- SpaceXAI가 7월 8일 최신 모델 ‘그록 4.5(Grok 4.5)’를 공개했다. 상장(IPO) 이후 내놓은 첫 정식 모델이다.
- 일론 머스크는 “오퍼스급이지만 더 빠르고, 토큰 효율이 높고, 값이 싸다”며 대략 클로드 오퍼스 4.7과 비슷한 수준이라고 표현했다.
- 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 6달러. 오퍼스 4.7(5달러/25달러)의 4분의 1 수준이다.
- SWE Bench Pro 기준 오퍼스 4.8보다 출력 토큰을 4.2배 적게 쓰고, 초당 80토큰(80 TPS) 속도로 제공된다.
요즘 코딩 AI를 고르는 기준이 바뀌고 있다. 예전엔 “누가 제일 똑똑한가”였다면, 지금은 “같은 일을 누가 더 싸고 빠르게 처리하는가”다. 7월 8일 SpaceXAI가 공개한 그록 4.5는 정확히 이 지점을 파고든 모델이다. 성능은 최상위권 바로 아래에 걸치면서, 토큰은 훨씬 적게 쓰고 가격표는 경쟁 모델의 4분의 1로 내렸다. 머스크가 왜 이 모델을 “오퍼스급 승부수”라고 부르는지, 숫자로 하나씩 뜯어봤다.
그록 4.5, 무엇이 달라졌나
상장 후 첫 모델, ‘커서’와 함께 훈련
그록 4.5는 SpaceXAI가 최근 상장한 뒤 내놓은 첫 번째 정식 모델이다. 회사는 이 모델을 코딩, 에이전트 작업, 지식 노동을 두루 처리하는 ‘일꾼형’ 모델로 소개했다. 특히 눈에 띄는 건 훈련 파트너다. SpaceXAI는 그록 4.5를 AI 코딩 스타트업 ‘커서(Cursor)’와 함께 훈련했다고 밝혔다. 커서는 앞서 지분 교환 방식으로 SpaceX 계열에 인수된 회사로, 실제 개발자들의 코딩 데이터와 워크플로가 모델 훈련에 녹아든 셈이다.
훈련 규모도 상당하다. 회사는 수만 대의 엔비디아 GB300 GPU로 모델을 학습했고, 단순히 데이터 양만 늘린 게 아니라 중복 제거·품질 점수화·도메인 선별 같은 데이터 정제에 공을 들였다고 설명했다. 특히 다단계 소프트웨어 엔지니어링 과제 중심으로 강화학습(RL)을 확장해, ‘토큰당 지능(per-token intelligence)’을 끌어올리는 데 집중했다고 강조한다.
머스크의 ‘오퍼스급’ 발언
일론 머스크는 X(옛 트위터)에서 그록 4.5를 두고 “오퍼스급 모델이지만 더 빠르고, 토큰 효율이 좋고, 비용이 낮다”고 적었다. 이어 “내부 평가로는 그록 4.5가 대략 오퍼스 4.7과 비슷한 수준인데, 훨씬 빠르다”고 덧붙였다. 여기서 오퍼스는 앤트로픽이 복잡하고 무거운 작업을 위해 만든 최상위 모델 라인을 가리킨다. 즉, 최강급 성능을 절대적으로 뛰어넘었다기보다는 ‘최강급에 근접하되 속도·비용에서 앞선다’는 포지셔닝이다.
Trend Insight — ‘오퍼스급’이라는 표현은 마케팅 수사이지만, 방향성은 분명하다. 프런티어 경쟁의 무게중심이 ‘최고 점수 1등’에서 ‘실무에서 쓸 만한 성능을 가장 싸게’로 옮겨가고 있다는 신호다.
숫자로 본 성능과 가격
벤치마크 — 1등은 아니지만 준수하다
SpaceXAI가 공개한 벤치마크를 보면 그록 4.5는 ‘최상위 바로 아래’ 자리에 위치한다. 실제 소프트웨어 버그 해결을 측정하는 SWE Bench Pro에서 그록 4.5는 64.7%로, 오퍼스 4.8(69.2%)과 페이블 5(80.4%)에는 뒤졌지만 오퍼스 4.7(64.3%)은 앞섰다. 터미널 벤치 2.1에서는 83.3%로 오퍼스 4.8(78.9%)을 넘었고, 페이블 5(84.3%)에는 근소하게 뒤졌다.
반면 장시간 자율 작업을 보는 SWE 마라톤 해결률에서는 그록 4.5가 29.0%로 오퍼스 4.8(26.0%)과 페이블 5(24.0%)를 모두 제치며 1위에 올랐다. DeepSWE 1.0에서도 62.0%로 오퍼스 4.8(55.75%)을 앞섰다. 정리하면, 한 방의 정답률에서는 페이블 5·오퍼스 4.8이 앞서지만, 길게 끌고 가는 에이전트 작업에서는 그록 4.5가 강점을 보인다.
진짜 무기는 토큰 효율과 가격
그록 4.5의 핵심 세일즈 포인트는 점수가 아니라 ‘효율’이다. SWE Bench Pro 과제 하나를 푸는 데 그록 4.5는 평균 15,954개의 출력 토큰을 썼는데, 오퍼스 4.8(최대 6만7,020개)의 약 4.2분의 1 수준이다. 같은 문제를 훨씬 적은 토큰으로, 더 적은 단계로 해결한다는 뜻이다. 속도도 초당 80토큰(80 TPS)으로 ‘플래시급’ 빠른 모델에 해당한다.
가격표는 더 직접적이다. 그록 4.5는 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 6달러다. 오퍼스 4.7(입력 5달러·출력 25달러)과 비교하면 출력 기준 4분의 1 수준이고, OpenAI의 최상위 Sol(입력 5달러·출력 30달러)보다도 크게 낮다. 토큰을 적게 쓰는 효율과 낮은 단가가 겹치면, 실제 청구서에서의 격차는 표시 가격 차이보다 더 벌어질 수 있다.
Trend Insight — 벤치마크 1등만 보면 그록 4.5를 놓치기 쉽다. 그러나 기업이 실제로 지불하는 건 ‘점수’가 아니라 ‘토큰 청구서’다. 효율과 단가를 함께 낮춘 전략은, 대량으로 AI를 돌리는 팀일수록 체감 효과가 크다.
왜 지금 중요한가
‘가성비 경쟁’으로 넘어간 프런티어 AI
그록 4.5가 나온 주(週)는 AI 모델 출시가 몰린 시기였다. 바로 다음 날 OpenAI가 GPT-5.6 Sol을 예고했고, 메타도 코딩·에이전트용 뮤즈 스파크 1.1을 내놨다. 프런티어 랩들이 앞다투어 신형을 쏟아내는 상황에서, SpaceXAI가 택한 차별화 카드는 ‘최고 점수’가 아니라 ‘가성비’였다. 토큰 비용이 AI 도입의 실질적 걸림돌로 커진 지금, 성능을 최상위 근처로 유지하면서 비용을 확 낮추는 전략은 꽤 영리한 선택이다.
실무자·기업이 챙길 포인트
그록 4.5는 SpaceXAI 콘솔과 그록 빌드(Grok Build), 그리고 커서의 모든 요금제에서 바로 쓸 수 있다. 코딩뿐 아니라 엑셀 다중 시트 수식, 파워포인트 도식, 워드 문서 작성까지 사무 작업도 처리하도록 설계됐다. 다만 한 가지 유의점이 있다. 유럽연합(EU) 지역에서는 아직 제공되지 않으며, 7월 중순 지원이 예정돼 있다. 국내 개발자·기업이라면 지금 API 키를 발급받아 기존 워크플로에 붙여 비용 대비 성능을 직접 비교해 보는 게 가장 확실한 검증 방법이다.
Trend Insight — 모델 이름값이나 벤치마크 순위에 휘둘리기보다, ‘우리 작업 1건당 실제로 얼마가 나오는가’를 기준으로 비교하는 습관이 필요하다. 그록 4.5의 등장은 그 비교 실험을 지금 해볼 만한 이유를 하나 더 늘렸다.
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출처
- SpaceXAI — Introducing Grok 4.5 (공식 발표, 2026-07-08)
- TechCrunch — SpaceXAI releases Grok 4.5, which Elon describes as an ‘Opus-class model’ (2026-07-08)
AI Biz Insider · AI 트렌드 · aibizinsider.com
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