Grok 4.5: El modelo de programación conjunto de SpaceXAI y Cursor

Qué es Grok 4.5

Grok 4.5 es un modelo de mezcla de expertos (mixture-of-experts) para programación, trabajo con agentes y tareas de conocimiento que SpaceXAI (xAI) y Cursor entrenaron juntosy lanzaron el 8 de julio de 2026. Es inusual que un mismo modelo se lance bajo dos marcas el mismo día: xAI lo llama “nuestro modelo más potente hasta la fecha”, y Cursor lo denomina “nuestro modelo más inteligente y el primero que hemos construido para algo más que ingeniería de software”. El ID del modelo de la API es grok-4.5.

Aquí está el titular honesto antes del de marketing: en los benchmarks oficiales de lanzamiento, Grok 4.5 no es el que obtiene la puntuación más alta. Fable 5 de Anthropic lidera la mayoría de las evaluaciones de programación, y Opus 4.8 supera a Grok 4.5 en un par de ellas. En lo que Grok 4.5 gana es en rendimiento, eficiencia de tokens y precio: se sirve a 80 tokens por segundo, utiliza aproximadamente 4.2× menos tokens de salida que Opus 4.8 en SWE-Bench Pro, y cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $6 por millón de tokens de salida. Si tu cuello de botella es la latencia y el coste por tarea resuelta en lugar del último punto de precisión en los benchmarks, ese intercambio es toda la historia.

Grok 4.5 at a glance (as of July 8, 2026)

API model ID:   grok-4.5
Architecture:   mixture-of-experts
Built by:       SpaceXAI (xAI) + Cursor, co-trained
Serving speed:  ~80 tokens/sec ("fast-model" tier)
Pricing:        $2 / MTok input, $6 / MTok output
Available in:   Cursor (all plans), Grok Build CLI, SpaceXAI API
Not yet in:     the EU (expected mid-July 2026)

La asociación entre SpaceXAI y Cursor

Grok 4.5 no apareció de la nada. El 21 de abril de 2026, Cursor anunció su asociación con SpaceX para acelerar el entrenamiento de modelos, utilizando la infraestructura de Colossus de SpaceXAI para superar un cuello de botella en la capacidad de cómputo. La línea de modelos propia de Cursor había avanzado rápidamente: Composer se lanzó como su primer modelo de codificación agéntica, Composer 1.5 escaló el aprendizaje por refuerzo en más de 20 veces, y Composer 2 añadió preentrenamiento continuo para alcanzar resultados de nivel de frontera a una fracción del costo. Grok 4.5 es el siguiente peldaño en esa escalera, y esta vez también lleva la marca Grok de xAI.

Las dos publicaciones de lanzamiento describen el mismo modelo desde dos ángulos. xAI afirma que Grok 4.5 fue "entrenado junto a Cursor" en decenas de miles de GPU NVIDIA GB300, con un filtrado de datos intensivo y aprendizaje por refuerzo sobre cientos de miles de tareas de ingeniería de software de varios pasos. Cursor señala que el modelo es una red de mezcla de expertos entrenada con "billones de tokens de datos de Cursor" además de material deliberadamente más amplio —tareas STEM de alta calidad, artículos de investigación y otros trabajos de conocimiento— para que pueda ir más allá de la ingeniería de software pura hacia la ciencia de datos, las finanzas y el trabajo legal. Cursor mantiene Composer 2.5disponible también, como una categoría de peso diferente.

Una nota sobre el nombre, ya que suele confundir a la gente: xAI se refiere a sí misma como SpaceXAI a lo largo de estos anuncios (la cuenta de X es @SpaceXAI, y la consola de desarrollador se encuentra en console.x.ai), mientras que el dominio y la documentación permanecen en x.ai. En este artículo, "SpaceXAI" y "xAI" se refieren a la misma empresa.

Benchmarks oficiales

Ambas empresas publicaron tablas de benchmarks. La siguiente tabla proviene de la publicación de lanzamiento de Cursor, la cual es la más completa porque incluye a Composer 2.5 y Fable 5 de Anthropic en la misma cuadrícula. Todas las cifras aquí son reportadas por los proveedores y reflejan cada modelo en un ajuste de esfuerzo de razonamiento específico, lo cual es importante; consulta las advertencias justo después.

Ajustes de esfuerzo en esta tabla: Grok 4.5 en high, Opus 4.8 y Fable 5 en max, GPT-5.5 en xhigh. Fuente: Publicación de lanzamiento de Cursor.

La propia tabla de xAI añade una segunda variante, DeepSWE 1.1 (un entorno de pruebas mini-swe-agent ejecutado por DataCurve), donde el orden es Fable 5 al 70%, GPT-5.5 al 67%, Opus 4.8 al 59%, Grok 4.5 al 53% y GLM 5.2 al 44%. xAI también sitúa a Grok 4.5 en el puesto n.º 1 en el Legal Agent Benchmark de Harvey, su resultado individual más sólido y la base para la afirmación de "más que ingeniería de software". Las dos tablas oficiales coinciden dentro del margen de redondeo en las filas compartidas (por ejemplo, xAI lista a Fable 5 con un 80.4% en SWE-Bench Pro frente al 80.3% de Cursor).

Cómo interpretar las cifras

Tres advertencias determinan si estos benchmarks tienen relevancia para tu carga de trabajo:

• Los ajustes de esfuerzo no son iguales. Grok 4.5 se mide en high mientras que Opus 4.8 y Fable 5 se encuentran en max. Esa es una forma razonable de mostrar la “inteligencia por unidad de cómputo”, pero no es una comparación de techo equivalente. Interpreta la tabla como “esto es lo que hace cada modelo con esta configuración”, no como “este es el mejor rendimiento de cada modelo”.
• Cursor reveló un problema de contaminación. En su propia publicación, Cursor señala que Grok 4.5 tiene una ventaja en CursorBench porque una instantánea anterior de la base de código de Cursor se incluyó accidentalmente en el entrenamiento. Esa es una nota al pie encomiablemente honesta, y una razón para descartar cualquier cifra de CursorBench para este modelo.
• Grok 4.5 rara vez encabeza una fila. Fable 5 lidera Terminal-Bench, DeepSWE y SWE-Bench Pro; Opus 4.8 lidera SWE-Bench Multilingual y SWE-Bench Pro frente a Grok. Grok 4.5 es consistentemente competitivo, no consistentemente el primero. El argumento de venta se centra deliberadamente en la velocidad y el costo, lo cual se cuantifica en la siguiente sección.

Velocidad, eficiencia y costo

Aquí es donde Grok 4.5 presenta su caso. xAI lo sirve a ~80 tokens por segundo, lo que denomina velocidad de modelo rápido, y lo combina con una afirmación de eficiencia de tokens: en SWE-Bench Pro, Grok 4.5 resuelve tareas utilizando 15,954 tokens de salida en promedio, aproximadamente 4.2 veces menos que Opus 4.8 al máximo (67,020 tokens). xAI plantea esto como “resolver tareas en menos de la mitad del número de pasos” y “aproximadamente 2 veces la eficiencia de tokens de modelos líderes comparables”.

La implicación práctica: el costo por tarea resuelta puede ser significativamente menor que el de un modelo con mayor puntuación pero más verboso, incluso si el benchmark principal es uno o dos puntos inferior. Si ejecutas agentes a gran escala — muchas sesiones largas y con uso intensivo de herramientas — esa diferencia se refleja en la factura y en la latencia, no en una tabla de clasificación. La realidad es que, en las tareas más difíciles y exigentes, un Fable 5o Opus 4.8 ejecutado en max puede resolver algo que Grok 4.5 no logra.

Precios y planes

Grok 4.5 tiene el mismo precio en la API de xAI y en el nivel estándar de Cursor, con una opción adicional en Cursor para menor latencia:

Cursor incluye Grok 4.5 en sus planes individuales y de equipo con una asignación de uso significativa y 2× de uso durante la primera semana. xAI también ofrece uso gratuito de Grok 4.5 por tiempo limitado en Grok Build y Cursor. Los precios y las promociones son volátiles; las cifras aquí presentadas corresponden al 8 y 9 de julio de 2026.

Disponibilidad y el retraso en la UE

Grok 4.5 está disponible desde el primer día en tres lugares: Cursor (todos los planes, en escritorio, web, iOS, CLI y SDK), Grok Build (la CLI de xAI, donde ahora es el modelo predeterminado), y la SpaceXAI API a través de console.x.ai. El único límite estricto que debes conocer: xAI declara claramente que Grok 4.5 aún no está disponible en la UE en ningún producto de SpaceXAI ni en la consola de la API, y se espera su disponibilidad en la UE para mediados de julio de 2026. Si tú o tus usuarios se encuentran en la UE, planifiquen un modelo de respaldo hasta entonces.

Grok Build: La CLI

Grok 4.5 es el modelo predeterminado en Grok Build, el agente de programación de terminal de xAI (actualmente en fase beta y disponible para suscriptores de SuperGrok y X Premium+). Si has utilizado Claude Code o la Antigravity CLI, el conjunto de funciones te resultará familiar: modo de planificación que bloquea las ediciones hasta que las apruebes, subagentes paralelos con soporte para worktree, habilidades que se invocan automáticamente o se ejecutan por nombre, un mercado de plugins, servidores MCP, hooks y memoria persistente. xAI destaca aquí también el rango de trabajo de oficina de Grok 4.5: creación de modelos de Excel de varias hojas, diagramas de PowerPoint a partir de formas nativas y documentos de Word, con plugins publicados en el mercado de Microsoft.

Cómo acceder a grok-4.5

En Cursor, abre el selector de modelos y elige Grok 4.5 — no requiere configuración adicional más allá de tener un plan vigente. En Grok Build, instálalo desde x.ai/cli y ya viene configurado por defecto. En la API, crea una clave en console.x.ai y llama al endpoint compatible con OpenAI. Los ejemplos a continuación provienen de la documentación oficial de SpaceXAI:

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "grok-4.5",
    "input": "Refactor this module and add tests."
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_XAI_API_KEY_HERE>",   # create one at console.x.ai
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="grok-4.5",
    input="Refactor this module and add tests.",
)
print(response.output_text)

xAI también ofrece un xai_sdk nativo y un proveedor de Vercel AI SDK@ai-sdk/xai( grok-4.5 ), ambos utilizando el mismo ID de modelo. Dado que la API es compatible con OpenAI, la mayoría de los clientes existentes al estilo OpenAI funcionan simplemente cambiando la base URL y el nombre del modelo.

Úsalo si, evítalo si

Usa Grok 4.5 si ejecutas agentes de programación a gran escala y te preocupa el costo por tarea resuelta y la latencia: la velocidad de servicio de 80 TPS, una eficiencia de tokens ~4.2× superior frente a Opus 4.8, y un precio de $2/$6 representan una ventaja real para sesiones largas y con uso intensivo de herramientas. Es una opción predeterminada sólida dentro de Cursor, y la API compatible con OpenAI permite realizar pruebas A/B de baja fricción frente a tu modelo actual. También destaca en tareas de oficina y gestión de conocimiento, obteniendo el puesto #1 en el Legal Agent Benchmark de Harvey's.

Evítalo, por ahora, si te encuentras en la UE (espera al lanzamiento de mediados de julio), si necesitas la puntuación máxima absoluta en las tareas más difíciles (las tablas oficiales aún favorecen a Fable 5 y a Opus 4.8 en un par de evaluaciones), o si tu evaluación se basa en CursorBench, donde el propio Cursor señaló contaminación en el entrenamiento. Como siempre, la prueba decisiva es tu flujo de trabajo más complejo, ejecutado con un ajuste de esfuerzo fijo y tarificado por tarea completada en lugar de por token.

FAQ

Fuentes oficiales

Este artículo utiliza únicamente fuentes de primera mano — sin benchmarks de la comunidad, cobertura de prensa ni comentarios no oficiales. Cada afirmación anterior se vincula a una de estas fuentes:

• xAI: Presentación de Grok 4.5 (publicación de lanzamiento, benchmarks, precios, nota sobre la UE)
• Cursor: Publicación de lanzamiento de Grok 4.5 (tabla de benchmarks, precios, advertencia sobre CursorBench)
• Cursor: Asociación con SpaceX en el entrenamiento de modelos (21 de abril de 2026)
• xAI: Grok Build (la CLI y sus características)
• Documentación de la API de SpaceXAI: modelo grok-4.5, base URL, ejemplos de código
• Hilo de lanzamiento de @SpaceXAI en X
• Publicación de lanzamiento de @cursor_ai en X
• Consola de SpaceXAI (API keys)