规格与价格
每100万Token的API单价及核心规格成本估算器
输入预期的使用条件,计算估计的API调用费用模拟结果
详情费用明细
替代与类似模型
性能评分和价格相近的替代与比较候选模型| 模型 | 提供方 | 上下文窗口 | 最大输出 | 知识截止 | 输入单价(1M) | 缓存单价(1M) | 输出单价(1M) | 基准分 | 速度 | 总計 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
OpenAI👑 | 1M | 128K | 2026-04 | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 89.5 | 极速 | $0.0027 | |
xAI | 2M | - | - | $0.20 | $0.05 | $0.50 | 80.75 | 高速 | $0.0040 | |
xAI | 2M | - | - | $0.20 | $0.05 | $0.50 | 73.25 | 极速 | $0.0040 | |
xAI | 2M | - | - | $0.20 | $0.05 | $0.50 | 73.25 | 高速 | $0.0040 | |
OpenAI | 128K | 16K | 2023-10 | $0.15 | $0.075 | $0.60 | 58.25 | 高速 | $0.0040 |
提供方
基准分
89.5速度
极速
知识截止
2026-04
上下文窗口
1M
最大输出
128K
输入单价(1M)
$0.10
缓存单价(1M)
$0.01
输出单价(1M)
$0.50
提供方
基准分
80.75速度
高速
知识截止
-
上下文窗口
2M
最大输出
-
输入单价(1M)
$0.20
缓存单价(1M)
$0.05
输出单价(1M)
$0.50
提供方
基准分
73.25速度
极速
知识截止
-
上下文窗口
2M
最大输出
-
输入单价(1M)
$0.20
缓存单价(1M)
$0.05
输出单价(1M)
$0.50
提供方
基准分
73.25速度
高速
知识截止
-
上下文窗口
2M
最大输出
-
输入单价(1M)
$0.20
缓存单价(1M)
$0.05
输出单价(1M)
$0.50
提供方
基准分
58.25速度
高速
知识截止
2023-10
上下文窗口
128K
最大输出
16K
输入单价(1M)
$0.15
缓存单价(1M)
$0.075
输出单价(1M)
$0.60
所有AI模型价格对比与成本模拟器
一站式对比来自OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek等最新模型。精确模拟Prompt缓存、长上下文费率及不同业务规模下的真实API调用成本。
grok-4-fast-reasoning 常见问题解答(FAQ)
关于 grok-4-fast-reasoning 的API计费标准、上下文长度限制、缓存优化及综合性能评测详解
Q. grok-4-fast-reasoning 的API调用价格是多少?每100万Token的收费标准是什么?+
grok-4-fast-reasoning(xAI)的标准API单价为:输入每100万Token $0.2000,输出每100万Token $0.5000。输出价格约为输入价格的 2.5 倍。您可以在本页的成本计算器中输入业务规模,实时模拟实际API调用月度支出。
Q. grok-4-fast-reasoning 的最大上下文长度(Context Window)与最大输出Token限制是多少?+
grok-4-fast-reasoning 支持最高 2M Token 的上下文窗口,单次请求最大生成输出为 - Token。超百万级的上下文容量非常适合整库代码分析与海量长文档处理。
Q. grok-4-fast-reasoning 是否支持 Prompt 缓存(Prompt Caching)?能节省多少成本?+
支持。grok-4-fast-reasoning 的缓存读取费率为每100万Token $0.0500,相比普通输入单价可节省约 75% 的成本。 对高频复用的系统提示词与长文档启用缓存,能显著压缩API调用账单。
Q. grok-4-fast-reasoning 的基准性能评分(80.25)与处理速度如何?适合哪些场景?+
grok-4-fast-reasoning 的综合基准评分为 80.25分(满分100分),处理速度评级为「高速」。在高性能推理、响应速度与成本之间达到了优秀的平衡。
Q. 有哪些可以替代或与 grok-4-fast-reasoning 横向对比的模型?+
在相近性能与价格区间内的主要替代模型包括:GPT-6 Luna、grok-4-1-fast-reasoning、grok-4-1-fast-non-reasoning。建议您根据响应速度、上下文长度以及缓存折扣等具体业务需求进行综合选型。
