Was ist Grok 4.7? Technische Daten, Preis, Kontextfenster und Benchmarks

Grok 4.7 ist das aktuelle Flaggschiffmodell von SpaceXAI: ein Reasoning-Modell, das Text und Bilder entgegennimmt, Text zurückgibt, über ein Kontextfenster von 500.000 Token verfügt und mit 2,00 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 6,00 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token gelistet wird, wobei der Reasoning-Aufwand in vier Stufen wählbar ist. Es tritt die Nachfolge von Grok 4.6 an, entspricht ihm bei Preis und Kontext exakt und ist auf die Long-Horizon-Arbeit – mehrstündiges Programmieren, agentische Tool-Schleifen, professionelle Wissensarbeit – ausgerichtet, um die herum das Unternehmen inzwischen seine gesamte Produktpalette verkauft. Diese Seite ist der Referenzeintrag dazu: was das Modell ist, wo es einzuordnen ist, was es akzeptiert, was es kostet, und dann zwei Dinge, die bewusst getrennt gehalten werden – was SpaceXAI über sein eigenes Modell sagt und was ein unabhängiger Evaluator gemessen hat.

Warum dies eine Referenzseite und keine Launch-Story ist. Grok 4.7 wurde am 21. September veröffentlicht, und dieser Launch wird bereits in diesem Blog behandelt (siehe den grok-4-7-release-date Artikel für die Erstbewertung davon), daher ist das Datum unten eine Tatsache, die das Modell datiert, und nicht als ein erneut berichtetes Ereignis. Der Leser, für den diese Seite existiert, ist derjenige, der den bloßen Namen des Modells in ein Suchfeld eingibt und das Modell will, nicht die Nachrichten: Über die 28 Tage bis zum 25. September 2026 verzeichnen unsere eigenen Search-Console-Daten 31.934 Impressionen für die Suchanfrage „grok 4.7“ und 34.160 über alle Schreibweisen, die sich auf diesen Namen reduzieren, mit einer durchschnittlichen Position von 7,8, ohne eine dedizierte Seite, auf der sie landen könnten. Das ist eine Messung dessen, was Menschen eingeben – sie sagt nichts darüber aus, wie gut das Modell ist – und deshalb beginnt die Seite mit der einfachsten möglichen Frage. Jede Zahl in diesem Beitrag ist danach gekennzeichnet, woher sie stammt: Vom Anbieter gemeldet für alles aus SpaceXAIs eigenen Dokumenten, dem Launch-Post oder der Preisseite, unabhängige Quelle für Artificial Analysis, und eigene Angaben für das, was unser Katalog und unsere Suchdaten zeigen.

Wo Grok 4.7 in der Grok-Reihe einzuordnen ist

Der Anbieter schreibt seinen Namen jetzt auf sowohl den Entwicklerdokumentationen als auch der News-Seite als SpaceXAI, während die API selbst weiterhin unter api.x.ai bereitgestellt wird und die Modellkennung weiterhin eine grok-Kennung ist. Grok 4.7 steht an der Spitze der Textreihe und ist die eigene Standardempfehlung des Anbieters: Auf die Frage, welches Modell man wählen soll, antwortet die Modellseite, dass man für alles außer Audio-, Bild- und Videoarbeit – „einschließlich Code“ – Grok 4.7 verwenden sollte, weil „es das leistungsfähigste Modell ist, das wir entwickelt haben.“ Die Geschwistermodelle, zu den vom Anbieter selbst veröffentlichten Preisen pro Million Token, sind:

• Grok 4.6 — 500K Kontext, $2.00 Eingabe / $0.50 gecacht / $6.00 Ausgabe, erschienen im August 2026. Der direkte Vorgänger und das Modell, an dem sich die Preisgestaltung von 4.7 orientiert.

• Grok 4.5 — 500K Kontext, 2,00 $ Eingabe / 0,30 $ Cache / 6,00 $ Ausgabe, veröffentlicht im Juli 2026. Gleicher Listenpreis wie seine Nachfolger, aber ein günstigerer Cache-Tarif, was mittlerweile der einzige konkrete Grund ist, sich weiterhin dafür zu entscheiden.

• Grok 4.3 — 1 Mio. Kontext, 1,25 $ Eingabe / 0,20 $ gecacht / 2,50 $ Ausgabe. Zum halben Preis des aktuellen Flaggschiffs und mit doppelt so großem Kontextfenster.

• Grok 4.20 (Reasoning-, Non-Reasoning- und Multi-Agent-Varianten) — 1M Kontext, 1,25 $ Input / 0,20 $ gecacht / 2,50 $ Output.

• Grok Build 0.1 — 256K Kontext, 1,00 $ Eingabe / 0,20 $ gecacht / 2,00 $ Ausgabe. Ein Spezialist fürs Coden statt eines Allzweckmodells, und das Standardmodell des Grok-Build-Agenten ist Grok 4.7, nicht dieses.

Die aktuelle Produktlinie ist also ein Trade-off zwischen Fähigkeit und Kontextfenster: Das Flaggschiff bietet 500K Kontext für $2/$6, und die 4.3/4.20-Stufe bietet eine volle Million Token zu etwa der Hälfte des Eingabepreises und weniger als der Hälfte des Ausgabepreises. Nichts in der Dokumentation des Anbieters deutet darauf hin, dass Grok 4.7 eine andere Architektur als Grok 4.6 ist – was das Release beschreibt, ist ein größeres Basismodell, ein längerer Reinforcement-Learning-Lauf, der auf Aufgaben ausgerichtet ist, deren Bearbeitung viele Stunden dauert, eine bessere Selbstverifikation, eine bessere Handhabung langer Kontexte und ein Training auf dem Grok-Bot-Harness, damit sich das Modell in konversationeller Arbeit und allgemeiner Wissensarbeit besser verhält. Eine Verbesserungsbehauptung, kein neues Design. SpaceXAI veröffentlicht weder auf seiner Modellseite noch in seiner Preistabelle eine Parameteranzahl für Grok 4.7, und diese Seite wird keine schätzen.

Wann es ausgeliefert wurde und was damit ausgeliefert wurde

Der Launch-Beitrag ist auf den 21. September 2026 datiert, und die Entwickler-Modellseite trägt dasselbe Datum als letzte Aktualisierung – präziser wird es nicht: SpaceXAI veröffentlicht keinen Veröffentlichungszeitstempel, der über den Tag hinausgeht. Was an diesem Tag ausgerollt wurde, war nicht nur eine Modellkennung. grok-4.7 Der Slug ging sowohl in der Responses API als auch in Chat Completions live – mit einem Kontextfenster von 500.000 Token, einem Wissensstand von Mai 2026, vier Reasoning-Stufen einschließlich einer neuen obersten Einstellung, einer Fast-Variante, die auf zwei First-Party-Oberflächen beschränkt ist, einem regionalen Endpunkt nur für die USA und Listenpreisen, die mit denen von Grok 4.6 identisch sind. Gleichzeitig wurde es zum Standardmodell des Coding-Agenten Grok Build gemacht und in Cursor in allen Tarifen verfügbar gemacht. Wenn Sie lieber die Reaktion vom ersten Tag als die Spezifikation möchten, deckt der Beitrag grok-4-7-release-date das ab; diese Seite nimmt dasselbe Datum als Tatsache über das Modell und geht dann dazu über, was es tatsächlich für Sie leisten wird.

Der Rahmen: was Sie senden können und wie viel davon

Alles im Folgenden stammt von SpaceXAIs eigener Modellseite und Modelle-Seite, gelesen am 28. September 2026, sofern nicht anders gekennzeichnet.

• Kontextfenster — 500.000 Tokens. Wie bei Grok 4.6, halb so viel wie bei Grok 4.3 und der 4.20-Familie.

• Wissensstichtag — Mai 2026, drei Monate später als der von Grok 4.6. Alles, was neuer ist, erfordert ein eingeschaltetes Suchtool; das Modell hat standardmäßig keine Echtzeitwahrnehmung.

• Eingabe — Text und Bild. Bilder können JPG/JPEG oder PNG sein, jeweils bis zu 20 MiB, und der Anbieter dokumentiert keine Obergrenze für die Anzahl der Bilder in einer Anfrage; Bild und Text können in beliebiger Reihenfolge erscheinen.

• Ausgabe – nur Text. In diesem Modell gibt es keine Bild-, Audio- oder Videogenerierung; diese sind separate Modelle in der SpaceXAI-Reihe.

• Ausgabeobergrenze — der Anbieter gibt an, dass es keine Textausgabegrenze gibt. Unsere eigene OrcaRouter-Modellkarte für grok-4.7 gibt eine maximale Ausgabe von 450.000 Tokens an, und die beiden Angaben stimmen nicht überein. Wir weisen darauf hin, anstatt uns stillschweigend für eine der beiden zu entscheiden: Die Dokumentation von SpaceXAI ist die maßgebliche Quelle für das Modell von SpaceXAI, und die ehrliche Lesart ist, dass der Anbieter keine Textausgabegrenze veröffentlicht.

• Reasoning-Steuerung — reasoning_effortakzeptiert low, medium, high (den Standardwert des Anbieters) oder xhigh. xhigh ist neu in dieser Generation; Grok 4.6 bot ebenfalls vier Stufen, und die für 4.7 veröffentlichten Benchmark-Werte werden bei xhigh angegeben.

• Tools — Funktionsaufrufe, Websuche, X-Suche und Codeausführung, alle als serverseitige Tools dokumentiert.

• Strukturierte Ausgabe — der Anbieter dokumentiert neben der Textgenerierung eine Fähigkeit für strukturierte Ausgaben; unsere eigene Seite bezeichnet sie als response_format und structured_outputs.

• Parameter, die unsere Seite akzeptiert — include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs und top_p. Ein Vorbehalt, den Sie kennen sollten, bevor Sie auf logprobs aufbauen: Die Modellseite von SpaceXAI gibt an, dass logprobs und top_logprobs von grok-4.20 und neueren Modellen nicht unterstützt werden und „werden stillschweigend ignoriert, wenn sie gesetzt werden“, was Grok 4.7 einschließt. Dass unsere Seite sie auflistet, ist kein Versprechen, dass die vorgelagerte Schnittstelle sie zurückgibt.

• Endpunkte — die OpenAI-kompatible Chat Completions API und die Responses API.

• Prompt-Caching — der Anbieter empfiehlt, prompt_cache_key in der Responses API (den x-grok-conv-id Header in Chat Completions) zu setzen, damit Anfragen einer Konversation auf demselben Server landen; ohne ihn, so warnt die Dokumentation, zahlen Sie auf einem Server mit kaltem Cache häufig den vollen Eingabepreis. Zwischengespeicherte Eingabe wird unterhalb der 200K-Schwelle mit 0,50 US-Dollar pro Million Tokens berechnet.

• Verschlüsseltes Reasoning — bei der Responses API gibt Grok 4.7 immer reasoning.encrypted_content zurück, selbst wenn Sie es nicht anfordern, sodass Mehrfach-Turn-Aufrufe das Reasoning des Modells ohne zusätzliche Konfiguration beibehalten. Chat Completions bleibt unverändert.

Die Preisliste, vollständig

Die Preisgestaltung ist nach Prompt-Größe gestaffelt, und die Schwelle gilt, sobald sie überschritten wird, für die gesamte Anfrage, nicht nur für die Tokens oberhalb der Grenze. Jede hier genannte Zahl ist vom Anbieter veröffentlicht und wurde am 28. September 2026 von SpaceXAIs Preisseite abgelesen:

• Standard, Prompts unter 200K Token — 2,00 $ Eingabe / 0,50 $ zwischengespeicherte Eingabe / 6,00 $ Ausgabe pro Million Token.

• Langer Kontext, Prompts ab 200K Tokens — 4,00 $ Eingabe / 1,00 $ gecachte Eingabe / 12,00 $ Ausgabe pro Million Tokens.

• Grok 4.7 Fast — dasselbe Modell auf schnellerer Infrastruktur zu doppelten Standardtarifen: 4,00 $ / 1,00 $ / 12,00 $ unter 200K und 6,00 $ / 1,50 $ / 18,00 $ darüber. Es ist nur über Cursor und Grok Build verfügbar, es ist überhaupt nicht über die öffentliche API verfügbar, und der kostenlose Tarif von Grok Build enthält es nicht.

• US regional endpoint — https://us.api.x.ai/v1 keeps inference in the United States and bills at 1.1×, which works out to $2.20 / $0.55 / $6.60 per million below 200K and $4.40 / $1.10 / $13.20 above. Only grok-4.7 and grok-4.6 are served there today.

Verglichen mit dem restlichen Markt ist das Interessante nicht der beworbene Preis – 2 $ rein und 6 $ raus ist genau das, was Grok 4.6 berechnet hat und was Grok 4.5 noch berechnet –, sondern der Cache-Rabatt, den der Anbieter mit 75 % Rabatt auf Input für wiederholte Prompt-Präfixe angibt. Für eine lange Agentenschleife, die bei jedem Durchgang denselben System-Prompt und Dateikontext erneut sendet, ist dieser Rabatt der Unterschied zwischen Listenpreis und Rechnung. Es ist außerdem die eine Position, in der Grok 4.7 schlechter abschneidet als sein älteres Geschwistermodell: Grok 4.5 cacht für 0,30 $ pro Million, gegenüber 0,50 $ bei Grok 4.7.

Grok 4.7 ist auf OrcaRouter als grok/grok-4.7 zum eigenen Listenpreis von SpaceXAI mit 0 % Aufschlag — der Anbieterpreis wird durchgereicht, sodass eine Preisänderung des Anbieters hier am selben Tag live ist und nicht erst nach einer Neuberechnung. Das ist bei einem Modell mit einer zweistufigen Prompt-Schwelle und einer Cache-Rate wichtiger als üblich, weil beide den tatsächlichen Preis beeinflussen. Es ist ein Schlüssel und ein OpenAI-kompatibler Endpunkt für die gesamte Grok-Linie, sodass der Wechsel einer Arbeitslast von Grok 4.7 zu Grok 4.5 oder 4.3, um den Kostenunterschied zu testen, eine String-Änderung statt eines zweiten Vertrags ist.

Was SpaceXAI dafür beansprucht

Alles in diesem Abschnitt stammt vom Anbieter. Nichts davon wurde unabhängig reproduziert, und die Effort-Einstellung spielt eine Rolle – die Tabelle im Launch-Post nennt Grok 4.7 mit xHigh, Grok 4.6 mit High und die beiden Vergleichsmodelle mit Max, was kein Vergleich unter gleichen Bedingungen ist.

• CursorBench 4.0 — 46,3 % für Grok 4.7 bei xHigh, gegenüber 40,4 % für Grok 4.6 bei High. Die eigene Darstellung des Launch-Posts ist, dass Grok 4.7 hier „an der Spitze beim Preis-Leistungs-Verhältnis“ steht.

• Terminal-Bench 4.0 — 37,6 %, gegenüber 20,3 % für Grok 4.6. Das größte einzelne Delta im Release und das, was zur Behauptung „längeres RL auf schwierigeren Aufgaben“ passt.

• DeepSWE v1.1 — 71,0 %, in der eigenen Tabelle des Anbieters als High-Effort-Ergebnis ausgewiesen, gegenüber 65,2 % für Grok 4.6.

• AA Briefcase v1.1 — 1.657, gegenüber 1.546 für Grok 4.6. Beachten Sie die Namenskollision hier: Dies ist der Anbieter, der einen Benchmark zitiert, den Artificial Analysis ebenfalls durchführt, und das unabhängige Ergebnis wird im nächsten Abschnitt behandelt.

• EEBench — 64,0 % gegenüber 53,0 % für Grok 4.6.

• Harvey Legal Agent Benchmark — 19,6 % gegenüber 15,8 % für Grok 4.6.

• HealthBench Professional — 56,7 %, gegenüber 48,5 % für Grok 4.6.

• GDPval — 1.695 Elo bei xhigh, gegenüber 1.605 für Grok 4.6 bei high.

Die Sicherheitsbehauptungen stammen ebenfalls vom Anbieter und sind ungewöhnlich konkret: SpaceXAI sagt, Grok 4.7 sei auf einem neuen Schutz-Stack gebaut worden, führe LatchBios’ Biosicherheits-Benchmark mit 62,4 % an und lasse in seinem eigenen HackerBench v0.3 nur 3,3 % riskanter Dual-Use-Prompts durch, während es legitime Sicherheitsarbeit selten blockiere. Das Unternehmen sagt außerdem, es habe begonnen, ausgewählten Cybersicherheitspartnern einen Zugang nur auf Einladung zu den Red-Team-Fähigkeiten des Modells zu gewähren. Betrachten Sie all das als die eigenen Tests des Anbieters an seinem eigenen Modell – es ist eine Reihe von Behauptungen, die spezifisch genug ist, um später überprüft zu werden, was nicht dasselbe ist wie jetzt überprüft zu werden. Die einzeilige Positionierung im Launch-Post, „doppelt so schnell, zum halben Preis vergleichbarer Modelle“, ist Marketing über Konkurrenten statt eine Messung von Grok 4.7, und die unabhängige Geschwindigkeitsangabe weiter unten stützt die „doppelt so schnell“-Hälfte davon nicht.

Was ein unabhängiger Evaluator gemessen hat

Artificial Analysis ist die einzige Quelle in dieser Geschichte, die kein Eigeninteresse am Modell hat, und ihre Grok 4.7-Seite ist ausdrücklich die xhigh-Konfiguration. Gelesen am 28. September 2026:

• Intelligenz — 46 im Artificial Analysis Intelligence Index, Indexversion v4.3.2, womit es auf dieser Rangliste Platz 21 von 211 Modellen belegt und deutlich über dem Median des Index von 26 liegt. Dieser Index ist eine Kombination aus zehn Evaluierungen: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience und AA-LCR v1.1.

• Kosten — 3,74 $ für einen einmaligen Lauf des Intelligence Index, wobei derselbe Evaluator den Cache-Rabatt mit 75 % und eine Eingabe-/Ausgaberate veröffentlicht, die der des Anbieters entspricht (2,00 $ / 6,00 $). Der eigene Kommentar dazu lautet, dass das Modell „preislich angemessen ist, wenn man es mit anderen Modellen mit ähnlichem Preis vergleicht“.

• Ausführlichkeit — 240 Mio. generierte Ausgabe-Tokens über den Intelligence Index hinweg, gegenüber einem Median von 88 Mio. Artificial Analysis bezeichnet dies als „sehr ausführlich“, und sie ist die mit Abstand nützlichste Zahl hier für jeden, der ein Budget plant: Ein Modell, das in längeren Ketten denkt, kostet mehr pro Aufgabe, selbst bei einer festen Token-Rate.

• Geschwindigkeit — 82,6 Ausgabe-Token pro Sekunde, Platz 83 von 211 in dieser Rangliste, was der Evaluator dennoch als „langsamer als der Durchschnitt“ bezeichnet. Zwei Vorbehalte, bevor Sie diese Zahl irgendwo weiterverwenden. Artificial Analysis hat seine standardmäßige Benchmarking-Arbeitslast auf eine Eingabe mit 10.000 Token geändert, um den Produktionseinsatz besser abzubilden, und sein veröffentlichter Geschwindigkeitsmesswert für dieses Modell hat sich zwischen Snapshots erheblich verschoben; betrachten Sie ihn daher als Momentaufnahme einer einzelnen Arbeitslast und nicht als Konstante. Auf der API-Anbieterseite hat derselbe Evaluator für das Modell nur einen Anbieter gelistet — SpaceXAI selbst —, sodass die gemessene Latenz und der Mischpreis First-Party-Werte und keine Marktspanne sind.

Unser eigener Katalog enthält drei weitere Artificial-Analysis-Ergebnisse für Grok 4.7, bewertet am 21. September 2026: 43,1 % bei Humanity's Last Exam, 76,7 % bei der Long-Context-Recall-Evaluierung und 57,4 % bei SciCode. Sie sind als unabhängig gekennzeichnet, weil sie von Artificial Analysis stammen, und es lohnt sich, sie neben den Selbstverifizierungsaussagen des Anbieters zu lesen, statt als Bestätigung derselben.

Die ehrliche Vergleichsnotiz: Die Zahlen von SpaceXAI und die Zahlen von Artificial Analysis wurden auf unterschiedlichen Testumgebungen mit unterschiedlichen Effort-Einstellungen erzeugt, und die beiden wurden nicht in einer abgestimmten Konfiguration direkt gegeneinander getestet. Wo derselbe Benchmark-Name auf beiden Seiten auftaucht — AA Briefcase, Terminal-Bench 4.0 —, ist das ein gemeinsamer Name, kein gemeinsamer Durchlauf. Wer eine Anbieterzahl neben eine unabhängige Zahl stellt, als wären sie eine einzige Messung, betreibt eine Arithmetik, die die Belege nicht stützen.

Wo man es tatsächlich anrufen kann.

Grok 4.7 ist seit dem Starttag über die eigene API von SpaceXAI unter api.x.ai aufrufbar – wahlweise per Responses API oder Chat Completions – sowie über den regionalen Endpunkt nur für die USA mit 10 % Aufschlag. Es ist das Standardmodell des Coding-Agenten Grok Build und in Cursor in allen Tarifen verfügbar, wobei die Fast-Variante – dasselbe Modell zum doppelten Preis – auf diese beiden Oberflächen beschränkt und in der öffentlichen API nicht vorhanden ist. Über den First-Party-Zugang hinaus beschreibt der Anbieter es als über Coding-Harnesses, Modell-Router und Cloud-Plattformen von Drittanbietern verfügbar.

Konkret auf unserer Seite: grok/grok-4.7 ist heute im OrcaRouter-Katalog live, zu den eigenen Listenpreisen von xAI mit 0 % Aufschlag und über denselben Schlüssel wie der Rest der Grok-Reihe auf beiden Endpunkten aufrufbar. Wenn Sie es gegen Grok 4.6 evaluieren — gleicher Preis, gleiches Fenster, ein anderes Modell darunter —, ist das Routing beider über einen Endpunkt mit einer automatischen Failover-Kette der günstige Weg, herauszufinden, welches Ihr Workload tatsächlich bevorzugt, statt einen Produktionspfad aufgrund einer Anbietertabelle auf das neuere Modell festzulegen.

Worauf zu achten ist, da die Datenlage noch so dünn ist. SpaceXAI hat keine Parameterzahl veröffentlicht, und die Frage nach der Ausgabe-Obergrenze ist wirklich offen – die Angabe des Anbieters „kein Textausgabelimit“ gegenüber den 450K, die unsere eigene Seite zeigt, ist eine Diskrepanz, die noch niemand aufgelöst hat. Es gibt keinen direkten Vergleich mit identischem Testaufbau gegen die Modelle, mit denen es konkurriert. Und der oben genannte Geschwindigkeitswert ist die Zahl, die sich am wahrscheinlichsten ändern wird, weil sie sich bereits geändert hat. Das sind die drei Stellen, an denen diese Seite bearbeitet werden muss, wenn die Datenlage vollständiger wird, und es ist besser, das zu sagen, als vorzugeben, die Spezifikation stehe fest.

Grok 4.7 lässt sich heute über OrcaRouter routen, ebenso Grok 4.6, Grok 4.5, Grok 4.3 und die Familie Grok 4.20. OrcaRouter gibt den Listenpreis des Anbieters ohne Aufschlag weiter, sodass die zweistufige Prompt-Schwelle von SpaceXAI und seine Cache-Rate am selben Tag bei uns ankommen, an dem sie sich bei ihnen ändern, und das Testen einer Workload gegen die älteren, günstigeren Grok-Modelle ist eine String-Änderung statt eines zweiten Vertrags.