Grok 4.6 API 料金：200Kを超えると全トークンが倍、4.5が勝つ境界

Grok 4.6 は入力100万トークンあたり $2.00、出力 $6.00 で、これは Grok 4.5 とまったく同じです。 2枚のモデルカードは、レート制限まで含めてそれ以外が一致しています。違う数値はひとつ、キャッシュ入力だけで、しかも高いのは新しいモデルのほうです。

より大きな数値は、そもそもモデル間の差ではありません。プロンプトが20万トークンに達すると全レートが倍になり、しかもリクエスト全体に対して倍になります。

モデルID：      grok-4.6 / grok-4.5（ゲートウェイでは x-ai/grok-4.6）
コンテキスト：  どちらも 500K
200K未満：      $2.00 入力 / $6.00 出力   両モデル共通
                キャッシュは 4.6 が $0.50、4.5 が $0.30
200K以上：      $4.00 入力 / $12.00 出力  両モデル共通
                キャッシュは 4.6 が $1.00、4.5 が $0.60
しきい値：      超過分ではなくリクエストの全トークンに適用
実測：          リクエストごとの固定入力オーバーヘッドは 4.6 が206、4.5 が494トークン
分岐点：        キャッシュ約575トークン。それ未満なら 4.6 が1回あたり安い
スナップショット： 2026-08-19

Grok 4.6 API の料金はいくら？

入力 $2.00、キャッシュ入力 $0.50、出力 $6.00（100万トークンあたり）。プロンプトが20万に達するまでは。 出典は xAI のモデル一覧で、ちなみにこのドキュメントサイトは現在 SpaceXAI と名乗っています。

grok-4.3 をこの表に入れたのには理由があります。どちらの 4.x フラッグシップよりも入力が38%、出力が58%安く、コンテキストは 500K ではなく 1M です。最新モデルを必要としないワークロードなら、ひとつ下の段は小さな節約ではありません。

ゲートウェイは表示レートをそのまま通します。OpenRouter と ofox はどちらも x-ai/grok-4.6 を $2.00 と $6.00、コンテキスト 500,000 で掲載しています。どちらのカタログも見せていないのが2行目です。ゲートウェイのモデル一覧はモデルごとに価格ペアを1組しか持たない傾向があるため、20万超の倍額は請求が来るまで見えません。これは xAI の表から読み取るべきで、カタログのフィールドからではありません。

プロンプトが20万トークンを超えると何が起きる？

リクエスト全体が再価格付けされます。超過分だけではありません。 xAI の表現は明確で、プロンプトがしきい値に達したリクエストは全トークンが高いレートで課金されます。

2,000トークンだけ違う2つのリクエスト、出力はどちらも2,000トークン：

プロンプトが1%大きいだけで請求は102%増です。ここには緩やかな傾斜はなく、線より下のトークンに部分的な割引もありません。

実務上の帰結は、コンテキストウィンドウが 500K あっても、コストに敏感な作業では20万が硬い天井であって柔らかい天井ではないということです。ウィンドウの40%を超えた時点で高い段にいます。

この線が見た目より越えやすい理由が2つあります。ひとつ目は、しきい値が数えるのはプロンプトなので、長い会話は1ターンずつ線に近づき、どの単一メッセージも大きくないまま越えてしまうこと。ふたつ目は、プロンプトの中身はあなたのプロンプトだけではないこと。これが次節の主題です。

バッチ処理なら、線を越えた後ではなく前で分割するのが正解です。15万トークンのリクエスト2本なら入力費用は $0.60、30万トークン1本なら同じトークン量で $1.20 です。

Grok 4.6 と 4.5 の違いはどこ？

公開カード上の数値ひとつだけです。 2枚のモデルカードを引いて全フィールドを並べました。

キャッシュ入力は新しいモデルのほうが67%高いです。通常とは逆方向で、これが 4.5 を残しておく唯一の公開根拠になっています。

エイリアスの行は Grok Build を使っているなら二度見る価値があります。grok-build-latest が指すのは Grok 4.5 で、4.6 ではありません。Build 段がフラッグシップに追従すると思っていたなら、追従しません。サブスクリプションが従量課金に勝つ条件は Grok Build と API コストの内訳にあります。

同じプロンプトが Grok 4.5 で高くなるのはなぜ？

リクエストごとに固定の入力トークン塊が付いてきて、それが 4.5 では 4.6 の2倍以上あるからです。

2026年8月19日、OpenAI 互換ゲートウェイ経由で4つのモデルに1語・50語・200語のまったく同じ本文を送り、直線を当てました。どのモデルも本文を正確に1.00トークン/語で数えました。合わないのは切片です。

4 と 12 は普通のチャットテンプレートです。206 と 494 は前置きです。自分で system メッセージを足すと、両方の数値がそのメッセージ分（7トークン）だけ増えました。つまりこれは送った内容の下に敷かれていて、置き換えられるものではありません。

2本目の経路で切り分けられなかったので、出所は未確認として扱います。このオーバーヘッドは経路ではなくモデルに付いてきます（同じエンドポイント上で 4.3 と xAI 以外のモデルには存在しません）が、上流由来かを確認するには直接の鍵が必要です。いずれにせよ請求書には載るので、見積もりに入れてください。

公開レートで換算すると、自分のトークンを1つも送る前に:

4.5 のキャッシュが安いのは本当ですが、短い呼び出しでは大きな前置きがその分を食い尽くしてなお余ります。

余裕も食います。4.5 では自分の数えたトークンより494トークン早く、4.6 では206トークン早く20万の崖に到達します。プロンプト予算をちょうど199,800トークンに置いているなら、すでに超えています。

あなたのワークロードではどちらが安い？

キャッシュ約575トークンで答えが反転します。

計算は手でも追える規模です。Grok 4.5 はキャッシュ100万トークンあたり $0.20 得をし、これは1キャッシュトークンあたり $0.0000002 です。一方で大きい前置きにより1リクエストあたり $0.000115 損をします。割ると575トークンになります。

• キャッシュ前置きが約575トークン未満：Grok 4.6 のほうが1回あたり安い
• 約575トークン超：Grok 4.5 が安く、差は線形に広がる
• 10万トークンのキャッシュ済み system プロンプトとツール定義なら 4.5 で1リクエスト $0.02 の節約、前置きのペナルティのおよそ170倍

20万のしきい値はこの線を動かしません。超えると両モデルの全レートが倍になり、キャッシュの優位も100万あたり $0.40 に倍増し、前置きのペナルティも倍増するので、分岐点はおよそ575トークンのままです。

ここまでは入力の話です。出力では2つのモデルが本当に分岐し、しかもキャッシュの論理には一切従いません。同じコード生成プロンプトを各8回流しました。

最後の行だけが出力側の数値ではないので、基準を明示します。出力を100万あたり $6.00 で計算し、さらに入力を100万あたり $2.00 で足したものです。入力側には前節の固定オーバーヘッドが含まれます（4.6 は入力244トークン、4.5 は532トークン）。出力だけなら $5.69 と $1.58 です。今回の各プロンプト実行ではキャッシュヒットを記録していないため、入力はすべて非キャッシュ単価で計算しており、この総額は上限値です。前置きがキャッシュから返っていた場合は $5.98 と $1.99 に近づきます。どちらで数えても順序は変わりません。

16件の応答すべてに関数定義とドキュメント文字列が含まれていました。これは構造チェックであって品質判断ではなく、コードの採点はしていません。疑いようがないのは支出です。このタスクで Grok 4.6 は課金対象の出力トークンが3.6倍、実時間が3.2倍で、仕事自体は両モデルとも完了しました。

フィールド名に注意してください。これらのモデルでは completion_tokens に reasoning トークンが含まれません。completion 216トークンと報告した応答の隣に reasoning が723あり、total_tokens は prompt と completion と reasoning の合計でした。prompt_tokens × 入力単価 + completion_tokens × 出力単価 で組んだ見積もりは、このワークロードで出力を77%、呼び出し全体を約71%少なく数えます。この1フィールドの誤差は、このページに出てくるどの価格差より大きいです。

短くまとめると、長いキャッシュ前置きと、熟考に金を払いたくない短い決定的な作業には 4.5、追加の推論そのものが目的なら 4.6 です。

Grok 4.6 の呼び出し方

OpenAI 互換なので、ベースURLとモデル文字列だけです。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_KEY", base_url="https://api.ofox.io/v1")

r = client.chat.completions.create(
    model="x-ai/grok-4.6",          # 安いキャッシュ段が欲しければ x-ai/grok-4.5
    messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module and run the tests."}],
)
u = r.usage
billed_output = u.completion_tokens + u.completion_tokens_details.reasoning_tokens
print(u.prompt_tokens, billed_output)

入り口で刺されやすい3点：

• ゲートウェイではIDに名前空間が付く。 xAI 直叩きなら grok-4.6、OpenRouter と ofox では x-ai/grok-4.6 です。ハイフンが必要です。
• logprobs は静かに失敗する。 xAI は grok-4.20 以降で非対応、フィールドは無視されると記載しています。両モデルに logprobs: true と top_logprobs: 3 を送った結果は HTTP 200、エラーなし、レスポンスに logprobs オブジェクトなし。効いていないことを知らせるものが何もありません。
• 両モデルとも us-east-1 と us-west-2 のみ。 米国外のデータ所在地要件があるなら、価格に関係なくこの2つは答えになりません。

ofox はチャージが15%オフ、2026-08-31 まで。x-ai/grok-4.6 と x-ai/grok-4.5 を同じ鍵・同じエンドポイントの後ろに、他の約130モデルと並べて置けるので、上のA/Bは文字列1つの変更で済みます。現行のカタログ仕様は Grok 4.6 と Grok 4.5 のモデルページにあります。

プロバイダー横断のレート制限は LLM API レート制限の比較に並べてあります。旧世代の Grok ラインナップと鍵の設定手順は Grok API 料金とセットアップガイドが今も基礎を押さえています。

参考情報源

• xAI 開発者ドキュメント：モデルと料金
• xAI 開発者ドキュメント：Grok 4.6 モデルカード
• xAI 開発者ドキュメント：Grok 4.5 モデルカード
• OpenRouter：x-ai/grok-4.6
• ofox モデルページ：Grok 4.6
• ofox モデルページ：Grok 4.5