模型详情
Grok 4.7
Grok 4.7 是 SpaceXAI 的旗舰模型，用于编码、智能体任务和知识工作，是 Grok 4.6 的升级版。它尤其擅长长时间运行的软件工程任务、验证自身工作以及管理长期 context，并且在专业知识工作（例如撰写文档和演示文稿）方面也比其前代产品有所改进。 该模型经过更长时间的强化学习训练，重点关注那些需要数小时才能完成的问题，并且原生支持 Grok Bot 对话功能。它配备了一套全新的安全防护机制，在保证强大防越狱能力的同时，还能有效降低合法网络安全和生物学研究的拒绝率。 SpaceXAI 公布的 benchmark 结果采用了 xhigh 推理方法。
模型规格
- 模型 ID
-
grok-4.7
- 上下文长度
- 500K
- 最大输出
- 450K
- 输入/输出模态
- 发布日期
- 2026-09
02
API 端点
单一 MixRoute 网关，OpenAI 兼容
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST -
OpenAI-compatible
/v1/responsesPOST
03
阶梯价格
单位：/1M Tokens
| 档位 | 输入 /1M Tokens | 输出 /1M Tokens | 缓存读取 /1M Tokens |
|---|---|---|---|
| standard Length ≤ 200K | $2.0000 | $6.0000 | $0.5000 |
| long_context Length > 200K | $4.0000 | $12.0000 | $1.0000 |
05
选型摘要
快速判断是否适合你的工作负载
这个模型适合什么？
多模态模型；输入：文本、图像；输出：文本
grok-4.7 是多模态模型。规格上，context window 为 500,000 个 Token，单次最多输出 450,000 个 Token。
使用前应检查什么？
500,000 context，输出上限 450,000
采用 grok-4.7 前，输入超过 199,999 个 Token 会切换到较高费率；标准输入费率为 $2／100 万 Token；已声明支持工具调用、结构化输出、流式输出、提示词缓存、视觉输入、OpenAI SDK 兼容；知识库截止时间为 2026-05；发布于 2026-09-21。建议先以具有代表性的流量试跑，确认质量与延迟。
为什么通过 MixRoute 使用？
只换 base URL，grok-4.7 客户端照用
MixRoute 以 OpenAI 兼容端点 /v1/chat/completions 提供 grok-4.7；既有客户端只需指向 https://api.mixroute.ai/v1 并把模型 ID 换成 grok-4.7，再跑一次集成测试即可。
07
能力与兼容性
未确认的能力保持“Unknown”，不做猜测
工具调用
grok-4.7 支持函数调用与工具调用。
tools 定义；响应会返回 tool_calls，执行后再把结果送回模型。
结构化输出
grok-4.7 可以按需生成 JSON 格式的输出。
response_format: { type: "json_schema" } 可强制输出有效的 JSON。
流式输出
grok-4.7 支持流式响应。
stream: true 会逐步流式返回 Token，聊天界面可以边接收边渲染。
提示缓存
grok-4.7 在支持的路由条件下可以使用提示缓存。
视觉输入
grok-4.7 可以同时处理图像与文本输入。
image_url 内容块中传入 base64 编码的图片，与文本消息一起发送。
OpenAI SDK
通过 MixRoute 的 OpenAI 兼容端点调用 grok-4.7。
base_url 改为 https://api.mixroute.ai/v1；其余部分遵循 OpenAI 风格。
08
Token 成本估算
基于本页价格的实时估算，非实际账单
同一前缀被重复读取的输入占比，最高 100%
09
FAQ
已记录 grok-4.7 和 aa_intelligence_index 79.5；arena_text 87.5 的结果。基准排名仅供粗略筛选——在最终确定模型之前，请使用您自己的提示对候选模型进行测试，因为排名会随着任务形状和提示风格的变化而变化。
单一端点，可验证的决策
使用相同的请求格式测试此模型和备用路由
从真实工作负载开始，再由质量、总成本和故障条件决定是否接入生产流量。