Laptop con codice a colori su una scrivania luminosa, nuovo modello di intelligenza artificiale per sviluppatori a basso costo

Grok 4.5: 2 dollari per milione di token, il coding low-cost che sfida Fable 5 e GPT-5.5

I conti del coding avanzato cambiano con Grok 4.5, rilasciato l’8 luglio 2026 da xAI. Il modello non è il migliore su tutti i benchmark, ma il prezzo — 2 dollari per milione di token in input e 6 in output — lo rende fino a cinque-otto volte più economico di Fable 5 e GPT-5.5. Addestrato insieme all’editor Cursor (acquisito da SpaceX per 60 miliardi di dollari in azioni a metà giugno), Grok 4.5 consuma meno token e spara codice a 80 token al secondo. L’obiettivo è chiaro: portare agenti e knowledge work in una fascia di costo dove moltiplicare i task non è più un lusso.

Prestazioni nei benchmark: un passo indietro sul coding, testa a testa nei comandi da terminale

I punteggi raccontano un quadro a due facce. Su Terminal Bench 2.1, che misura compiti complessi da riga di comando, Grok 4.5 raggiunge l’83,3%, quasi alla pari con GPT-5.5 (83,4%) e a un punto da Fable 5 (84,3%). Su DeepSWE 1.1, che valuta la capacità di risolvere vere issue GitHub, il divario si allarga: Grok 4.5 totalizza il 53%, contro il 67% di GPT-5.5 e il 70% di Fable 5. Su SWE Bench Pro, Grok 4.5 (64,7%) supera GPT-5.5 (58,6%) e si avvicina a Opus 4.8 (69,2% con impostazioni massime), ma resta lontano dall’80,4% di Fable 5.

ModelloDeepSWE 1.1Terminal Bench 2.1SWE Bench Pro
Grok 4.553%83,3%64,7%
Fable 5 (max)70%84,3%80,4%
GPT-5.5 (xhigh)67%83,4%58,6%
Opus 4.8 (max)59%78,9%69,2%

Il prezzo: 2$ in input, 6$ in output e 4,2 volte meno token consumati

Il punto di forza di Grok 4.5 non è il primato tecnico, ma l’aggressività economica. Le tariffe per milione di token:

Laptop con codice a colori su una scrivania luminosa, nuovo modello di intelligenza artificiale per sviluppatori a basso costo
Grok 4.5 rende il coding avanzato accessibile con un costo fino a otto volte inferiore ai modelli top di gamma.
ModelloInput ($/1M token)Output ($/1M token)
Grok 4.5$2$6
Opus 4.8$5$25
GPT-5.5 / GPT-5.6$5$30
Fable 5$10$50

xAI dichiara che Grok 4.5 utilizza 4,2 volte meno token di Opus 4.8 nelle attività di SWE Bench Pro e genera codice a 80 token al secondo. Combinando i due fattori, il costo per task crolla. Un’attività che su Opus 4.8 richiede 1 milione di token in input e 2 milioni in output costerebbe (1×5)+(2×25)=55 dollari. Con Grok 4.5, dividendo i volumi per 4,2 e applicando le stesse tariffe, si spenderebbero circa (0,24×2)+(0,48×6)=3,35 dollari: un risparmio del 94% rispetto a Opus 4.8, e ancora più marcato rispetto a Fable 5.

Cursor e l’addestramento asincrono: il modello nato con l’editor

Grok 4.5 è stato addestrato a fianco di Cursor, l’editor di codice che SpaceX ha acquistato per 60 miliardi di dollari in azioni. L’addestramento ha utilizzato filtraggio pesante, deduplicazione e selezione per dominio; il rinforzo ha coperto centinaia di migliaia di task di software engineering con punteggio automatico. L’infrastruttura asincrona permetteva esecuzioni agentiche di molte ore mentre l’addestramento proseguiva in parallelo.

Il modello è già disponibile in Grok Build, Cursor e sulla console xAI, con plugin per Word, PowerPoint ed Excel. Non ancora nell’Unione Europea, dove il lancio è atteso per metà luglio.

Se i benchmark premiano ancora Fable 5 e GPT-5.5, la forbice dei costi rende Grok 4.5 la scelta economicamente più sensata per chi esegue decine di attività parallele. In uno scenario in cui il costo per problema risolto sta diventando il vero metro di paragone, xAI ha messo sul tavolo un’offerta difficile da ignorare.

Fonti

Francesco Leone
Francesco Leone

Francesco Leone è un esperto in Intelligenza Artificiale con una profonda conoscenza in Machine Learning e Deep Learning. Attraverso la sua esperienza, ha contribuito allo sviluppo di soluzioni innovative in ambito di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, mirando a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Attivo nel settore con pubblicazioni e progetti su https://ital-ia.it/, Francesco si dedica alla ricerca e all'applicazione di algoritmi avanzati per rendere i sistemi più intelligenti e accessibili.

Articoli: 567

Lascia una risposta

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *