조정하세요.

신규 입력 토큰

토큰

캐시 읽기 토큰

토큰

출력 토큰

토큰

웹 검색 호출

호출

$1.60

/ 토큰 100만 개

입력

매 턴마다 전송되는 새로운 지시 사항, 파일 및 대화 컨텍스트입니다.

검색된 컨텍스트가 모델에 전달되기 전에 그 양을 줄이세요.

$0.4000

/ 토큰 100만 개

캐시 읽기

이전에 캐시되어 이후 요청에서 재사용되는 프롬프트 토큰입니다.

시스템 프롬프트와 저장소 맵을 바이트 단위로 동일하게 유지하세요.

$4.80

/ 토큰 100만 개

출력

모델이 생성한 추론, 코드 및 텍스트입니다.

명확한 완료 기준과 출력 제한을 설정하세요.

$10.00

/ 호출 1천 회

웹 검색

웹에서 최신 정보를 가져오는 도구 호출입니다.

한 번 검색한 후 검증된 결과를 실행 전반에서 재사용하세요.

Opus의 프리미엄 가치가 빛나는 부분

최적의 용도

저장소 규모의 엔지니어링

작업이 아키텍처, 여러 파일 및 모호한 구현상의 절충안을 아우를 때 Opus를 사용하세요.

최적의 용도

장기 실행 에이전트

에이전트가 여러 도구 호출과 복구 단계에 걸쳐 의도를 유지해야 할 때 탁월한 선택입니다.

추가 비용을 지불할 가치가 있음

고가치 검토

문제를 놓쳤을 때의 비용이 토큰 비용보다 큰 보안, 마이그레이션 및 프로덕션 검토에만 사용하세요.

더 가벼운 모델 사용

일상적인 대량 작업

분류, 추출 및 간단한 채팅은 일반적으로 Sonnet 또는 Haiku에서 더 나은 단위 경제성을 제공합니다.

프롬프트 캐시 활용 가이드

접두사 안정화

정책, 도구 스키마 및 저장소 맵을 변경하지 마세요.

한 번 작성

재사용 가능한 컨텍스트 뒤에 캐시 중단점을 배치하세요.

반복해서 읽기

이후 턴에서는 작업별 변경분만 추가하세요.

현재 시나리오

캐시된 토큰 240K개

새 입력 가격의 10%로 재사용

절감된 비용

$0.2880

재작성 없이 마이그레이션

선호하는 SDK는 그대로 사용하고 기본 URL, 키 및 모델 ID만 변경하세요.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'grok-4.6',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responses

Grok 4.6의 샘플 코드 및 API

POST

/v1/chat/completions

POST

/v1/responses

# 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

# 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));

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-text

image-to-text

입력 및 출력

입력

text

출력

text

프로덕션 프로필

제공업체: xAI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

text 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Grok 4.6을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

프로덕션 채팅 및 에이전트 워크플로

코딩, 분석 및 구조화된 생성

하나의 API를 통한 대용량 자동화

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

모델 보기

Xiaomi

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