Grok 4.6 API

Aktuelle Katalogpreise

Preise pro 1 Mio. Token; abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt.

Offizielle Preisquelle: https://docs.x.ai/developers/models/grok-4.6

Gemessen auf Wokey

Letzte 28 Tage (2026-10-13 bis 2026-11-09), jeden Montag aktualisiert · Echte Anfragen von 60+ Konten

Zeit bis zum ersten Token, kurze Prompts

Zu wenige Messwerte (Median · Prompts unter 8K Token)

Zeit bis zum ersten Token, Agent-Prompts

Zu wenige Messwerte (Median · Prompts mit 32K–128K Token)

Trefferquote des Prompt-Cache

87% (Anteil der Eingabe-Token, die aus dem Cache gelesen wurden)

So wird gemessen

Die Zeit bis zum ersten Token läuft vom Eingang der Anfrage am Wokey-Gateway bis zum ersten gestreamten Inhalt (Text, Zusammenfassung des Reasonings oder Ablehnung). Sie enthält Wartezeit in der Warteschlange, Wiederholungen über ein anderes Konto und die Denkzeit des Modells und ist deshalb länger als die eigene First-Token-Latenz des Upstreams. Gezählt werden nur erfolgreiche Streaming-Anfragen, gruppiert nach Prompt-Größe (Eingabe plus Cache-Lesen und Cache-Schreiben).

Cache-Trefferquote = aus dem Cache gelesene Token ÷ Eingabe-Token über erfolgreiche Anfragen. Sie hängt vom Client und von der Art der Nutzung ab; die Seiten zur Cache-Trefferquote schlüsseln sie nach Client auf.

Enterprise-Konten und Wokeys eigene Testkonten sind ausgenommen. Ein Modell wird angezeigt, sobald es in den letzten 28 Tagen von mindestens 20 Nutzern verwendet wurde und kein einzelner Nutzer mehr als 50 % der Anfragen gesendet hat; Konten, die über dieselbe Empfehlungskette registriert wurden, zählen als ein Nutzer. Jeder Wert für die Zeit bis zum ersten Token braucht mindestens 500 Anfragen.

Cache-Trefferquote nach Client

Modellfähigkeiten

Context

500,000 tokens

Maximale Ausgabe

500,000 tokens

Streaming

Unterstützt

Tools

Unterstützt

Vision

Unterstützt

Unterstützte API-Formate

/v1/chat/completions · /v1/responses

Anfrage senden

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"grok-4.6","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"grok-4.6","input":"Hello"}'

Grok 4.6 in deinen Tools nutzen

Das Gateway ist https://api.wokey.ai (OpenAI-kompatible Clients erwarten meist https://api.wokey.ai/v1), die Modell-ID lautet grok-4.6. Öffne die Einrichtung für deinen Client.

• Grok 4.6 in Codex nutzen: OpenAI Responses · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in opencode nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in Grok CLI nutzen: OpenAI Responses · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in DeepSeek Harness nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in Cherry Studio nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in WorkBuddy nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in OpenClaw nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in Hermes Agent nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• Grok 4.6 in Magpie nutzen: OpenAI Chat Completions · Base URL und API-Key einrichten
• OpenRouter-Alternative: Wokey und OpenRouter im Vergleich: Vergleiche Token-Preise, Zahlungsgebühren, API-Formate und Upstream-Quellen.
• Verifizierbare KI-API: welche Modelle und API-Formate Antwortnachweise tragen: Antwortnachweise gibt es derzeit nur für unverändert durchgereichte Claude-Messages- und GPT-Responses-Antworten auf offiziellen Routen.

Beispiel eines echten Aufrufs

Diese Nutzungswerte stammen aus einem abgeschlossenen Aufruf von Grok 4.6, der beim ersten Versuch erfolgreich war und mit der Abrechnung abgeglichen wurde.

Eingabe gesamt

74122

Ausgabe

942

Cache-Anteil der Eingabe

99.0%

Dauer des Aufrufs

21.96 s

Chat Completions usage

Aus dem Abrechnungseintrag als Beispiel für die API-Felder zusammengestellt. prompt_tokens ist die gesamte Eingabe einschließlich gecachter Token.

{
  "model": "grok-4.6",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 74122,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 73344
    },
    "completion_tokens": 942,
    "total_tokens": 75064
  }
}

Token-Abgleich

Das sind die endgültigen Preise pro 1 Mio. Token, die für diesen Aufruf erfasst wurden.

Abgerechneter Betrag

$0.004388

Kosten = Summe aus Token × jeweiligem Preis ÷ 1,000,000, nach dem Summieren auf sechs Nachkommastellen gerundet.

Quelle dieses Aufrufs

Dieser Aufruf lief über den Kanal xAI auf api.x.ai mit OAuth-Autorisierung. Die Nutzung wurde upstream gemessen, die Anfrage lieferte HTTP 200.

Prompt Cache prüfen

1. Halte das gemeinsame Präfix langer Prompts identisch und verwende den Kontext gemäß den Cache-Regeln der gewählten API wieder.
2. Prüfe prompt_tokens_details.cached_tokens; null bedeutet, dass für diesen Aufruf kein Cache-Lesen erfasst wurde.
3. Nicht gecachte Eingabe = prompt_tokens minus gecachte Token. Berechne jeden Posten mit seinem Preis und addiere die Kosten der Ausgabe.

Häufige Fragen

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