Czym jest Grok 4.7? Specyfikacja, cena, okno kontekstowe i testy porównawcze

Grok 4.7 to obecny model flagowy SpaceXAI: model rozumujący, który przyjmuje tekst i obrazy, zwraca tekst, ma okno kontekstowe o rozmiarze 500 000 tokenów i jest wyceniony na 2,00 USD za milion tokenów wejściowych oraz 6,00 USD za milion tokenów wyjściowych, z możliwością wyboru wysiłku rozumowania na czterech poziomach. Zastępuje Grok 4.6, dorównuje mu dokładnie pod względem ceny i kontekstu, a jest ukierunkowany na pracę na długim horyzoncie — wielogodzinne programowanie, agentowe pętle narzędziowe, profesjonalną pracę opartą na wiedzy — wokół której firma obecnie buduje całą swoją linię produktów. Ta strona to wpis referencyjny na jego temat: czym jest ten model, gdzie się plasuje, co przyjmuje, ile kosztuje, a następnie dwie rzeczy celowo trzymane osobno — co SpaceXAI mówi o własnym modelu i co zmierzył niezależny ewaluator.

Dlaczego to strona referencyjna, a nie materiał o premierze. Grok 4.7 zadebiutował 21 września 2026 r., a ta premiera jest już omówiona na tym blogu (zob. tekst grok-4-7-release-date z omówieniem z dnia premiery), więc poniższa data służy jako fakt datujący model, a nie jako wydarzenie, o którym informujemy ponownie. Czytelnikiem, dla którego istnieje ta strona, jest osoba, która wpisuje samą nazwę modelu w pole wyszukiwania i chce modelu, a nie wiadomości: w ciągu 28 dni do 25 września 2026 r. nasze własne dane z Search Console odnotowują 31 934 wyświetleń dla dokładnego zapytania „grok 4.7” i 34 160 dla wszystkich zapisów sprowadzających się do tej nazwy, przy średniej pozycji 7,8 i bez dedykowanej strony, na którą mogłyby trafić. To pomiar tego, co wpisują ludzie — nie mówi nic o tym, jak dobry jest model — i dlatego strona zaczyna się od najprostszego możliwego pytania. Każda liczba w tym tekście jest oznaczona według pochodzenia: dane producenta dla wszystkiego z dokumentacji, wpisu o premierze lub strony z cennikiem SpaceXAI, niezależne dla Artificial Analysis i nasze własne dla tego, co pokazują nasz katalog i nasze dane wyszukiwania.

Gdzie w linii Grok plasuje się Grok 4.7

Dostawca zapisuje teraz swoją nazwę jako SpaceXAI zarówno w dokumentacji dla deweloperów, jak i na stronie z aktualnościami, natomiast samo API jest nadal obsługiwane z api.x.ai, a identyfikator modelu nadal należy do rodziny grok. Grok 4.7 stoi na szczycie linii tekstowej i jest domyślną rekomendacją samego dostawcy: na pytanie, który model wybrać, strona z modelami odpowiada, że do wszystkiego poza pracą z dźwiękiem, obrazem i wideo — „łącznie z kodem” — należy używać Grok 4.7, ponieważ „to model o największych możliwościach, jaki zbudowaliśmy”. Jego modele siostrzane, według opublikowanych przez samego dostawcę stawek za milion tokenów, są następujące:

• Grok 4.6 — kontekst 500K, 2,00 USD za wejście / 0,50 USD z pamięci podręcznej / 6,00 USD za wyjście, wydany w sierpniu 2026. Bezpośredni poprzednik i model, względem którego ustalana jest cena 4.7.

• Grok 4.5 — 500K kontekstu, 2,00 USD za wejście / 0,30 USD za pamięć podręczną / 6,00 USD za wyjście, wydany w lipcu 2026. Taka sama cena katalogowa jak u jego następców, ale tańsza stawka za pamięć podręczną, co jest obecnie jedynym konkretnym powodem, by wciąż go wybierać.

• Grok 4.3 — 1M kontekstu, $1.25 za wejście / $0.20 za buforowane / $2.50 za wyjście. Połowa ceny obecnego flagowca i dwukrotnie większe okno kontekstowe.

• Grok 4.20 (warianty rozumujące, nierozumujące i wieloagentowe) — kontekst 1 mln, 1,25 USD za wejście / 0,20 USD za buforowane / 2,50 USD za wyjście.

• Grok Build 0.1 — kontekst 256, 1,00 USD za dane wejściowe / 0,20 USD za dane z pamięci podręcznej / 2,00 USD za dane wyjściowe. Specjalista od kodowania, a nie model ogólnego przeznaczenia; domyślnym modelem agenta Grok Build jest Grok 4.7, a nie ten.

Zatem kształt obecnej linii to kompromis między możliwościami a oknem: flagowy model oferuje 500K kontekstu w cenie $2/$6, a poziom 4.3/4.20 daje pełny milion tokenów za około połowę ceny wejściowej i mniej niż połowę ceny wyjściowej. Nic w dokumentacji dostawcy nie sugeruje, że Grok 4.7 ma inną architekturę niż Grok 4.6 — to, co opisuje wydanie, to większy model bazowy, dłuższy przebieg uczenia ze wzmocnieniem, ważony zadaniami, których ukończenie zajmuje wiele godzin, lepsza samo-weryfikacja, lepsza obsługa długiego kontekstu oraz trening w Grok Bot harness, dzięki czemu model lepiej radzi sobie w pracy konwersacyjnej i ogólnej wiedzy. Twierdzenie o ulepszeniu, a nie nowy projekt. SpaceXAI nie publikuje liczby parametrów dla Grok 4.7 ani na swojej stronie modelu, ani w tabeli cen, a ta strona nie będzie zgadywać.

Kiedy został wydany i co zostało wydane razem z nim

Post o premierze jest datowany na 21 września 2026 r., a strona modelu dla deweloperów zawiera tę samą datę jako datę ostatniej aktualizacji, co jest tak precyzyjne, jak to tylko możliwe — SpaceXAI nie publikuje znacznika czasu wydania poza samym dniem. To, co zostało wydane tego dnia, to nie tylko identyfikator modelu.grok-4.7 slug stał się dostępny zarówno w Responses API, jak i Chat Completions z oknem kontekstowym 500 000 tokenów, datą odcięcia wiedzy na maj 2026 r., czterema poziomami rozumowania, w tym nowym najwyższym ustawieniem, wariantem Fast ograniczonym do dwóch powierzchni first-party, regionalnym punktem końcowym tylko dla USA oraz cennikiem listowym identycznym jak w Grok 4.6. Jednocześnie stał się domyślnym modelem agenta kodującego Grok Build i został udostępniony w Cursor we wszystkich planach. Jeśli chcesz poznać reakcję z pierwszego dnia, a nie specyfikację, to grok-4-7-release-date artykuł omawia ten temat; ta strona przyjmuje tę samą datę jako fakt o modelu i przechodzi do tego, co faktycznie może dla Ciebie zrobić.

Limity: co możesz wysyłać i w jakiej ilości

Wszystko poniżej pochodzi z własnej strony modelu SpaceXAI oraz strony modeli, przeczytanych 28 września 2026 r., o ile nie oznaczono inaczej.

• Okno kontekstowe — 500 000 tokenów. Tyle samo co Grok 4.6, o połowę mniej niż oferują Grok 4.3 i rodzina 4.20.

• Data odcięcia wiedzy — maj 2026, trzy miesiące później niż w Grok 4.6. Wszelkie nowsze informacje wymagają włączonego narzędzia wyszukiwania; model domyślnie nie ma świadomości czasu rzeczywistego.

• Dane wejściowe — tekst i obraz. Obrazy mogą być w formacie JPG/JPEG lub PNG, każdy o rozmiarze do 20 MiB, a dostawca nie dokumentuje żadnego limitu liczby obrazów w jednym żądaniu; obraz i tekst mogą występować w dowolnej kolejności.

• Dane wyjściowe — tylko tekst. Ten model nie generuje obrazów, dźwięku ani wideo; to osobne modele w linii SpaceXAI.

• Limit wyjściowy — dostawca podaje, że nie istnieje limit wyjścia tekstowego. Nasza własna karta modelu OrcaRouter dla grok-4.7 podaje maksymalne wyjście na poziomie 450 000 tokenów, a te dwie liczby się nie zgadzają. Sygnalizujemy to, zamiast po cichu wybierać jedną z nich: dokumentacja SpaceXAI jest autorytetem w kwestii modelu SpaceXAI, a uczciwa interpretacja jest taka, że dostawca nie publikuje limitu wyjścia tekstowego.

• Kontrola rozumowania — reasoning_effortprzyjmuje wartości low, medium, high (domyślna wartość dostawcy) lub xhigh. xhigh jest nowością w tej generacji; Grok 4.6 również oferował cztery poziomy, a publikowane wyniki benchmarków dla 4.7 podawane są przy xhigh.

• Narzędzia — wywoływanie funkcji, wyszukiwanie w sieci, wyszukiwanie w X oraz wykonywanie kodu, wszystko udokumentowane jako narzędzia po stronie serwera.

• Ustrukturyzowane dane wyjściowe — dostawca dokumentuje możliwość ustrukturyzowanych danych wyjściowych obok generowania tekstu; nasza własna strona udostępnia ją jako response_format oraz structured_outputs.

• Parametry akceptowane przez naszą stronę — include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_logprobs i top_p. Jedno zastrzeżenie, o którym warto wiedzieć, zanim zaczniesz opierać się na logprobs: strona modeli SpaceXAI podaje, że logprobs i top_logprobs nie są obsługiwane przez grok-4.20 i nowsze modele i „będą po cichu ignorowane, jeśli zostaną ustawione”, co obejmuje Grok 4.7. Umieszczenie ich na naszej stronie nie jest obietnicą, że system źródłowy je zwraca.

• Punkty końcowe — zgodne z OpenAI Chat Completions API oraz Responses API.

• Buforowanie promptów — dostawca zaleca ustawienie prompt_cache_key w Responses API (nagłówek x-grok-conv-id w Chat Completions), aby żądania danej rozmowy trafiały na ten sam serwer; bez tego, jak ostrzega dokumentacja, często płacisz pełną cenę za dane wejściowe na serwerze z zimną pamięcią podręczną. Buforowane dane wejściowe są rozliczane po 0,50 USD za milion tokenów poniżej progu 200K.

• Szyfrowane rozumowanie — w Responses API Grok 4.7 zawsze zwraca reasoning.encrypted_content, nawet gdy o to nie prosisz, dzięki czemu wywołania wieloturowe zachowują rozumowanie modelu bez dodatkowej konfiguracji. Chat Completions pozostaje bez zmian.

Cennik, w całości

Ceny są warstwowe w zależności od rozmiaru promptu, a próg po przekroczeniu stosuje się do całego żądania, a nie tylko do tokenów powyżej tej granicy. Każda podana tu liczba została opublikowana przez dostawcę i odczytana ze strony cennika SpaceXAI w dniu 28 września 2026 r.:

• Standard, prompty poniżej 200 tys. tokenów — 2,00 USD za milion tokenów wejściowych / 0,50 USD za milion buforowanych tokenów wejściowych / 6,00 USD za milion tokenów wyjściowych.

• Długi kontekst, prompty o rozmiarze co najmniej 200 tys. tokenów — $4.00 za dane wejściowe / $1.00 za dane wejściowe z pamięci podręcznej / $12.00 za dane wyjściowe za milion tokenów.

• Grok 4.7 Fast — ten sam model na szybszej infrastrukturze przy podwójnych stawkach standardowych: 4,00 / 1,00 / 12,00 USD poniżej 200 tys. oraz 6,00 / 1,50 / 18,00 USD powyżej tej wartości. Jest dostępny wyłącznie przez Cursor i Grok Build, w ogóle nie ma go w publicznym API, a darmowy plan Grok Build go nie obejmuje.

• 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.

Na tle reszty rynku ciekawe nie jest stawka z nagłówka — $2 za wejście i $6 za wyjście to dokładnie to, co pobierał Grok 4.6 i co Grok 4.5 pobiera nadal — lecz rabat za pamięć podręczną, który dostawca podaje jako 75% zniżki na wejście za powtarzane prefiksy promptu. W przypadku długiej pętli agenta, która w każdej turze ponownie wysyła ten sam prompt systemowy i kontekst pliku, ten rabat to różnica między ceną katalogową a rachunkiem. To także jedyna pozycja, w której Grok 4.7 wypada gorzej niż jego starszy brat: Grok 4.5 cache'uje po $0.30 za milion w porównaniu do $0.50 w Grok 4.7.

Grok 4.7 jest dostępny w OrcaRouter jako grok/grok-4.7 w cenie katalogowej SpaceXAI z marżą 0% — cena dostawcy przekazywana bez zmian, więc zmiana ceny przez dostawcę jest tu widoczna tego samego dnia, a nie po etapie ponownego ustalania cen. Ma to większe znaczenie niż zwykle w przypadku modelu z dwupoziomowym progiem promptu i stawką za pamięć podręczną, ponieważ oba te elementy wpływają na to, ile faktycznie płacisz. To jeden klucz i jeden punkt końcowy zgodny z OpenAI dla całej linii Grok, więc przełączenie obciążenia z Grok 4.7 na Grok 4.5 lub 4.3, aby sprawdzić różnicę kosztów, to zmiana ciągu znaków, a nie druga umowa.

Co SpaceXAI dla niego twierdzi

Wszystko w tej sekcji jest raportowane przez dostawcę. Żadna z tych informacji nie została niezależnie odtworzona, a ustawienie wysiłku ma znaczenie — tabela w poście o premierze podaje Grok 4.7 na xHigh, Grok 4.6 na High, a dwa modele porównawcze na Max, co nie jest porównaniem na równych warunkach.

• CursorBench 4.0 — 46,3% dla Grok 4.7 przy xHigh, wobec 40,4% dla Grok 4.6 przy High. W samym poście zapowiadającym premierę ujęto to tak, że właśnie tutaj Grok 4.7 jest „na czele pod względem stosunku ceny do wydajności”.

• Terminal-Bench 4.0 — 37,6%, w porównaniu z 20,3% dla Grok 4.6. Największa pojedyncza różnica w tym wydaniu i ta, która odpowiada twierdzeniu o „dłuższym RL na trudniejszych zadaniach”.

• DeepSWE v1.1 — 71,0%, oznaczony w tabeli samego dostawcy jako wynik wysokiego nakładu pracy, wobec 65,2% dla Grok 4.6.

• AA Briefcase v1.1 — 1 657, wobec 1 546 dla Grok 4.6. Proszę zwrócić uwagę na kolizję nazw: to dostawca cytuje benchmark, który również prowadzi Artificial Analysis, a niezależny wynik omówiono w następnej sekcji.

• EEBench — 64,0%, wobec 53,0% dla Grok 4.6.

• Harvey Legal Agent Benchmark — 19,6%, w porównaniu z 15,8% dla Grok 4.6.

• HealthBench Professional — 56,7%, w porównaniu z 48,5% dla Grok 4.6.

• GDPval — 1695 Elo na poziomie xhigh, w porównaniu z 1605 dla Grok 4.6 na poziomie high.

Twierdzenia dotyczące bezpieczeństwa również pochodzą od dostawcy i są nietypowo konkretne: SpaceXAI mówi, że Grok 4.7 zbudowano na nowym stosie zabezpieczeń, że osiąga czołowy wynik 62,4% w benchmarku bezpieczeństwa biologicznego LatchBio oraz że w swoim własnym HackerBench v0.3 przepuszcza jedynie 3,3% ryzykownych promptów podwójnego zastosowania, rzadko blokując uzasadnione zastosowania związane z bezpieczeństwem. Firma twierdzi także, że zaczęła udostępniać wybranym partnerom ds. cyberbezpieczeństwa dostęp tylko na zaproszenie do możliwości red-teamowych modelu. Traktuj to wszystko jako testowanie przez dostawcę jego własnego modelu — to zestaw twierdzeń wystarczająco konkretny, by można było go sprawdzić później, co nie jest tym samym, co sprawdzenie go teraz. Jednozdaniowe pozycjonowanie w poście premierowym: „dwa razy szybciej, za połowę ceny porównywalnych modeli” to marketing dotyczący konkurentów, a nie pomiar Grok 4.7, a niezależny wskaźnik szybkości poniżej nie potwierdza połowy dotyczącej „dwa razy szybciej”.

Co zmierzył niezależny ewaluator

Artificial Analysis to jedyne źródło w tej historii, które nie jest związane z tym modelem, a jego strona poświęcona Grok 4.7 wyraźnie dotyczy konfiguracji xhigh. Odczyt z 28 września 2026:

• Inteligencja — 46 w Artificial Analysis Intelligence Index, wersja indeksu v4.3.2, co daje 21. miejsce na 211 modeli w tym rankingu i znacznie powyżej mediany indeksu wynoszącej 26. Indeks ten jest kompilacją dziesięciu ewaluacji: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience i AA-LCR v1.1.

• Koszt — 3,74 USD za jednorazowe uruchomienie Intelligence Index, przy czym ten sam ewaluator podaje zniżkę za cache w wysokości 75% oraz stawkę wejściową/wyjściową zgodną ze stawką dostawcy (2,00 USD / 6,00 USD). Jego własny komentarz jest taki, że model jest „rozsądnie wyceniony w porównaniu z innymi modelami o podobnej cenie”.

• Gadatliwość — 240 mln tokenów wyjściowych wygenerowanych w ramach Intelligence Index, wobec mediany 88 mln. Artificial Analysis nazywa to „bardzo gadatliwym”, a jest to najbardziej użyteczna pojedyncza liczba tutaj dla każdego, kto planuje budżet: model, który myśli w dłuższych łańcuchach, kosztuje więcej na zadanie, nawet przy stałej stawce za token.

• Szybkość — 82,6 tokena wyjściowego na sekundę, 83. miejsce na 211 w tym rankingu, co ewaluator mimo to określa jako „wolniejsze niż przeciętnie”. Dwa zastrzeżenia, zanim przeniesiesz tę liczbę gdziekolwiek dalej. Artificial Analysis zmieniło domyślne obciążenie testowe na dane wejściowe o długości 10 000 tokenów, aby lepiej odzwierciedlać użycie produkcyjne, a publikowany przez nie wynik szybkości dla tego modelu zmieniał się istotnie między migawkami, więc traktuj go jako migawkę jednego obciążenia, a nie stałą. Po stronie dostawców API ten sam ewaluator ma dla tego modelu wymienionego tylko jednego dostawcę — sam SpaceXAI — więc jego zmierzona latencja i cena mieszana są danymi własnymi dostawcy, a nie rozpiętością rynkową.

Nasz własny katalog zawiera trzy kolejne wyniki Artificial Analysis dla Grok 4.7, oceniane 21 września 2026 r.: 43,1% w Humanity's Last Exam, 76,7% w ocenie przywoływania w długim kontekście i 57,4% w SciCode. Są one oznaczone jako niezależne, ponieważ pochodzą od Artificial Analysis, i warto je czytać równolegle z twierdzeniami dostawcy dotyczącymi samoweryfikacji, a nie jako ich potwierdzenie.

Uczciwa uwaga porównawcza: liczby SpaceXAI i liczby Artificial Analysis powstały na różnych środowiskach testowych, przy różnych ustawieniach wysiłku, i nie uruchomiono ich bezpośrednio przeciwko sobie w dopasowanej konfiguracji. Gdy po obu stronach pojawia się ta sama nazwa benchmarku — AA Briefcase, Terminal-Bench 4.0 — to wspólna nazwa, a nie wspólny przebieg. Każdy, kto przytacza liczbę dostawcy obok niezależnej liczby tak, jakby były jednym pomiarem, wykonuje obliczenia, których dowody nie uzasadniają.

Gdzie faktycznie możesz to tak nazwać

Grok 4.7 można wywoływać od dnia premiery za pośrednictwem własnego API SpaceXAI pod adresem api.x.ai, przy użyciu Responses API lub Chat Completions, a także za pośrednictwem regionalnego punktu końcowego dostępnego wyłącznie w USA z 10-procentową dopłatą. Jest domyślnym modelem agenta kodującego Grok Build i jest dostępny w Cursor we wszystkich planach, przy czym wariant Fast — ten sam model przy dwukrotnie wyższej stawce — jest ograniczony do tych dwóch kanałów i nie ma go w publicznym API. Poza dostępem własnym dostawca opisuje go jako dostępny za pośrednictwem narzędzi kodujących innych firm, routerów modeli i platform chmurowych.

Konkretnie po naszej stronie: grok/grok-4.7 jest już dostępny w katalogu OrcaRoutera od dziś, w cenie zgodnej z własnymi cennikami xAI, z 0% marży, a wywołać go można na obu endpointach tym samym kluczem co resztę linii Grok. Jeśli porównujesz go z Grok 4.6 — ta sama cena, to samo okno, inny model pod spodem — przekierowanie obu przez jeden endpoint z automatycznym łańcuchem przełączania awaryjnego to tani sposób, by sprawdzić, który z nich Twoje obciążenie faktycznie preferuje, zamiast wiązać ścieżkę produkcyjną z nowszym modelem w oparciu o tabelę dostawcy.

Na co uważać, skoro materiał wciąż jest tak skąpy. SpaceXAI nie opublikował liczby parametrów, a kwestia limitu wyjściowego jest naprawdę otwarta — deklaracja dostawcy „brak limitu tekstu wyjściowego” w zestawieniu z 450K, które pokazuje nasza strona, to rozbieżność, której nikt jeszcze nie rozwiązał. Nie ma bezpośredniego porównania w dopasowanym środowisku testowym z modelami, przeciwko którym jest sprzedawany. A podany powyżej odczyt prędkości to liczba, która najprawdopodobniej się zmieni, bo już się zmieniła. To trzy miejsca, które będą wymagały edycji na tej stronie w miarę uzupełniania zapisu, i lepiej powiedzieć to wprost, niż udawać, że specyfikacja jest ustalona.

Grok 4.7 można dziś kierować przez OrcaRouter, podobnie jak Grok 4.6, Grok 4.5, Grok 4.3 i rodzinę Grok 4.20. OrcaRouter przekazuje cenę katalogową dostawcy bez marży, więc dwupoziomowy próg dla promptów SpaceXAI i jego stawka za pamięć podręczną trafiają do nas tego samego dnia, w którym zmieniają się u nich, a testowanie obciążenia na starszych, tańszych modelach Grok to zmiana ciągu znaków, a nie druga umowa.