Grok 4.7 API

ข้อมูลจำเพาะทาง技术ของ Grok 4.7

Grok 4.7 เป็นโมเดลแนวหน้าของ xAI สำหรับการเขียนโค้ด งานแบบเอเจนต์ และงานความรู้ระดับมืออาชีพ รหัสโมเดลอย่างเป็นทางการของ API คือ grok-4.7 เอกสารของ xAI ระบุว่ามีหน้าต่างบริบท 500K โทเค็น รองรับอินพุตแบบข้อความและภาพ พร้อมเอาต์พุตเป็นข้อความ กำหนดระดับการให้เหตุผลได้ และรองรับทั้ง Responses API และ Chat Completions

Grok 4.7 คืออะไร?

Grok 4.7 เป็นโมเดลใหม่ของ xAI ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 21 กันยายน 2026 วางตำแหน่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดระยะยาว งานแบบเอเจนต์ และงานความรู้ระดับมืออาชีพ xAI ระบุว่าใช้โมเดลฐานที่ใหญ่กว่า Grok 4.6 และรันการเรียนรู้แบบเสริมแรงเป็นเวลานานขึ้น โดยมุ่งเน้นงานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง โมเดลได้รับการฝึกให้เข้าใจ Grok Bot harness โดยกำเนิด โดยเน้นการตรวจงานของตนเองและการจัดการบริบทที่ยาวขึ้น

สำหรับนักพัฒนา สิ่งสำคัญไม่ใช่เพียงคะแนนทดสอบที่สูงขึ้นเท่านั้น Grok 4.7 ผสานหน้าต่างบริบท 500K การควบคุมการให้เหตุผลผ่าน reasoning_effort การรองรับเครื่องมือ และอินพุตหลายรูปแบบไว้ในโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับลูปเอเจนต์ที่ยาวนาน

คุณสมบัติหลักของ Grok 4.7

• 500K-token context: หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถูกออกแบบมาสำหรับรีโพซิทอรีขนาดใหญ่ เซสชันเอเจนต์ที่ยาว เอกสารเทคนิคขนาดใหญ่ และงานความรู้หลายขั้นตอน
• Configurable reasoning: นักพัฒนาสามารถเลือกระดับการให้เหตุผล low, medium, high, หรือ xhigh โดยค่าเริ่มต้นคือ high ช่วยปรับการใช้คอมพิวต์ตามความซับซ้อนของงาน
• Coding and agentic optimization: xAI วางตำแหน่ง Grok 4.7 สำหรับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ งานแบบเอเจนต์ และเวิร์กโฟลว์ระดับมืออาชีพที่ทำงานยาว
• Multimodal input: API รองรับอินพุตข้อความและภาพ และให้เอาต์พุตเป็นข้อความ เหมาะกับการวิเคราะห์สกรีนช็อต การดีบักแบบมีภาพ และเวิร์กโฟลว์ทำความเข้าใจเอกสาร
• Native tool support: ความสามารถที่ระบุไว้รวมถึงการเรียกใช้ฟังก์ชัน การค้นหาบนเว็บ การค้นหา X และการรันโค้ด
• Long-horizon reliability focus: xAI รายงานว่ามีการปรับปรุงด้านการตรวจสอบตนเองและการจัดการบริบทยาวเมื่อเทียบกับ Grok 4.6 สะท้อนการเน้นงานที่ใช้เวลาหลายชั่วโมง citeturn0search0

ประสิทธิภาพบนเบนช์มาร์กของ Grok 4.7

การประเมินตอนเปิดตัวของ xAI รายงานผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ เป็นค่าที่ผู้ให้บริการรายงาน ดังนั้นควรตีความตามวิธีการและการตั้งค่าของแต่ละเบนช์มาร์กมากกว่าการจัดอันดับสากล

*ผล DeepSWE ของ Grok 4.7 ที่รายงานใช้ระดับ high xAI แสดงตารางนี้เป็นส่วนหนึ่งของการเปรียบเทียบตอนเปิดตัว

โปรไฟล์เบนช์มาร์กขึ้นอยู่กับงาน Grok 4.7 แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเหนือ Grok 4.6 ในการประเมินด้านการเขียนโค้ด เทอร์มินัล กฎหมาย คลินิก และวิศวกรรมไฟฟ้าที่รายงาน ขณะเดียวกันตารางเดียวกันแสดงโมเดลแนวหน้าอื่นนำหน้าในบางเบนช์มาร์ก ทำให้การเลือกเบนช์มาร์กมีความสำคัญเมื่อประเมิน Grok 4.7 สำหรับงานเฉพาะ

Grok 4.7 เทียบกับ Grok 4.6 และ GPT-5.6 Sol

Grok 4.7 และ Grok 4.6 อยู่ในคลาสหน้าต่างบริบท 500K เท่ากันและมีตัวเลือกระดับการให้เหตุผลเหมือนกัน แต่ xAI รายงานว่าผลลัพธ์ของ Grok 4.7 ดีขึ้นในชุดเบนช์มาร์กตอนเปิดตัว เมื่อเทียบกับ GPT-5.6 Sol ความแตกต่างเชิงปฏิบัติขึ้นกับงาน: ตารางที่เผยแพร่โดย xAI แสดงประสิทธิภาพสัมพัทธ์ต่างกันในงานการโค้ด งานออฟฟิศ งานเทอร์มินัล งานกฎหมาย งานคลินิก และวิศวกรรมไฟฟ้า

ข้อจำกัดและข้อควรพิจารณาในการใช้งาน

แม้ Grok 4.7 จะมีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ แต่บริบทที่ใหญ่ขึ้นไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับทุกเวิร์กโฟลว์เอกสารยาวหรือเอเจนต์ การใช้งานที่ทำงานยาวควรจัดการบริบทอย่างรอบคอบ โดยเฉพาะเมื่อมีผลลัพธ์จากเครื่องมือสะสม xAI แนะนำการทำ prompt-cache routing และการบีบอัดบริบทสำหรับลูปเอเจนต์ที่ยาว

นอกจากนี้ เอกสารโมเดลปัจจุบันระบุว่าไม่มีการรองรับ Batch API สาธารณะ นักพัฒนาที่สร้างเวิร์กโหลดแบบแบตช์จึงต้องใช้รูปแบบ API แบบซิงโครนัสที่รองรับหรือเส้นทางการปรับใช้อื่น

ผลเบนช์มาร์กเป็นค่าที่ผู้ให้บริการรายงานและเปลี่ยนแปลงตามการตั้งค่าและระดับการให้เหตุผล ควรมองเป็นหลักฐานเฉพาะงานมากกว่ามาตรวัดคุณภาพสากลเพียงตัวเดียว

ตัวอย่างกรณีใช้งาน

1. การโค้ดระดับรีโพซิทอรี: วิเคราะห์โค้ดเบสขนาดใหญ่ ปรับเปลี่ยนหลายไฟล์ แก้บั๊ก และให้เหตุผลเหนือประวัติประเด็นยาวๆ
2. วิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบเอเจนต์: ผสานการให้เหตุผลกับการเรียกใช้ฟังก์ชัน การรันโค้ด และเครื่องมือภายนอกสำหรับเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
3. การวิเคราะห์เอกสารเทคนิค: ประมวลผลสเปก สถาปัตยกรรม เอกสารวิจัย หรือบันทึกโครงการยาวภายในบริบท 500K โทเค็น
4. การดีบักเชิงภาพ: วิเคราะห์สกรีนช็อต ไดอะแกรม และอินพุตภาพอื่นๆ ควบคู่กับบริบทเชิงวิศวกรรมเชิงข้อความ
5. งานความรู้ระดับมืออาชีพ: ร่าง วิเคราะห์ และปรับเอกสารหรือผลลัพธ์เชิงโครงสร้างที่ต้องใช้การให้เหตุผลหลายขั้น
6. เวิร์กโฟลว์การค้นคว้าและข้อมูล: ใช้การค้นหาบนเว็บและการค้นหา X เมื่อจำเป็นต้องมีข้อมูลภายนอกปัจจุบันและแอปพลิเคชันอนุญาตเครื่องมือ

วิธีเข้าถึง API ของ Grok 4.7 ผ่าน CometAPI

CometAPI มีหน้ารุ่น Grok 4.7 โดยเฉพาะพร้อมรหัสโมเดล grok-4.7 และระบุเส้นทาง /v1/chat/completions และ /v1/responses หน้า CometAPI ปัจจุบันยืนยันว่า Grok 4.7 พร้อมใช้งานผ่านเลเยอร์ API ของตน

ขั้นตอนที่ 1: รับคีย์ API ของ CometAPI

สร้างหรือลงชื่อเข้าใช้บัญชี CometAPI และรับคีย์ API จากคอนโซล API CometAPI มอบเลเยอร์ API แบบรวมสำหรับเข้าถึงผู้ให้บริการโมเดลหลายรายผ่านบัญชีเดียว

ขั้นตอนที่ 2: เลือก grok-4.7

ใช้ grok-4.7 เป็นรหัสโมเดล และเลือกเส้นทาง CometAPI ที่ตรงกับแอปพลิเคชัน หน้าโมเดลปัจจุบันแสดงทั้ง /v1/chat/completions และ /v1/responses citeturn1search2

ขั้นตอนที่ 3: ส่งและประมวลผลผลลัพธ์

ส่งพรอมต์ของผู้ใช้ผ่านเอ็นด์พอยต์ที่เลือก จากนั้นประมวลผลการตอบกลับภายในเวิร์กโฟลว์แอปพลิเคชันเดียวกับที่ใช้กับโมเดลภาษาที่ CometAPI รองรับอื่นๆ สำหรับการปรับใช้จริง ให้ตรวจสอบแคตตาล็อกโมเดลสดของ CometAPI และเอกสารเส้นทางก่อนตรึงรายละเอียดการใช้งาน