Grok 4.6 출시: 에이전트 성능이 GPT-5.6 Sol에 필적하면서 비용은 더 낮아

서론

SpaceXAI는 2026년 8월 12일 Grok 4.6을 출시하며, 프로그래밍, 장기 에이전트 작업, 지식 작업을 겨냥한 최첨단 모델로 자리매김했습니다.

이 모델은 Grok 4.5를 기반으로 직접 구축되었지만, 초점은 더욱 집중되고 실용적입니다. 더 긴 연속 작업에서 효율성을 유지하고, 다단계에 걸쳐 도구를 사용하며, 대화형 및 시각적 애플리케이션을 위한 더 나은 초기 버전을 생성하는 데 중점을 둡니다.

SpaceXAI와 Cursor에 따르면, Grok 4.6은 Artificial Analysis 지능 지수에서 현재 GPT-5.6 Sol과 동률을 이루며, GDPval-AA v2 및 AA-Briefcase와 같은 실제 에이전트 평가에서 특히 뛰어난 성과를 보여줍니다.

AIBase 원문은 또한 Grok 4.6의 가격과 서비스 속도를 강조했습니다. 가격 우위는 공식 문서에서 충분히 뒷받침됩니다. 속도 데이터는 더 세심한 해석이 필요합니다. AIBase는 80 TPS로 보고했지만, Artificial Analysis는 현재 자사 Grok 4.6 API를 초당 약 68개의 출력 토큰으로 측정하고 있습니다. 런타임 속도는 인프라, 프롬프트 길이, 추론 강도, 공급업체 부하에 따라 달라집니다.

Grok 4.6은 Grok 4.5를 기반으로 구축됨

Grok 4.6은 완전히 새로운 아키텍처의 출시라기보다는 점진적인 모델 세대입니다.

SpaceXAI에 따르면, 새 모델은 Grok 4.5보다 더 긴 추가 훈련을 받았습니다. 훈련 데이터 구성은 다음과 같습니다:

• 선별된 모델 생성 추론 데이터
• 고급 기술 개념
• 고품질 엔지니어링 데이터
• 개선된 옵티마이저 및 훈련 레시피
• 다양한 추론 강도와 에이전트 프레임워크를 포괄하는 감독 미세 조정
• 프로그래밍, 지식 작업, 전문 기술 환경을 위한 에이전트 강화 학습

회사는 또한 Grok 4.5가 STEM, 소프트웨어 엔지니어링, 지식 작업 작업의 감독 미세 조정 궤적을 재생성하는 데 사용되었으며, 모델 기반 필터를 통해 문제가 있는 흔적을 제거했다고 밝혔습니다.

Grok 4.5 기반

Grok 4.5는 이미 초대규모로 훈련을 완료했습니다.

SpaceXAI 공식 발표에 따르면, Grok 4.5의 훈련에는 수만 개의 NVIDIA GB300 GPU가 사용되었습니다. 훈련 데이터는 프로그래밍, 과학, 공학, 수학을 포괄하며, 강화 학습은 주로 다단계 소프트웨어 엔지니어링 작업과 기타 장기 기술 작업에 집중되었습니다.

Grok 4.6은 이러한 기반의 연장선상에 있으며, 대체가 아닙니다.

가장 중요한 변화는 지속적인 에이전트 행동에 대한 강조입니다. 모델은 단순히 고립된 프로그래밍 문제를 해결하는 데 그치지 않고, 연구, 파일 편집, 도구 사용, 자체 작업 테스트, 다중 라운드 피드백 반복 과정에서 일관성을 유지해야 합니다.

훈련 초점: 장기 에이전트 작업

SpaceXAI는 Grok 4.6이 광범위한 에이전트 강화 학습 작업 세트에서 훈련되었다고 밝혔습니다.

이러한 환경에는 다음이 포함됩니다:

• 지식 작업
• 일반 프로그래밍
• 커널 최적화
• 웹 개발
• 컴퓨터 지원 설계
• 기타 도메인별 기술 작업

이는 짧은 답변 추론보다 확장된 작업을 포함하는 평가에서 모델이 가장 뛰어난 성과를 보이는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다.

시각화 및 대화형 프로젝트를 위한 더 나은 초기 버전

SpaceXAI와 Cursor는 또한 다음을 강조합니다

모델이 폭넓은 제품 아이디어를 유용한 초기 버전으로 전환하는 능력입니다.

내부 테스트에서 Grok 4.6은 다음을 수행할 수 있었습니다:

1. 익숙하지 않은 도메인을 연구합니다.
2. 애플리케이션 구조를 구축합니다.
3. 핵심 상호작용을 구현합니다.
4. 시각적 방향을 설정합니다.
5. 자체 산출물의 일부를 테스트합니다.
6. 여러 라운드의 반복을 통해 결과를 지속적으로 개선합니다.

이는 매번 일회성으로 생성된 애플리케이션이 프로덕션 준비 수준에 도달했다는 것을 의미하지는 않습니다. 이는 단지 회사가 코드, 디자인, 상호작용, 반복적 도구 사용을 결합해야 하는 작업에서 초기 출력 품질이 Grok 4.5보다 우수하다는 것을 발견했다는 의미입니다.

Grok 4.6, Artificial Analysis 지능 지수에서 GPT-5.6 Sol과 동률

Artificial Analysis는 현재 Grok 4.6(하이 버전) 의 지능 지수 점수를 61로 평가합니다.

이는 SpaceXAI가 공개한 비교에서 GPT-5.6 Sol(최고 버전) 의 총점과 동일합니다.

이 지수는 단일 테스트가 아닌 9개 평가의 종합 결과이므로, 두 모델이 모든 작업 부하에서 완전히 동일하게 작동한다는 증거라기보다는 광범위한 비교 참조 신호로 적합합니다.

출시 시 함께 제공된 벤치마크 테이블에는 다음 결과가 포함됩니다:

벤치마크 순위는 모델, 테스트 프레임워크, 평가 버전이 업데이트됨에 따라 변경될 수 있습니다. 위 표는 출시 당시의 비교 결과를 반영한 것이며, 영구적인 순위는 아닙니다.

GDPval-AA v2: 강력한 실제 세계 지식 작업 능력

GDPval-AA v2에서 Grok 4.6은 1753 Elo 점수를 획득했습니다.

Artificial Analysis는 GDPval-AA v2를 다양한 전문 직업을 포괄하는 실제 세계 에이전트형 지식 작업 평가로 설명합니다.

Grok 4.6 분석이 게시된 시점에 Artificial Analysis는 해당 점수가 Claude Opus 5 시리즈에만 뒤처지며, 다른 선도 모델(예: Claude Fable 5, Qwen3.8 Max)과는 신뢰 구간이 겹친다고 밝혔습니다.

이는 Grok 4.6이 명확히 2위라고 단언하는 것보다 더 엄밀한 표현입니다.

Elo 기반 평가에는 불확실성이 존재하며, 유사한 점수는 통계적으로 서로 겹칠 수 있습니다.

AA-Briefcase: 장기 에이전트형 작업

Grok 4.6은 AA-Briefcase에서도 1577 Elo를 획득했습니다.

평점입니다. 이는 Artificial Analysis가 장기 실행 에이전트형 지식 작업을 위해 설계한 프라이빗 벤치마크입니다.

이로 인해 해당 점수가——

공개된 스냅샷에서 Grok 4.6의 성능은 대략 Fable 5급 수준이며, Claude Opus 5 시리즈에는 다소 뒤처집니다.

효율성 측면도 주목할 만합니다.

Artificial Analysis에 따르면 Grok 4.6은 AA-Briefcase 작업을 완료하는 데 대략 다음을 사용했습니다:

• 평균 53회 대화 턴
• 평균 5억 입력 토큰

반면, Claude Opus 5(최대 버전)는 약 다음을 사용한 것으로 보고되었습니다:

• 103회 대화 턴
• 20억 입력 토큰

이는 Grok 4.6이 모든 상황에서 Claude Opus 5보다 더 효율적이라는 의미는 아닙니다. 이는 특정 벤치마크에 대한 관찰 결과일 뿐입니다. 그럼에도 불구하고, 장기 실행 에이전트의 경우 더 적은 턴 수와 더 적은 누적 컨텍스트는 작업 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

Grok 4.6 가격: 입력 2달러, 출력 6달러부터

표준 공개 API 가격은 여전히 Grok 4.6의 가장 강력한 경쟁 우위 중 하나입니다.

긴 컨텍스트 가격 기준점보다 낮은 프롬프트의 경우, SpaceXAI 문서는 다음과 같이 명시합니다:

Artificial Analysis는 지능 지수 점수가 56에서 61로 상승했음에도 불구하고 이 공개 가격이 Grok 4.5와 비교해 유지되었다고 지적합니다.

반면, 작성 시점 기준:

• GPT-5.6 Sol 표준 API 가격은 백만 토큰당 입력 5달러 / 출력 30달러입니다.
• Claude Opus 5의 공개 토큰 요율은 Grok 4.6보다 높습니다.

이는 Grok 4.6이 높은 처리량의 에이전트 루프에서 특히 매력적이게 만듭니다. 이러한 시나리오에서는 출력 토큰과 반복 컨텍스트가 총 비용의 주요 부분을 차지하는 경우가 많기 때문입니다.

긴 프롬프트는 비용이 더 높음

SpaceXAI 공식 출시 노트에는 AIBase 기사에서 언급되지 않은 중요한 세부 사항이 하나 추가되었습니다.

20만 토큰을 초과하는 프롬프트의 경우, Grok 4.6은 더 높은 가격 등급이 적용됩니다:

따라서 "입력 2달러 / 출력 6달러"는 시작 가격이며 모든 요청에 적용되는 보편적 가격이 아닙니다.

빠른 변형

Cursor는 빠른 변형의 가격이 표준 가격의 두 배라고 밝혔습니다.

이는 위의 긴 프롬프트 가격 규칙과는 별개입니다. 플랫폼과 워크로드에 따라, 사용자는 생산 비용을 추정하기 전에 적용되는 속도 등급과 컨텍스트 등급을 확인해야 합니다.

보도된 80 TPS 속도에 대해 어떻게 생각해야 하나요?

AIBase 기사는 Grok 4.6이 초당 80개 토큰의 속도로 실행될 수 있다고 밝혔습니다.

이 수치는 신중하게 받아들여야 합니다.

SpaceXAI 공식 Grok 4.6 발표는 고정 80 TPS 서비스 속도를 보장하지 않습니다. Artificial Analysis는 현재 자체 벤치마크 워크로드에서 퍼스트파티 API의 Grok 4.6(높음) 출력 속도를 약 초당 67.6개 출력 토큰으로 측정했습니다.

반면, SpaceXAI 공식 Grok 4.5 출시 페이지는 Grok 4.5가 80 TPS로 제공된다고 명확히 밝혔습니다.

따라서 짧은 출처 기사는 이전의 80 TPS 수치를 답습했거나 다른 서비스 등급을 인용했을 가능성이 있습니다.

실질적인 요점은 더 간단합니다:

Grok 4.6은 프론티어 추론 모델로서 속도가 상당히 좋지만, 모든 프롬프트, 제공자, 추론 강도 또는 속도 등급에 적용되는 단일 고정 TPS 수치는 존재하지 않습니다.

SpaceXAI API의 50만 컨텍스트

SpaceXAI API 문서는 grok-4.6의 컨텍스트 창을 50만 토큰으로 명시합니다.

이 모델은 다음을 지원합니다:

• 텍스트 입력
• 이미지 입력
• 텍스트 출력
• 낮음, 중간, 높음 및 매우 높음 추론 강도
• 함수 호출
• 웹 검색
• X 검색
• 코드 실행

공식 모델 페이지에는 지식 기준일이 2026년 2월 1일로도 명시되어 있습니다.

Cursor는 다른 컨텍스트 제한을 사용

Cursor의 Grok 4.6 모델 문서는 현재 Cursor 내에서 256k 컨텍스트 창을 명시합니다.

이는 기본 모델 사양과 모순되지 않습니다. 플랫폼 통합이 퍼스트파티 SpaceXAI API보다 더 작은 컨텍스트 제한을 노출할 수 있음을 의미합니다.

모델 제한을 비교할 때는 항상 사용 중인 정확한 제공자와 통합 방식을 확인하세요.

API를 통해 Grok 4.6을 사용하는 방법

SpaceXAI의 공식 모델 ID는 다음과 같습니다:

grok-4.6

최소한의 Responses API 요청은 다음과 같습니다:

curl https://api.x.ai/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "grok-4.6",
"input": "버그를 찾아 수정한 후 설명하세요: function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
}'

동일한 모델은 공식 xAI SDK 및 OpenAI 호환 API 클라이언트를 통해서도 사용할 수 있습니다.

Python 예시

import os
from xai_sdk import Client
from xai_sdk.chat import user

client = Client(api_key=os.getenv("XAI_API_KEY"))

chat = client.chat.create(model="grok-4.6")
chat.append(
user(
"버그를 찾아 수정한 후 설명하세요: "
"function median(a){a.sort();return a[a.length/2]}"
)
)

response = chat.sample()
print(response.content)

장기 실행 에이전트 루프의 경우, SpaceXAI는 반복 컨텍스트 비용을 줄이기 위해 적절한 경우 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 압축을 사용할 것을 권장합니다.

Grok 4.6은 Cursor와 Grok Build에서 사용 가능

출시 시점에 Grok 4.6은 다음 플랫폼에서 사용할 수 있습니다:

• Cursor
• Grok Build
• SpaceXAI API
• OpenRouter
• Vercel
• Cloudflare

SpaceXAI와 Cursor는 또한 Cursor와 Grok Build에서 첫 주 2배 포함 사용량을 제공합니다.

이 출시 프로모션은 기간 한정이며 영구 가격으로 간주되어서는 안 됩니다.

Cursor에서의 Grok 4.6

Cursor는 Grok 4.6을 네 가지 추론 강도 수준으로 표시합니다:

• xhigh
• high
• medium
• low

high가 기본 추론 강도입니다.

적격한 Cursor 요금제에서는 빠른 속도 등급도 제공됩니다.

Cursor 내부에서 이 모델은 플랫폼의 에이전트 도구를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다:

• 파일 및 폴더 검색
• 파일 읽기
• 파일 편집
• 셸 명령 실행
• 웹 브라우징
• 브라우저 기반 앱 테스트
• 이미지 생성
• 프로젝트 규칙 가져오기

이것이 Grok 4.6 출시가 에이전트 벤치마크를 그토록 중시한 이유 중 하나입니다: 의도된 용도가 단독 채팅 완성에 국한되지 않기 때문입니다.

Grok 4.6은 지속적인 작업이 필요한 작업에서 가장 강력합니다

벤치마크 테스트 패턴에 따르면, Grok 4.6의 가장 큰 발전은 단순한 정적 추론에 있지 않습니다.

그 개선 효과는 작업이 다음 요소를 포함할 때 가장 두드러집니다:

1. 다단계 처리
2. 도구 사용
3. 리서치
4. 코드 또는 문서 조작
5. 자체 검증
6. 긴 컨텍스트
7. 반복적 최적화

이로 인해 다음과 같은 분야에 특히 적합합니다:

• 코딩 에이전트
• 저장소 수준의 소프트웨어 작업
• 리서치 에이전트
• 스프레드시트 및 문서 워크플로우
• 기술 분석
• 웹 애플리케이션 프로토타이핑

장시간 실행되는 지식 기반 작업

짧고 단순한 프롬프트의 경우, 이러한 이점이 두드러지지 않을 수 있습니다.

벤치마크가 증명할 수 있는 것과 증명할 수 없는 것

공개된 데이터는 다음과 같은 명확한 결론을 뒷받침합니다:

• 여러 에이전트 벤치마크에서 Grok 4.6은 Grok 4.5보다 확실히 우수합니다.
• 현재 Artificial Analysis 지능 지수 비교에서 GPT-5.6 Sol과 동등한 성능을 보입니다.
• GDPval-AA v2 및 AA-Briefcase에서 특히 뛰어난 성과를 보입니다.
• 표준 헤드라인 API 가격은 GPT-5.6 Sol보다 훨씬 낮습니다.

하지만 데이터는 Grok 4.6이 모든 작업에서 GPT-5.6 Sol이나 Claude보다 일반적으로 우월하다는 것을 증명하지 못합니다.

예를 들어, 동일한 발표 테이블에서 GPT-5.6 Sol은 DeepSWE v1.1과 Terminal-Bench v3.0에서 앞서는 반면, Claude Fable 5는 여러 다른 프로그래밍 및 에이전트 평가에서 앞서는 것으로 나타납니다.

따라서 모델 선택은 단일 종합 점수가 아닌 실제 작업 부하에 따라 결정되어야 합니다.

자주 묻는 질문

Grok 4.6이란 무엇인가요?

Grok 4.6은 SpaceXAI가 프로그래밍, 에이전트 작업 및 지식 작업을 위해 개발한 최첨단 모델입니다. Grok 4.5에 추가 훈련을 더해, 장시간 실행되는 에이전트, 향상된 첫 번째 애플리케이션 구축 능력, 더 지속적인 다단계 작업에 중점을 두었습니다.

Grok 4.6이 GPT-5.6 Sol보다 더 나은가요?

작업에 따라 다릅니다. 발표 비교에서 Grok 4.6은 Artificial Analysis 지능 지수에서 GPT-5.6 Sol과 동등한 성능을 보였고 일부 에이전트 평가에서는 앞섰지만, GPT-5.6 Sol은 특정 프로그래밍 벤치마크에서 여전히 더 강합니다. 두 모델은 가격과 컨텍스트 길이에서도 상당한 차이가 있습니다.

Grok 4.6 API 비용은 얼마인가요?

표준 가격은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 캐시된 입력 토큰 100만 개당 0.50달러, 출력 토큰 100만 개당 6달러입니다. 20만 토큰을 초과하는 프롬프트의 경우 SpaceXAI 문서는 입력, 캐시된 입력, 출력 각각 100만 개당 4달러/1달러/12달러의 더 높은 가격 등급을 규정하고 있습니다.

Grok 4.6의 컨텍스트 창은 얼마나 되나요?

SpaceXAI 자체 API는 50만 토큰의 컨텍스트 창을 지원합니다. Cursor는 현재 자체 Grok 4.6 통합을 위해 25.6만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하므로 실제 제한은 플랫폼에 따라 다릅니다.

Grok 4.6은 이미지를 지원하나요?

네. SpaceXAI는 Grok 4.6을 텍스트 및 이미지 입력과 텍스트 출력을 지원하는 모델로 분류합니다. 또한 이 모델은 xAI API를 통해 함수 호출, 웹 검색, X 검색 및 코드 실행과 같은 도구를 지원합니다.

Cursor에서 Grok 4.6을 사용할 수 있나요?

네. Grok 4.6은 Cursor에서 이미 사용 가능하며 xhigh, high, medium, low 추론 강도를 지원합니다. Cursor는 또한 파일 조작, 셸 명령, 브라우징 및 기타 프로그래밍 워크플로우를 위한 에이전트 도구 세트에 대한 액세스를 제공합니다.

Grok 4.6은 오픈소스인가요?

아니요. Grok 4.6은 독점 모델이며 SpaceXAI는 모델 가중치나 파라미터 수를 공개하지 않았습니다.

Grok 4.6의 속도는 얼마나 빠른가요?

AIBase는 초당 80토큰으로 보고하지만, 현재 Artificial Analysis 측정에 따르면 자사 Grok 4.6 API는 벤치마크 작업 부하에서 초당 약 68개의 출력 토큰을 생성합니다. 속도는 추론 강도, 프롬프트 크기, 인프라 부하 및 플랫폼 등급에 따라 달라집니다.

관련 도구

• Grok 4.6: 훈련, 벤치마크, 안전성 및 가용성을 다루는 SpaceXAI 공식 출시 페이지.
• SpaceXAI API 콘솔: API 키를 생성하고 Grok 모델에 액세스하기 위한 공식 콘솔.
• Grok Build: Grok 모델로 구동되는 SpaceXAI의 에이전트 코딩 및 작업 환경.
• Cursor: SpaceXAI와 동시에 Grok 4.6을 출시하고 에이전트 워크플로우를 통해 이 모델을 공개한 AI 코딩 환경.
• Artificial Analysis: 지능, 비용, 속도, 컨텍스트 및 에이전트 성능에 대한 독립적인 모델 벤치마크.

관련 링크

• 공식 Grok 4.6 발표: SpaceXAI의 주요 출시 발표 및 벤치마크 테이블.
• Grok 4.6 API 문서: 공식 모델 ID, 컨텍스트 창, 가격, 지원되는 모달리티, 도구 및 API 예시.
• SpaceXAI 릴리스 노트: Grok 4.6 가격 등급 및 가용성을 포함한 공식 릴리스 기록.
• Cursor Grok 4.6 발표: 훈련, 에이전트 동작, 가격 및 지원되는 통합을 다루는 Cursor의 출시 기사.
• Cursor Grok 4.6 모델 문서: Cursor 특정 컨텍스트 제한, 노력 수준 및 사용 가능한 에이전트 도구.
• Artificial Analysis Grok 4.6 평가: 지능 지수, GDPval-AA v2, AA-Briefcase, 비용 효율성 및 토큰 사용에 대한 독립적 분석.
• 공식 Grok 4.5 발표: 이전 모델의 GB300 훈련 규모, 강화 학습, 80 TPS 주장 및 출시 가격 배경.

요약

Grok 4.6은 장시간 실행되는 에이전트, 코딩, 지식 작업 및 대화형 프로젝트에서의 첫 실행 품질에 중점을 둔 Grok 4.5의 맞춤형 업그레이드입니다. 출시 결과는 현재 모델 평가의 최전선에 위치하며, Artificial Analysis 지능 지수에서 61점을 기록했습니다 — 출시 비교에서 GPT-5.6 Sol과 동등한 수준입니다.

이번 출시의 가장 큰 강점은 에이전트 성능과 가격의 결합입니다. Grok 4.6은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 6달러부터 시작하면서도 GDPval-AA v2와 AA-Briefcase에서 높은 점수를 받았습니다. 긴 프롬프트와 빠른 등급은 더 높은 비용을 초래할 수 있으므로, 프로덕션 환경 추정에는 정확한 서비스 제공업체 구성을 사용해야 합니다.

공개된 80 TPS 수치는 주의해서 받아들여야 합니다: 현재 독립 측정값은 초당 약 68개의 출력 토큰에 가깝고, 서비스 속도는 시간에 따라 변할 수 있습니다.

Grok 4.6

주요 장점은 모든 벤치마크 테스트에서 우승했다는 점이 아니라, 이제 매우 경쟁력 있는 가격으로 최첨단 수준의 에이전트 성능을 제공한다는 점에 있습니다.**