datos fascinantes de los usuarios de @cline sobre grok-code-fast-1 contexto: "sonic" fue el modelo encubierto de @xAI que lanzamos a los usuarios de Cline hace unas semanas. la retroalimentación no fue realmente buena. errores en el uso de herramientas, problemas de razonamiento, falta de fiabilidad general. avancemos a esta semana y el sentimiento ha cambiado por completo. los usuarios dicen que grok-code-fast "se siente como un modelo completamente diferente al sonic que estaba probando" y "mejor que gpt5-mini". las mejoras técnicas son notables: >reducción importante en los errores de llamada a herramientas >mejores capacidades de razonamiento para el modo de planificación de migraciones complejas de bases de datos exitosas (cambios de esquema "curiosamente indoloros") generación de código fiable con menos iteraciones, especialmente fuerte con la programación en Go. pero aquí está lo más interesante: los usuarios están cambiando activamente DE gpt-5-mini A grok debido a un rendimiento superior. un usuario señaló "mucho menos errores en el uso de herramientas que Sonic, que es el cambio más grande". otro lo llamó "a la par con sonnet 3.5" mientras es "extraordinariamente rápido", manteniendo la calidad mientras entrega velocidad. cabe señalar que sonnet 3.5 sigue siendo un modelo realmente bueno. el acceso gratuito (ampliado hasta el 10 de septiembre) está impulsando una adopción rápida, pero el precio a largo plazo para un modelo de esta calidad es notable: $0.20 por millón de tokens de entrada y $1.50 por millón de tokens de salida. esto posiciona a grok-code-fast como potencialmente el modelo de codificación de clase frontera más rentable, incluso cuando finalice el período gratuito. la transformación de Sonic a Grok demuestra cuán valiosos son el uso complejo de herramientas de Cline, la ingesta masiva de contexto y los datos de edición diferencial para entrenar modelos de codificación de frontera.