হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Grok 4.5 vs Grok 4.7

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Grok 4.5 vs Grok 4.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Grok 4.5 by xAI and Grok 4.7 by xAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 500K tokens. In latency-sensitive production environments, Grok 4.5 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
xAI

Grok 4.5

দ্রুত রিজনিং

উচ্চ-থ্রুপুট, বাজেট-friendly generalist combining দ্রুত hybrid রিজনিং সহ reduced API মূল্য এর $2/$6 প্রতি মিলিয়ন টোকেন.

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

xAI

Grok 4.7

একই মূল্যে আপগ্রেড

2.1 ট্রিলিয়ন প্যারামিটার পাওয়ারহাউস সহ four-টিয়ার adjustable রিজনিং, শীর্ষ আইনি এজেন্ট scores, এবং unchanged $2/$6 মূল্য.

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Grok 4.5 is faster at 130 tok/s vs 110 tok/s.
  • Grok 4.7 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 74.2%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGrok 4.5Grok 4.7
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7546
Provider
xAIxAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$6.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.35 / 1M$1.35 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
500K tokens~750 A4 pages of text500K tokens~750 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.2%77.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
75.9%78.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.50 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Grok 4.7
+3.0% SWE-bench lead
খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
Grok 4.5
+18% faster generation
কনটেক্সট
Tied
500K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Grok 4.5Grok 4.7
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.2%vs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

75.9%vs78.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.8%vs88.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1435ptsvs1465pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

13.9%vs15.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

49.5%vs38%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

47%vs52.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73.5%vs76.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

87.8%vs91.2%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

87.2%vs89.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs110 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Grok 4.50.50s
Grok 4.70.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Grok 4.54.35s
Grok 4.75.17s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Grok 4.5 মাসিক API বিল
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
Grok 4.7 মাসিক API বিল
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Grok 4.5 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • উল্লেখযোগ্য মূল্য reduction প্রতি $2 ইনপুট এবং $6 আউটপুট প্রতি মিলিয়ন টোকেন
  • দ্রুত 130 টোকেন/sec প্রজন্ম গতি সহ 500ms সময়-প্রতি-প্রথম-টোকেন
  • Solid রিজনিং বেঞ্চমার্ক জুড়ে mathematics, লজিক, এবং সম্পূর্ণ-stack কোডিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • কনটেক্সট উইন্ডো reduced প্রতি 500K টোকেন থেকে earlier 1M variants
  • Superseded মধ্যে প্যারামিটার স্কেল এবং আইনি গভীরতা দ্বারা Grok 4.7

Grok 4.7 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • বিশাল 2.1T MoE প্যারামিটার স্কেল সহ unchanged base মূল্য ($2 মধ্যে / $6 out প্রতি 1M)
  • 4-level রিজনিং effort control সহ শীর্ষ আইনি এজেন্ট score (Harvey আইনি 19.6%)
  • উচ্চ biology এবং বৈজ্ঞানিক সংশ্লেষণ পারফরম্যান্স (LatchBio 62.4%)
  • শক্তিশালী official CursorBench (46.3) এবং Terminal-Bench (38.0) পারফরম্যান্স
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Independent বেঞ্চমার্ক show কম scores চেয়ে official claims (Terminal-Bench ~26% vs 38%)
  • দীর্ঘ-কনটেক্সট queries (>=200K) double effective API মূল্য ($4 মধ্যে / $12 out) জুড়ে entire request
  • মাল্টিমোডাল ছবি রিজনিং remains somewhat weaker চেয়ে competing ভিশন flagships

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGrok 4.5Grok 4.7
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.62$0.68
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
44K46K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K23K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGrok 4.5Grok 4.7
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)grok-4-5-latestgrok-4-7-latest
API প্রোটোকলxAI REST API (OpenAI-Compatible)xAI REST API (OpenAI-Compatible)
রিলিজ তারিখ2026-072026-09
নলেজ কাটঅফMarch 2026April 2026
আর্কিটেকচারAdvanced Sparse MoE2.1T Multimodal Sparse MoE
প্যারামিটার স্কেলConfidential2.1T (MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 500K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)পূর্ণ 500K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLক্যাশড ইনপুট রেট $0.5/1M টোকেনক্যাশড ইনপুট রেট $0.5/1M টোকেন
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সরিয়েল-টাইম ওয়েব ও X (টুইটার) সার্চ গ্রাউন্ডিং + কোড এক্সিকিউশনরিয়েল-টাইম ওয়েব ও X (টুইটার) সার্চ গ্রাউন্ডিং + কোড এক্সিকিউশন
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশনAPI প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনxAI Production Safety & Alignment VerifiedxAI Production Safety & Alignment Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

Grok 4.5 vs Grok 4.7: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Grok 4.5 or Grok 4.7?

Grok 4.5 is more intelligent. It scores 75 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Grok 4.5 is faster, generating 130 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model has lower latency?

Grok 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.62s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Grok 4.5 if your priority is Cost-sensitive production APIs, rapid coding assistants, and technical Q&A. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Grok 4.7 if your workflow prioritizes Affordable second opinions in coding and legal workflows, enterprise domain tasks, and balanced agentic automation. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Grok 4.5 compare to Grok 4.7 in API token pricing and cost per token?+

Both Grok 4.5 and Grok 4.7 share matched API token pricing at $2.00 per 1M input tokens and $6.00 per 1M output tokens. Because their token economics are identical, your selection should be guided by benchmark latency, memory horizon, and reasoning capabilities rather than operational token fees. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: Grok 4.5 or Grok 4.7?+

Both Grok 4.5 and Grok 4.7 offer an identical context window of 500K tokens (~375k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.

Which AI model is better for software engineering and coding: Grok 4.5 or Grok 4.7?+

Grok 4.5 scores 74.2% on SWE-bench Verified while Grok 4.7 scores 77.2%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Grok 4.7 holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Grok 4.5 and Grok 4.7?+

Grok 4.5 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Grok 4.7 provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between Grok 4.5 and Grok 4.7?+

Grok 4.5 generates approximately 130 tokens per second, while Grok 4.7 delivers 110 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Grok 4.5 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Grok 4.5 and Grok 4.7 to optimize costs?+

Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Grok 4.5, and route deep architectural or complex reasoning queries to Grok 4.5. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs