2026年7月8日，SpaceXAI（xAI）发布了 Grok 4.5，是4.3之后的下一代旗舰。它是xAI第一款专门为编程和Agent任务打造的模型，训练数据直接来自Cursor真实开发者的编程会话，定价 $2/M输入、$6/M输出。发布后不到一周，社区里就有人开始喊"这可能是现在全网性价比最高的模型"。这句话听起来很有传播力，但也正因为传播力强，才更需要老老实实算一遍账——毕竟"性价比最高"这五个字，取决于你拿什么去比、比的是哪个维度。这篇文章想做的，就是把8个当下最主流的模型的真实定价摆在同一张桌子上，分场景排出名次，再回答标题里那个问题。
先说结论的方向，免得大家读到最后才知道我们要讲什么：
- Grok 4.5 在闭源/专有旗舰模型这个赛道里，性价比确实数一数二——比GPT-5.5、Claude Opus 4.7/4.8都便宜，token效率还更高
- 但它不是全网最便宜的模型——DeepSeek-V4-Flash和阿里Qwen3.6-35B-A3B在输入价格上都比它便宜十几倍
- 它也不是最便宜的多模态模型——很多人以为的"更便宜替代品"GLM-5.2和DeepSeek-V4其实根本不支持视觉输入，压根不该拿来跟支持多模态的Grok 4.5比性价比；真正能打多模态性价比战的是阿里Qwen3.6
- 所以诚实的答案是"看你在哪个赛道比"，不是一句"Grok 4.5赢了"就能概括的
目录
一、Grok 4.5 是什么：定价、定位与训练数据来源
Grok 4.5 是 SpaceXAI（xAI）在2026年7月8日发布的模型，是继 Grok 4.3 之后的下一代旗舰，也是 xAI 第一款专门为编程与Agent任务打造的模型——这一点和它之前几代"通用聊天+推理"的定位不太一样。公开信息显示，它的训练数据里包含大量来自 Cursor 这类编程工具的真实开发者会话，也就是说它是在真实的"人类怎么用AI写代码"的场景里被打磨出来的，而不是单纯堆叠公开代码库和竞赛题。
定价上，Grok 4.5 是 $2.00/M输入、$6.00/M输出，缓存命中还有75%的折扣。这个价位，比 Claude Opus 4.8（$5/$25）和 Claude Fable 5（$10/$50）便宜不少，也比 GPT-5.5 的旗舰档（$5/$30）便宜。同时它支持视觉输入，是一款原生多模态模型——这一点很关键，因为下文会讲到，很多被拿来跟它比价格的"便宜替代品"其实压根不支持看图。
xAI 给 Grok 4.5 打的卖点不是"跑分最高"，而是token效率：同样完成一个编程/Agent任务，它消耗的输出token更少，单任务综合成本更低。这个定位本身就说明一件事——它想打的是"综合成本"这场仗，而不是排行榜的绝对分数第一名，这也是为什么标题这个问题不能简单用"是"或"否"回答，得先看清楚它到底在跟谁比、比哪一项。
对中转站用户来说，这种"综合成本"视角其实比单纯的每M token价格更贴近现实。同一个任务，如果模型A每M token贵一倍、但完成同样工作只需要四分之一的token，那么真实账单反而更便宜——这正是下文要用具体数字验证的地方。反过来，价格标签上最低的数字也不一定意味着实际支出最低，还要看它是不是真的能一次做对、要不要来回重试。这也是为什么这篇文章不打算只丢一张价格表就收工，而是要把"能力—价格—适用场景"三者放在一起看。
二、全网性价比排名：8个主流模型定价表
我们把当下最主流的8个模型的官方定价放在一张表里，另外拿 Anthropic 定价最高、明确不走性价比路线的 Claude Fable 5（$10/$50）作为"高端锚点"——它不参与性价比排名，但可以让你直观感受到价格区间的跨度有多大。
| 模型 | 开发商 | 输入 $/M | 输出 $/M | 是否多模态 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B | 阿里巴巴 | $0.14 | $0.90 | ✅ 是（视觉+Agent编程） |
| DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek | $0.14 | $0.28 | ❌ 纯文本 |
| DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek | $0.435 | $0.87 | ❌ 纯文本 |
| GLM-5.2 | 智谱/Z.ai | $1.40 | $4.40 | ❌ 纯文本 |
| Grok 4.5 | SpaceXAI/xAI | $2.00 | $6.00 | ✅ 是（视觉输入） |
| GPT-5.5 | OpenAI | $1–5（按档位浮动） | $6–30（按档位浮动） | ✅ 是 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | $3.00（促销价$2.00，至2026-08-31） | $15.00（促销价$10.00） | ✅ 是（1M上下文，2576px高清视觉） |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | $5.00 | $25.00 | ✅ 是 |
| Claude Fable 5（高端锚点） | Anthropic | $10.00 | $50.00 | ✅ 是（非性价比定位） |
表里有个细节值得停下来看一眼：GPT-5.5 的定价不是单一数字，而是按上下文长度/推理强度分档——入门档低至 $1/M输入、$6/M输出，比 GLM-5.2 和 Grok 4.5 都便宜；但满血旗舰档要到 $5/M输入、$30/M输出，比 Claude Sonnet 5 还贵。这也是为什么我们不能简单说"GPT-5.5排第几"——它本身就是一个价格区间，具体排名要看你用的是哪个档位。
既然这张总表信息量很大，我们按题目要求把它拆成两个更有实际意义的子排名：一个只看支持多模态的模型，一个是不限多模态与否的全场最低价排名。这两个排名的赢家不是同一个模型，这正是这篇文章想讲清楚的核心。
子排名A：仅统计支持多模态的模型（按输入价格从低到高）
| 排名 | 模型 | 输入 $/M | 输出 $/M | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3.6-35B-A3B | $0.14 | $0.90 | 全场最便宜的多模态模型，无争议冠军 |
| 2 | Grok 4.5 | $2.00 | $6.00 | 闭源/专有旗舰模型里性价比最高 |
| 3 | GPT-5.5（入门档） | $1–5 | $6–30 | 入门档比Grok 4.5便宜，满血档比它贵 |
| 4 | Claude Sonnet 5 | $3.00（促销$2.00） | $15.00（促销$10.00） | 促销期内接近Grok 4.5 |
| 5 | Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | — |
| 锚点 | Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | 非性价比定位 |
子排名B：不限多模态，全场输入价格最低的模型
| 排名 | 模型 | 输入 $/M | 输出 $/M | 是否多模态 |
|---|---|---|---|---|
| 并列1 | Qwen3.6-35B-A3B | $0.14 | $0.90 | ✅ 是 |
| 并列1 | DeepSeek-V4-Flash | $0.14 | $0.28 | ❌ 纯文本 |
| 3 | DeepSeek-V4-Pro | $0.435 | $0.87 | ❌ 纯文本 |
| 4 | GLM-5.2 | $1.40 | $4.40 | ❌ 纯文本 |
| 5 | Grok 4.5 | $2.00 | $6.00 | ✅ 是 |
子排名B里那个"并列第一"值得多看一眼
Qwen3.6-35B-A3B 和 DeepSeek-V4-Flash 的输入价格完全一样，都是 $0.14/M——这是本文最容易让人搞混的一个点。表面上看两者"打平"，但输出价格上 DeepSeek-V4-Flash（$0.28）比 Qwen3.6（$0.90）还要便宜，而且更关键的是：只有 Qwen3.6 支持多模态，DeepSeek-V4-Flash 是纯文本模型。这意味着如果你的任务需要看图（截图理解、文档OCR、UI还原之类的Agent任务），DeepSeek-V4-Flash 根本不在候选名单里，无论它多便宜。这个"看似并列、实则不可替代"的陷阱，我们在下一节详细拆解。
三、一个容易被搞混的陷阱：两个"更便宜"选手其实不支持多模态
很多人看到 GLM-5.2（$1.40/$4.40）和 DeepSeek-V4-Pro（$0.435/$0.87）的价格比 Grok 4.5（$2.00/$6.00）便宜，会下意识觉得"那这两个就是Grok 4.5更便宜的替代品"。这个直觉在纯文本场景下没问题——同样是写代码、总结文档、做单元测试，GLM-5.2 和 DeepSeek 确实便宜且好用。但一旦你的场景涉及视觉输入，这个比较就完全不成立了。
原因很直接：GLM-5.2 和 DeepSeek-V4（Pro/Flash 两档）目前都是纯文本模型，不支持任何形式的图像/视觉输入。它们没有多模态能力，不是"多模态但比较弱"，而是压根没有这个入口——你没法把一张截图丢给它们让它去理解界面布局，也没法让它去读一份带图表的PDF扫描件。这意味着它们从一开始就不该被拿进"多模态模型性价比对比"这个赛道，无论价格看起来多诱人。
这不是在说 GLM-5.2 和 DeepSeek 不好——恰恰相反，纯文本编程、Agent自动化、文档处理这些场景里它们的性价比依然非常能打（我们在上一篇关于GLM-5.2的文章里详细算过它相对Claude Fable 5的价格差）。问题只在于，如果你的业务需要模型"看得懂图"，那么价格表上的低价对你没有意义——你需要的候选名单会立刻缩小到真正支持多模态的那几个：Qwen3.6、Grok 4.5、GPT-5.5、Claude Sonnet 5/Opus 4.8/Fable 5。
换句话说，"性价比排名"这四个字必须先问一句"排名的是同一个赛道吗"，否则很容易得出"GLM-5.2/DeepSeek比Grok 4.5便宜好几倍，所以Grok 4.5性价比不行"这种看似有理、实际上在拿苹果比橘子的结论。
四、Grok 4.5 真正强在哪：跑分、token效率与已知短板
既然要认真评价 Grok 4.5 的性价比，就得先看它的能力到底如何，而不能只看价格标签。综合公开跑分和第三方报道，Grok 4.5 有几个真实的亮点：
- SWE-bench Verified 得分 86.6%——已经非常接近 Claude Opus 4.8 的约 88.6%，两者差距在两个百分点左右，但 Opus 4.8 的价格是 Grok 4.5 的2.5倍
- Agent工具调用能力测试得分33%，是目前所有参测模型里最高的——这一项直接关系到编程Agent、自动化流程这类需要模型频繁精准调用工具的场景
- token效率显著更高：在同类SWE-bench Pro风格任务上，Grok 4.5 平均只需约 15,954个输出token就能完成任务，而 Opus 4.8 平均需要约 67,020个——差不多是Opus 4.8的四分之一，也就是token效率约高出4倍。价格更低、token消耗量更小，两者叠加起来，单任务的综合成本差距会比单纯看每M token的价格差更悬殊
这几项加起来说明：Grok 4.5 不是靠"绝对分数第一"取胜，而是靠"用更少的钱、更少的token，拿到接近顶级模型的结果"——这正是"性价比"这个词该有的样子，而不是简单的"便宜"。
五、真正被低估的性价比之王：Qwen3.6-35B-A3B
如果只看"多模态模型里谁最便宜"这一个问题，答案不是 Grok 4.5，而是阿里巴巴在差不多同一时间段推出的 Qwen3.6-35B-A3B。这是一款原生支持多模态的模型——既能处理视觉输入，也具备Agent编程能力，定价只有 $0.14/M输入、$0.90/M输出。
直接换算成倍数会更直观：Qwen3.6-35B-A3B 在输入端比 Grok 4.5 便宜约 14倍（2.00 ÷ 0.14 ≈ 14.3），在输出端便宜约 6.7倍（6.00 ÷ 0.90 ≈ 6.7）。这个差距，比 GLM-5.2、DeepSeek 相对 Grok 4.5 的价格差还要大得多——而且 Qwen3.6 是真正意义上能跟 Grok 4.5 站在同一个多模态赛道里对比的模型，不存在"看不懂图"这个前提缺陷。
为什么这么便宜、又是原生多模态的模型，反而没有 Grok 4.5、GLM-5.2 那样的全网热度？一个合理的解释是传播路径的差异：Grok 4.5 有 xAI 和马斯克本人的话题效应加持，GLM-5.2 有 Coinbase 降本这类企业案例作为传播引爆点，而 Qwen 系列在海外英文技术社区的声量本身就相对更安静，即便阿里云百炼、Hugging Face、ModelScope 等渠道早已同步上架。这也是这篇文章想强调的一点：热度和性价比排名是两件不完全相关的事，被讨论最多的模型不一定是数字上最划算的那个。
六、诚实的结论：回到标题的问题
回到标题："Grok 4.5是现在全网性价比最高的模型吗？"——把上面几节的数据放在一起，诚实的答案是分情况，不是一句简单的"是"或"否"：
- 不是全网性价比最高的模型（不限类型）：DeepSeek-V4-Flash（$0.14/$0.28）和 Qwen3.6-35B-A3B（$0.14/$0.90）在输入价格上都比它便宜十几倍，纯看数字，Grok 4.5 排不进前几名
- 也不是性价比最高的多模态模型：这个位置属于 Qwen3.6-35B-A3B——同样能看图、能做Agent编程，价格却只是 Grok 4.5 的一个零头
- 但在"闭源/专有前沿多模态模型"这个更窄、但也更贴近多数中转站用户实际选择集的赛道里，Grok 4.5 确实是性价比最高的那个——它比 GPT-5.5 满血档、Claude Sonnet 5、Claude Opus 4.8、Claude Fable 5 都便宜，同时跑分和token效率还都拿得出手，SWE-bench Verified 87%左右的成绩逼近 Opus 4.8，Agent工具调用能力还是全场第一
换句话说，如果你的选择集本来就锁定在"闭源大厂旗舰模型"（也就是不考虑开源权重、不考虑自建部署的场景），Grok 4.5 目前确实是这个子集里最划算的选择。但如果把选择集打开到全市场——尤其是把国产开源权重模型也算进来——"全网性价比最高"这顶帽子应该戴在 Qwen3.6-35B-A3B（多模态场景）或 DeepSeek-V4-Flash（纯文本场景）头上，而不是 Grok 4.5。这也是这篇文章标题想传达的核心态度：不预设结论，把数据摆出来，让排名结果自己说话。
七、如何用 One API 网关同时接入 Grok 4.5 和其他 7 个模型
本文对比的8个模型分属6家不同厂商，如果每个都单独申请账号、单独管理API Key，工作流会很快变得难以维护。一个常见的解法是自建一个统一网关——本站此前介绍过的 LiteLLM 是其中一种思路；国内社区里更常用的是另一个开源项目：One API（songquanpeng/one-api）及其热门分支 New API（Calcium-Ion/new-api）。两者都是"LLM网关/密钥分发系统"：统一适配OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、通义千问、智谱等主流模型接口，单一可执行文件+Docker镜像，一键部署，特别适合需要同时管理多个模型渠道、按团队分发额度的场景。
用 One API（或 New API）接入 Grok 4.5，大致流程是：
- 部署服务：用官方提供的 Docker 镜像一键启动（生产环境建议挂载 MySQL 而非默认的 SQLite），启动后访问后台管理面板。
- 添加渠道：进入"渠道管理"，新增一个渠道，类型选择 xAI（One API 社区已明确支持这个渠道类型，参见项目 GitHub Issues 里关于 xAI 配置的讨论），填入你自己申请的 xAI/SpaceXAI API Key，模型名填
grok-4.5，保存后点击"测试"确认能正常调通。 - 生成令牌：进入"令牌管理"创建一个新的API Key（Token），可以按渠道/模型限定权限、设置额度上限——这一步就是"密钥二次分发"的核心，方便给团队成员或不同项目单独发一把可控额度的钥匙。
- 接入使用：把你的开发工具（比如本站介绍过的 claude-code-router、Cursor 的自定义模型入口，或任何支持自定义
base_url的客户端）指向你的 One API 实例地址，调用时把模型名换成grok-4.5即可——接口协议统一兼容 OpenAI 格式，不需要为 Grok 单独改代码。
这套方案的价值在于"一次部署，管住所有模型"：GLM-5.2、DeepSeek、Qwen、Grok 4.5甚至 Claude/GPT 都可以作为渠道加进同一个 One API 实例，团队内部统一走一个 Key、一份账单、一套用量看板，而不是6家厂商各开一个账号。如果不想自己维护服务器，市面上不少中转站本身就是基于 One API / New API 二次开发的，选购前可以先确认对方是否已经把 Grok 4.5 加入了渠道列表——完整的中转站横向对比可参考本站的 AI API中转站对比看板。
八、常见问题
Q：所以Grok 4.5到底算不算"性价比之王"？
A：要看你怎么定义"性价比之王"。如果指的是"闭源/专有前沿多模态模型里最便宜、跑分和token效率都拿得出手的那个"，Grok 4.5 目前确实符合。但如果指"全网最便宜"或"最便宜的多模态模型"，这两个头衔分别属于 DeepSeek-V4-Flash 和 Qwen3.6-35B-A3B，不是 Grok 4.5。
Q：GLM-5.2 和 DeepSeek 明明更便宜，为什么不能直接替代 Grok 4.5？
A：在纯文本场景（代码生成、文档总结、纯文字Agent任务）里它们确实是更便宜的选择，可以直接替代。但它们目前都不支持视觉输入，任何需要"看图"的任务（截图理解、UI还原、图表/扫描件识别）它们都无法胜任，这种场景下只能在 Qwen3.6、Grok 4.5、GPT-5.5、Claude 系列里选。
Q：Qwen3.6-35B-A3B 靠谱吗？为什么很少听说？
A：它是阿里巴巴 Qwen 系列的最新一代，原生支持视觉输入和Agent编程能力，已经在阿里云百炼、Hugging Face、ModelScope 等渠道上架。声量相对安静更多是传播路径的问题（没有类似 Coinbase 降本、马斯克话题效应这样的破圈事件），而不是能力或可靠性的问题。如果你的场景是多模态+成本敏感，值得认真测一下。
Q：普通开发者能通过中转站用上 Grok 4.5 吗？
A：可以，且目前已经有部分中转站开始上架。但要注意这是一个"官方条款没有明确禁止、但消费端产品因为X账号体系被间接挡在门外"的灰色地带，跟 GLM/DeepSeek/Qwen 这类国内官方直连的模型不是一回事，建议优先选择支持灵活切换、数据政策透明的中转商。
Q：Claude Sonnet 5 的促销价什么时候结束？
A：官方促销价 $2.00/M输入、$10.00/M输出 截止到 2026年8月31日，之后会恢复到标准价 $3.00/$15.00。如果你正在评估 Sonnet 5 相对 Grok 4.5 的性价比，记得把这个时间窗口算进去。
Q：这些价格和跑分会不会很快过时？
A：会。AI模型的定价和跑分变化速度很快，本文数据截至2026年7月中旬。如果你在几个月后读到这篇文章，建议直接去对应官方渠道或本站的 AI API中转站对比看板 核实最新数字，而不是直接套用本文的具体数字做决策。
总结：性价比排名要看清楚"在哪个赛道比"
- Grok 4.5（$2/$6）在闭源/专有前沿多模态模型这个赛道里性价比最高，跑分逼近Opus 4.8，token效率约是Opus 4.8的4倍，Agent工具调用能力全场第一
- 它不是全网最便宜的模型：DeepSeek-V4-Flash（$0.14/$0.28）和Qwen3.6-35B-A3B（$0.14/$0.90）输入价格都比它便宜十几倍
- 它也不是最便宜的多模态模型：这个位置属于Qwen3.6-35B-A3B——输入便宜约14倍、输出便宜约6.7倍，且是真正的同赛道对比（都支持视觉）
- GLM-5.2和DeepSeek-V4虽然便宜，但都是纯文本模型，不该被拿来跟支持多模态的Grok 4.5做"性价比"比较——这是最容易踩的陷阱
- 国内接入现状：Qwen/DeepSeek/GLM官方直连，Grok处于灰色地带（消费端因X被墙受阻，但API条款未明确禁止），Claude/GPT系列需要中转
所以标题的答案是：不是，Grok 4.5 既不是全网最便宜的模型，也不是最便宜的多模态模型；但是，在闭源/专有前沿模型这个更窄的赛道里，它目前确实是性价比最高的选择。