Grok 4.7 API

Spesifikasi Teknikal Grok 4.7

Grok 4.7 ialah model termaju xAI untuk pengaturcaraan, tugasan beragen, dan kerja berasaskan pengetahuan. ID model API rasmi ialah grok-4.7. xAI mendokumenkan tetingkap konteks 500K token, input teks dan imej dengan output teks, kawalan penaakulan boleh suai, serta sokongan untuk Responses API dan Chat Completions.

Apakah Grok 4.7?

Grok 4.7 ialah model xAI baharu yang dikeluarkan pada 21 September 2026, diposisikan untuk pengaturcaraan jangka panjang, aliran kerja beragen, dan kerja profesional berasaskan pengetahuan. xAI menyatakan ia menggunakan model asas yang lebih besar daripada Grok 4.6 dan larian pembelajaran pengukuhan yang lebih panjang, tertumpu pada tugasan yang boleh mengambil masa berjam-jam untuk disiapkan. Model ini juga dilatih untuk memahami Grok Bot harness secara natif, dengan penekanan pada semakan kendiri dan pengurusan konteks yang lebih panjang.

Bagi pembangun, perubahan penting bukan sekadar skor penanda aras yang lebih tinggi. Grok 4.7 menggabungkan tetingkap konteks 500K, kawalan penaakulan melalui reasoning_effort, sokongan alat, dan input multimodal dalam model yang bertujuan untuk gelung agen lanjutan.

Ciri Utama Grok 4.7

• 500K-token context: Tetingkap konteks yang besar direka untuk repositori panjang, sesi agen lanjutan, dokumen teknikal besar, dan tugasan kerja-pengetahuan berbilang langkah.
• Configurable reasoning: Pembangun boleh memilih usaha penaakulan low, medium, high, atau xhigh, dengan high sebagai lalai. Ini membolehkan peruntukan pengiraan dilaras mengikut kerumitan tugasan.
• Coding and agentic optimization: xAI secara khusus memposisikan Grok 4.7 untuk kejuruteraan perisian, tugasan beragen, dan aliran kerja profesional jangka panjang.
• Multimodal input: API menerima input teks dan imej serta menghasilkan output teks, menjadikan model ini sesuai untuk analisis tangkapan skrin, nyahpepijat visual, dan aliran kerja pemahaman dokumen.
• Native tool support: Set keupayaan yang didokumenkan merangkumi function calling, web search, X search, dan code execution.
• Long-horizon reliability focus: xAI melaporkan penambahbaikan dalam pengesahan kendiri dan pengurusan konteks lebih panjang berbanding Grok 4.6, mencerminkan penekanan pada tugasan berjam-jam. citeturn0search0

Prestasi Penanda Aras Grok 4.7

Laporan penilaian pelancaran xAI menyatakan keputusan berikut. Ini ialah ukuran penanda aras yang dilaporkan oleh penyedia, maka ia harus ditafsirkan dalam konteks metodologi dan konfigurasi setiap penanda aras, bukannya sebagai kedudukan universal.

*Keputusan DeepSWE Grok 4.7 yang dilaporkan menggunakan usaha tinggi. Jadual xAI melaporkan ukuran ini sebagai sebahagian daripada perbandingan pelancaran.

Profil penanda aras adalah bergantung kepada tugasan. Grok 4.7 menunjukkan peningkatan ketara berbanding Grok 4.6 pada penilaian pengaturcaraan, terminal, perundangan, klinikal, dan kejuruteraan elektrik yang dilaporkan, manakala jadual yang sama menunjukkan model termaju lain mendahului pada penanda aras terpilih. Ini menjadikan pemilihan penanda aras penting apabila menilai Grok 4.7 untuk beban kerja tertentu.

Grok 4.7 vs Grok 4.6 vs GPT-5.6 Sol

Grok 4.7 dan Grok 4.6 berkongsi kelas konteks 500K yang sama dan pilihan usaha penaakulan, tetapi xAI melaporkan keputusan yang dipertingkat untuk Grok 4.7 pada suite penanda aras pelancarannya. Berbanding GPT-5.6 Sol, perbezaan praktikal bergantung pada beban kerja: jadual yang diterbitkan xAI menunjukkan prestasi relatif berbeza merentas pengaturcaraan, kerja pejabat, kerja terminal, kerja perundangan, penaakulan klinikal, dan kejuruteraan elektrik.

Batasan dan Pertimbangan Pelaksanaan

Grok 4.7 mempunyai tetingkap konteks yang besar, tetapi konteks yang lebih besar tidak menjamin keputusan yang lebih baik untuk setiap dokumen panjang atau aliran kerja agen. Aplikasi jangka panjang masih perlu mengurus konteks secara berhemat, terutamanya apabila perbualan mengumpulkan output alat. xAI mengesyorkan penghalaan prompt-cache dan pemampatan konteks untuk gelung agen yang panjang.

Model ini juga tiada sokongan Batch API awam menurut dokumentasi model semasa. Pembangun yang membina beban kerja berorientasikan kelompok perlu menggunakan corak API segerak yang disokong atau laluan penyebaran lain.

Keputusan penanda arasnya dilaporkan oleh penyedia dan berbeza mengikut konfigurasi penanda aras dan usaha penaakulan. Ia harus dianggap sebagai bukti khusus tugasan dan bukannya ukuran universal tunggal terhadap kualiti model.

Kes Penggunaan Representatif

1. Pengaturcaraan skala repositori: Menganalisis kod asas yang besar, melaksanakan perubahan merentas berbilang fail, menyahpepijat kegagalan, dan menaakul sepanjang sejarah isu yang panjang.
2. Kejuruteraan perisian beragen: Menggabungkan penaakulan dengan function calling, pelaksanaan kod, dan alat luaran untuk aliran kerja kejuruteraan berbilang langkah.
3. Analisis dokumen teknikal: Memproses spesifikasi panjang, dokumen seni bina, bahan penyelidikan, atau rekod projek dalam konteks 500K token.
4. Nyahpepijat visual: Menganalisis tangkapan skrin, rajah, dan input imej lain bersama konteks kejuruteraan bertulis.
5. Kerja pengetahuan profesional: Mengarang, menganalisis, dan menyemak semula dokumen atau hasil berstruktur yang memerlukan penaakulan berbilang langkah yang berpanjangan.
6. Aliran kerja penyelidikan dan maklumat: Menggunakan web search dan X search apabila maklumat luaran semasa diperlukan dan kebenaran alat aplikasi membenarkannya.

Cara Mengakses Grok 4.7 API Melalui CometAPI

CometAPI pada masa ini mempunyai halaman model Grok 4.7 khusus dengan ID model grok-4.7 serta laluan /v1/chat/completions dan /v1/responses yang didokumenkan. Halaman CometAPI semasa mengesahkan bahawa Grok 4.7 tersedia melalui lapisan API-nya.

Langkah 1: Dapatkan Kunci API CometAPI

Cipta atau log masuk ke akaun CometAPI dan peroleh kunci API daripada konsol API. CometAPI menyediakan lapisan API bersatu untuk mengakses berbilang penyedia model melalui satu akaun.

Langkah 2: Pilih grok-4.7

Gunakan grok-4.7 sebagai ID model dan pilih laluan CometAPI yang didokumenkan yang sepadan dengan aplikasi. Halaman model semasa menyenaraikan kedua-dua /v1/chat/completions dan /v1/responses. citeturn1search2

Langkah 3: Hantar dan Proses Respons

Hantar prom pengguna melalui titik akhir yang dipilih, kemudian proses respons yang dipulangkan dalam aliran kerja aplikasi yang sama seperti model bahasa lain yang disokong CometAPI. Untuk pengeluaran, semak katalog model CometAPI langsung dan dokumentasi laluan sebelum menetapkan butiran pelaksanaan.