Grok BuildとMuse Code

Name: Coding Agent Index
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Grok BuildとMuse CodeをArtificial Analysis Coding Agent Indexのベンチマークスコア、コスト、実行時間、トークン使用量で比較します。

詳しい方法論は、方法論ページをご覧ください。

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ハイライト

Updated

Coding Agent Index

Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 · Higher is better

タスクあたりの時間

Average agent wall time per task · Lower is better

タスクあたりのコスト

Average API cost per task (USD) · Lower is better

比較

Grok Build と Muse Code の並列比較。

コーディングエージェント比較

指標	Grok Build Grok 4.7 (xhigh)	Muse Code Muse Spark 1.3 (max)	分析
エージェントハーネス	Grok Build	Muse Code
代表モデル	Grok 4.7 (xhigh)	Muse Spark 1.3 (max)
Coding Agent Index	56	54	Grok Build は Muse Code よりCoding Agent Indexが高いです
DeepSWE v1.1	73%	72%	Grok Build は Muse Code より DeepSWE v1.1 のスコアが高いです
Terminal-Bench 4.0	33%	32%	Grok Build は Muse Code より Terminal-Bench 4.0 のスコアが高いです
SWE-Atlas-QnA	63%	59%	Grok Build は Muse Code より SWE-Atlas-QnA のスコアが高いです
タスクあたりのコスト	$8.82	$3.98	Muse Code は Grok Build よりタスクあたりのコストが低いです
タスクあたりの時間	39.2m	18.4m	Muse Code は Grok Build よりタスクあたりの時間が短いです
タスクあたりのターン数	162.6	185.2	Grok Build は Muse Code よりタスクあたりのターン数が少ないです
タスクあたりのトークン使用量	14.3M	16.7M	Grok Build は Muse Code よりタスクあたりのトークン使用量が少ないです
キャッシュヒット率	94%	97%	Muse Code は Grok Build よりキャッシュヒット率が高いです

モデルバリアント

Grok Build と Muse Code の評価済みモデルバリアント。

モデルバリアント


Grok Build	Grok 4.7 (xhigh)	56	73%	33%	63%	$8.82	39.2m	14.3M
Grok Build	Grok 4.6 (xhigh)	47	65%	18%	58%	$3.57	19.5m	5.5M
Muse Code	Muse Spark 1.3 (max)	54	72%	32%	59%	$3.98	18.4m	16.7M
Muse Code	Muse Spark 1.3 (xhigh)	48	73%	17%	55%	$3.47	18.3m	16.2M

パフォーマンス

Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるパフォーマンス。

Artificial Analysis Coding Agent Index

Artificial Analysis Coding Agent Index v1.5 incorporates 3 benchmarks: DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA · Higher is better

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The Artificial Analysis Coding Agent Index is a composite score built from DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA.

It is useful for quick comparison, but it should be read alongside the per-eval breakdowns. Two agents with similar index values can still have different strengths across repository tasks, terminal workflows, and rubric-based evaluations.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりのコスト

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均トークン従量課金APIコスト（USD）

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Most attractive quadrant

Pareto line

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means lower average cost per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. The most efficient agents sit toward the upper-left: stronger results at lower cost.

トークン使用量

Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるトークン消費量。

タスクあたりのトークン使用量

タスクあたりの入力・キャッシュ・出力トークンの平均

Prompt cache hit rates can vary significantly by provider routing, which can materially change effective cost.

Non-cached input tokens sent to the model, including prompts, instructions, tool context, and task context that were not served from prompt cache.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 合計トークン

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均合計トークン

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Most attractive quadrant

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means lower average total token usage per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. Agents toward the upper-left achieve stronger results with fewer tokens.

コスト

現在のトークン単位の価格に基づく、Artificial Analysis Coding Agent Indexのトークン従量課金APIコスト。

タスクあたりのコスト

Average pay-per-token API cost per task (USD) · Lower is better

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This chart shows the average pay-per-token API cost per task across the Artificial Analysis Coding Agent Index, spanning DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, and SWE-Atlas-QnA.

Where applicable, that cost model includes standard input pricing, discounted cached-input pricing, separate cache-write charges, and output pricing rather than treating all prompt tokens as if they were billed at the same uncached input rate.

It is intended to show pay-per-token API cost, not consumer plan pricing or the full operational cost of deploying the system in production. Infrastructure, engineering, and supervision costs are not the focus of this metric.

実行時間

Artificial Analysis Coding Agent Indexにおけるエージェントの実稼働時間。

タスクあたりの時間

Average agent wall time per task · Lower is better

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This chart uses agent wall time: how long the agent process was actively running on each task.

It does not include environment startup, verifier or judge time, or other harness overhead, so it is a cleaner comparison of how long the agent itself was working.

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 実行時間

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりの平均エージェント稼働時間

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Most attractive quadrant

Each point represents a coding-agent variant. Farther left means shorter average agent runtime per task, while higher on the chart means higher benchmark performance. Agents toward the upper-left deliver stronger results in less active agent time.

Grok BuildとMuse Code

Coding Agent Index

タスクあたりの時間

タスクあたりのコスト

比較

コーディングエージェント比較

モデルバリアント

モデルバリアント

パフォーマンス

Artificial Analysis Coding Agent Index

What This Metric Means

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. タスクあたりのコスト

How to Read This Chart

トークン使用量

タスクあたりのトークン使用量

Input Tokens

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 合計トークン

How to Read This Chart

コスト

タスクあたりのコスト

What Cost Is Measuring

実行時間

タスクあたりの時間

What Execution Time Is Measuring

Artificial Analysis Coding Agent Index vs. 実行時間

How to Read This Chart