xAI
Grok Imagine Quality
xAI’s image-generation model on the quality serving tier — photorealistic output with edit and extend tools.
Intelligenz
92.6 #9
AAQI 93.0
Ausgabegeschwindigkeit
34 t/s
ITL 29.4 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.06 /1M
Input $0.06/M · Output $0.06/M
Kontext
128K
≈ 320 A4-Seiten · max. Output 4,096
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Grok Imagine Quality
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.
Stärken & Trade-offs
Wo das Modell gewinnt
- Top-3 image-arena scores on the quality tier
- Fast turnaround despite quality sampling
- Bundled editing tools in one API
Worauf achten
- X/Grok ecosystem lock-in
- Fewer style controls than FLUX.2 Pro
- No open weights or self-hosting
Killer-Anwendungsfälle
Social & content teams
Fast photorealistic assets inside the X ecosystem.
Iterative editing
Inpaint/extend loops for refining drafts.
Grok-native workflows
Image calls chained with Grok reasoning.
Developer-Quickstart & API
Setzen Sie zuerst
XAI_API_KEY — API-Schlüssel holencurl https://api.x.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "grok-imagine-1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.x.ai/v1",
api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="grok-imagine-1",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://api.x.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.XAI_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "grok-imagine-1",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);Offizielle Ressourcen & Links
API-Bereitstellung
Hosts & Latenz vergleichen
Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ergebnisse nach Quelle
Kategorie-Punkte
Benchmark-Ergebnisse
Direkte Live-Duelle
Live-Spezifikationen & Architektur
Unter der Haube
Grok Imagine — quality-tier image model
- Quality serving tier — extra sampling steps per render
- Native edit, inpaint and image-extend endpoints
- Integrated with the Grok assistant stack
- Photorealistic people and product rendering
Veröffentlichungsdatum
10. Okt. 2026
Architektur
Grok Imagine — quality-tier image model
Parameter
Not disclosed
Lizenz
Proprietary
Kontextfenster
128,000 tokens
Max. Ausgabe
4,096 tokens
Modalitäten
text + image
Cache-Preise
Lesen $0.015 · Schreiben $0.075 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.06/M
Ausgabepreis
$0.06/M
Ausgabegeschwindigkeit
34 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
22. Okt. 2026
Geschätzte Monatsrechnung
Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…
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@misc{llmpodium2026grokimagineimagequality,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Grok Imagine Quality},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/grok-imagine-image-quality}
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