Grok 4.6 Preise 2026: jede Rate und was Teams wirklich zahlen

Die offizielle Grok-4.6-Preistafel

Hier ist die aktuelle Textmodell-Tabelle von xAIs eigener Seite, jedes Modell, beide Kontextbänder, ohne Rundung. Die Fußzeile der Seite datiert sie auf den 3. Juli 2026.

Drei Dinge in dieser Tabelle lohnen einen genaueren Blick.

Die 200k-Schwelle ist ein Umschalten für die gesamte Anfrage. xAIs Formulierung ist eindeutig: Modelle mit Long-Context-Preisen berechnen die langen Raten „für alle Tokens einer Anfrage“, sobald der Prompt die Schwelle erreicht. Ein Prompt mit 201.000 Tokens zahlt nicht 2x auf die letzten Tausend. Er zahlt 2x auf alle 201.000. Bei einer agentischen Schleife, die Tool-Output Runde für Runde anhäuft, bepreist das Überschreiten dieser Linie bei Runde neun die gesamte Runde neun ab ihrem ersten Token neu.

Das Flaggschiff ist nicht das größte Kontextfenster, das xAI verkauft. grok-4.3 und die gesamte 4.20-Familie führen 1M; 4.6 führt 500k zum doppelten Output-Preis. Wenn die Aufgabe ein einziges riesiges Dokument in einem einzigen Aufruf ist, ist das ältere Modell sowohl geräumiger als auch günstiger.

Gecachter Input ist die einzige Spalte, in der 4.6 teurer ist als 4.5, mit 0,50 $ gegenüber 0,30 $. Die Richtung sei genau festgehalten: xAI hat den Preis nicht mitten im Betrieb erhöht. Grok 4.5s Cache-Rate wurde nach dem Launch auf 0,30 $ gesenkt, und 4.6 startete mit der älteren Zahl. Der Effekt auf die heutige Tabelle ist so oder so derselbe, und er trifft Workloads am härtesten, die einen festen Prompt wiederholt senden. Unser Grok 4.5 Preise-Beitrag zeigt die ältere Staffel, falls du Generationen vergleichst, und der xAI-Preise-Guide deckt die gesamte Modellreihe ab, einschließlich Grok Imagine und der Sprachmodelle.

Was Leute tatsächlich zahlen

Das ist der Teil, den die Launch-Berichterstattung nie hat, weil er echten Traffic statt einer Pressemitteilung braucht. OpenRouter veröffentlicht sowohl den gelisteten Preis als auch den Preis, der seinen Nutzern tatsächlich berechnet wird, aggregiert über echten Traffic.

Lies die beiden Spalten getrennt, denn sie erzählen unterschiedliche Geschichten.

Beim Input liegt der reale Preis bei etwa einem Drittel des Listenpreises, und der einzige Grund dafür ist Caching. Neun von zehn Input-Tokens im echten Grok-4.6-Traffic werden aus dem Cache zu 0,50 $ statt berechnet zu 2,00 $ ausgeliefert. Das ist kein Rabatt, den xAI bewirbt; es ist eine emergente Eigenschaft davon, wie das Modell tatsächlich genutzt wird – in langen Konversationen mit einem stabilen Präfix.

Beim Output liegt die effektive Rate über dem Listenpreis. 6,122 $ gegenüber 6,00 $ bedeutet, dass ein Teil des echten Traffics 200.000 Tokens überschreitet und die Long-Context-Rate von 12,00 $ zahlt. Klein in der Summe, aber es ist direkter Beweis dafür, dass die Klippe nicht theoretisch ist.

Die Folgerung zählt mehr als jede der beiden Zahlen: Deine Cache-Trefferquote ist der größte Hebel auf deiner Grok-4.6-Rechnung, mehr wert als jeder Modellwechsel. Und das passiert nicht automatisch, wie man annehmen könnte. Caching passiert von selbst, aber xAIs Dokumentation zum Prompt-Caching empfiehlt, den Header x-grok-conv-id zu setzen, speziell „um deine Cache-Trefferquote zu maximieren“, weil er die Anfragen einer Konversation an denselben Server routet. Lässt man diesen Header weg, kann man 2,00 $ zahlen, wo der Flottendurchschnitt 0,72 $ zahlt.

Praktiker, die Modelle vergleichen, haben dieselbe Asymmetrie von der anderen Seite bemerkt:

"About the cost, Grok doesn't really cost less outright. Output token is cheaper, but their cache is not that cheap. Grok use less token than Sonnet tho."

popiazaza, r/cursor

Dieser Kommentar bezieht sich auf Grok 4.5, dessen Cache-Rate mit 0,30 $ günstiger ist. Bei 4.6 wird der Punkt schärfer statt schwächer.

Die Posten, die niemand einplant

Token-Raten sind eine Zeile einer viel längeren Rechnung. Hier ist alles andere, wofür xAI dich auf derselben Seite berechnen kann.

Serverseitige Tools werden pro Aufruf abgerechnet, zusätzlich zu Tokens.

Der Posten, den man bei jedem Retrieval-Build im Auge behalten sollte, ist die Collections-Suche zu 2,50 $ pro 1.000. Das ist der Zähler, der anspringt, wenn dein Agent deine eigenen hochgeladenen Dokumente abfragt – der gesamte Mechanismus hinter RAG gegenüber einem rohen LLM. Jede fundierte Antwort ist ein Tool-Aufruf, und jeder Tool-Aufruf hat einen Preis, der nichts mit dem Modell zu tun hat.

Speicher ist wiederum ein eigener Zähler. Dateispeicher kostet 0,025 $ pro GiB und Tag, Collection-Speicher 0,10 $ pro GiB und Tag, und Downloads 0,20 $ pro übertragenem GiB. Eine 50-GiB-Wissenssammlung, die untätig herumliegt, kostet 5 $ am Tag – egal, ob ihr jemand eine Frage stellt oder nicht.

Priority Processing ist ein flacher 2x-Aufschlag auf alles. Input-, Output-, gecachte und Reasoning-Tokens verdoppeln sich alle. Zwei faire Details, die xAI veröffentlicht und die Anerkennung verdienen: Caching-Rabatte gelten vor dem Multiplikator, und man wird nur zur Priority-Rate abgerechnet, wenn die Antwort "service_tier": "priority" bestätigt. Wird die Anfrage auf der Standardstufe bedient, zahlt man Standardraten.

Der Batch-Rabatt schließt das Flaggschiff aus. Der 20-%-Rabatt der Batch-API gilt für grok-4.3 und die drei grok-4.20-Varianten. Er gilt nicht für 4.6, 4.5 oder grok-build-0.1. Für über Nacht laufende, batchfähige Arbeit wie Ticket-Klassifizierung oder Backlog-Triage landet das ein Jahr alte grok-4.3 nach dem Rabatt bei 1,00 $ Input und 2,00 $ Output – der halbe Preis des Flaggschiffs. Die Haupt-Preistabelle gibt dir davon keinen Hinweis.

Eine blockierte Anfrage kostet trotzdem Geld. Verstöße, die vor der Generierung in der Responses API erkannt werden, kosten eine Gebühr von 0,05 $ pro Anfrage. Man kann fünf Cent für einen Output zahlen, den man nie erhalten hat.

Stell deine eigene Rechnung zusammen

Reine Token-Mathematik unterschätzt, was du ausgibst. Schalte die Tools ein und beobachte, wie sich das Verhältnis verschiebt.

Welche Tür du zum Kauf nutzt, verändert den Preis

Dasselbe Modell, fünf Kaufwege, und zwei davon verkaufen es noch nicht.

Die xAI-API ist der Referenzpreis: 2,00 $ / 0,50 $ / 6,00 $, Pay-as-you-go, kein veröffentlichtes Freikontingent.

OpenRouter listet dieselben 2,00 $ / 6,00 $ / 0,50 $-Cache-Read-Rate und sagt unverblümt, dass es Anbieterpreise „ohne Aufschlag“ durchreicht. Die Kosten liegen anderswo: eine 5,5-%-Gebühr beim Guthabenkauf, mit einem Mindestbetrag von 0,80 $, 5 % bei Krypto, und ungenutztes Guthaben verfällt nach einem Jahr. Bringst du deinen eigenen xAI-Schlüssel mit, wird Nutzung über das Plankontingent hinaus mit 5 % dessen berechnet, was dieselbe Anfrage gekostet hätte. Es betreibt auch zwei Endpunkte, Standard und Zero-Data-Retention, zur selben Rate, aber unterschiedlicher gemessener Geschwindigkeit: 74 gegenüber 80 Tokens pro Sekunde im Median, 1,02 s gegenüber 0,81 s Latenz, beide bei 100 % Verfügbarkeit über 30 Tage.

SuperGrok für 30 $/Monat ist die günstigste Verbraucherstufe, die Grok 4.6 als Leistungsmerkmal nennt, laut xAIs Preisseite. SuperGrok Plus kostet 100 $/Monat. Free, SuperGrok Lite, SuperGrok Heavy, Business und Enterprise erscheinen alle im Plan-Vergleich, aber nur Free, SuperGrok und SuperGrok Plus haben eine veröffentlichte Zahl; der Rest ist Contact-Sales oder ungelistet.

Azure AI Foundry und AWS Bedrock hinken noch eine Generation hinterher. Azures Grok-Preisseite endet oben bei Grok-4.3 Global, mit 1,25 $ Input und 2,50 $ Output. Das ist günstiger pro Token, und es sind zwei Releases alt. Wenn die Beschaffung vorschreibt, dass Inferenz über eine einzige Cloud läuft, ist Grok 4.6 für dich zu keinem Preis kaufbar. Es ist dasselbe Muster, das wir bei Grok Bot und dem Grok Voice Agent Builder gesehen haben: xAI liefert zuerst an die eigenen Oberflächen und lässt Reseller nachziehen.

Grok 4.6 im Vergleich zu den anderen Flaggschiffen

Beim Output ist Grok 4.6 die günstigste Frontier-Tier-Option hier, die nicht Open-Weight ist. 6,00 $ gegenüber 10, 15, 25 und 30 $ ist keine knappe Entscheidung, und das erklärt, warum das Modell zuerst in Coding-Agenten auftaucht: Diese Workloads sind output-lastig und kontext-flexibel.

Wechselt man zur gecachten Spalte, kehrt sich die Rangfolge um. Sonnet 5 cached zu 0,20 $ gegenüber Grok 4.6s 0,50 $, hat ein 1M-Fenster ohne Long-Context-Aufschlag und einen Batch-Rabatt, den Grok 4.6 nicht hat. Für eine Workload, die einen großen festen Prompt sendet und drei Sätze zurückliefert – genau das, was eine Support-Queue tut –, fällt die günstigere Output-Rate kaum ins Gewicht.

Ein Fairness-Hinweis zum Vergleich selbst: Gecachter Input ist bei verschiedenen Anbietern nicht dasselbe Produkt. Anthropic und OpenAI berechnen separat für das Schreiben eines Cache-Eintrags, Google rechnet stündlichen Cache-Speicher ab, und xAI veröffentlicht eine Lese-Rate ohne separate Schreibgebühr auf der Seite. Nur die Cache-Spalte zu vergleichen, schmeichelt den Anbietern, die die Gebühr aufteilen. Wenn du das breitere Feld willst: Grok 4.5 Alternativen deckt die nächsten Nachbarn ab, und Qwen3.8 Max deckt das Open-Weight-Ende ab.

Was das in einer Support-Queue tatsächlich kostet

Rechnet man mit den Standardwerten des Widgets, kostet Grok 4.6 etwa 1,5 Cent an Tokens pro Konversation, plus einen weiteren Cent, sobald Retrieval und Suche eingeschaltet sind. Bei 20.000 Konversationen im Monat sind das ein paar hundert Dollar.

Jetzt bepreise den Rest des Builds: die Helpdesk-Integration, die Triage-Regeln, das Confidence-Gate, die Eskalationspfade, die Review-Schleife, den Bereitschaftsdienst, wenn etwas schiefgeht. Die Tokens sind ein Rundungsfehler gegenüber all dem.

Deshalb verweise ich Käufer immer wieder auf Kosten pro Lösung statt auf Kosten pro Million Tokens, und deshalb ist Support-ROI messen eine nützlichere Übung, als eine Preistabelle zu optimieren.

Zwei Fehlermuster, die ich wiederholt bei Preisgesprächen sehe, vor denen dich beide eine Token-Tabelle nicht warnen wird.

Das erste ist Volumen, nicht Rate. Ein Käufer, der unser eigenes Produkt testete, erreichte an einem einzigen Testtag 200 Interaktionen und begann sofort, 9.000 im Monat zu projizieren. Am Preis hatte sich nichts geändert. Was sich geändert hatte, war ihre Schätzung, wie oft das Ding genutzt wird – was immer höher ist als die Tabellenkalkulation sagte.

Das zweite ist die Form des Preismodells selbst. Ein Testnutzer führte zwölf Test-Chats durch, sah den Agenten gut performen, öffnete die Abrechnungsseite und beantragte die Kündigung auf der Stelle. Das Produkt funktionierte. Die Struktur der Rechnung war das Problem. Deshalb würde ich einem Support-Käufer lieber eine Zahl pro gelöstem Ticket nennen als eine Zahl pro Million Tokens: niemand kann seinen eigenen Token-Verbrauch prognostizieren, aber jeder kann seine Tickets zählen.

Und das, was ein günstigeres Modell nie behebt: Grounding in deinen eigenen Inhalten. Grok 4.6s Wissensstand bedeutet, dass es nichts über deine Rückgaberichtlinie, deine SKUs oder den Ausfall der letzten Woche weiß. Das kommt aus deiner Wissensdatenbank und vergangenen Tickets, und das ist eine Build-Kostenstelle, unabhängig davon, welches Modell darunterliegt.

Dasselbe gilt für Adversarial Testing und für Containment-Messung. Echte Posten, und keine Preistabelle enthält sie.

eesel bepreist das Ergebnis, nicht die Tokens

Ich habe die letzten Jahre damit verbracht, die Schicht zwischen einem Modell und einem Helpdesk zu bauen, und das, was ich jedem sagen würde, der eine Token-Tabelle mit einem Support-Projekt im Kopf liest: Du bepreist die günstigsten 5 % der Arbeit.

eesel ist die anderen 95 %. Es verbindet sich in wenigen Minuten mit Zendesk, Freshdesk und dem Rest, lernt aus deinem Hilfecenter, deinen Makros und gelösten Tickets, sodass es schon wie dein Team klingt, und simuliert gegen deine eigenen historischen Tickets, bevor es einem einzigen echten Kunden antwortet. Du siehst zuerst die Genauigkeit auf deinen Daten, füllst die Lücken, die es aufzeigt, lässt es erneut laufen und gehst dann live.

Die Abrechnung funktioniert nach Ergebnissen statt nach Zählern: 40 Cent pro bearbeitetem Ticket oder Chat, laut unserer Preisseite, abgerechnet pro Konversation und nicht pro Antwort, ohne Sitzplatzgebühren und ohne Berechnung für Tickets, die deine Mitarbeiter selbst übernehmen. Es gibt 50 $ kostenlose Nutzung ohne Kreditkarte, du kannst zunächst einen Teil des Volumens routen, und du kannst die monatlichen Ausgaben deckeln. Kein Cache-Key-Header zum Vergessen, keine 200k-Klippe, keine separate Zeile für die Suche, die die Antwort erzeugt hat. Unsere Seiten zu Sicherheit und Enterprise decken die Compliance-Seite ab.

Wenn du ein Modell für eine Support-Queue statt für einen Coding-Agenten auswählst, ist der beste KI-Agent für diese Aufgabe ein besserer Ausgangspunkt als jede Preistabelle, und KI-Kundenservice-Software deckt die Plattformebene darüber ab.

Die Zahlen, an denen ich einen Rollout messen würde, sind automatisierte Ticketlösung und Lösungsrate, nicht Dollar pro Million Tokens. Ob sich das auf echten Queues bewährt, dafür ist unsere Seite Kunden da.

Teste eesel kostenlos, lass die Simulation laufen und bepreise das Ergebnis statt der Tokens.