xAI: Grok 4.7

Grok 4.7 berfokus pada pengodean, tugas agen, dan pekerjaan berbasis pengetahuan. Penalaran, pemahaman gambar, dan pemanggilan alat membuatnya cocok untuk asisten yang perlu mendiagnosis masalah, menindaklanjutinya, dan mengevaluasi hasilnya.

Bandingkan model

grok-4.7

TersediaxAIObrolanInput cache 75% lebih hematBaru

Masukan / Keluaran-50%: $2.00 / $6.00$1.00 / $3.00
Konteks: 500K
Dirilis: 21 Sep 2026
Output maksimal: 128K
Modalitas: VisiObrolan
Kapabilitas: Penggunaan toolCache PromptPenalaran

Tentang Grok 4.7

Grok 4.7 adalah model frontier xAI untuk pengodean, tugas-tugas agen, dan pekerjaan berbasis pengetahuan, serta model yang direkomendasikan pertama kali oleh dokumentasi xAI. Model ini membaca teks dan gambar, menulis teks, memanggil alat, dan memberikan output terstruktur, dengan upaya penalaran dari rendah hingga xhigh. Model ini cocok untuk asisten yang mendiagnosis masalah, menindaklanjutinya, lalu mengevaluasi hasilnya.

Kelebihan

xAI merekomendasikannya sebagai model yang paling mumpuni, yang ditujukan untuk pengodean dan loop agen yang mendiagnosis, bertindak, dan mengonfirmasi hasil.
Upaya penalaran berjalan dari rendah hingga xhigh, dengan high sebagai default untuk pekerjaan yang menuntut.
Menerima gambar dengan teks, sehingga bug visual atau bagan dapat menjadi bagian dari tugas.
Pemanggilan fungsi dan output terstruktur mendukung agen multi-alat dan format data yang ketat.
Penalaran selalu dilakukan, yang bermanfaat bagi tugas-tugas yang memerlukan perencanaan sebelum tindakan.

Kapan harus beralih

Penalaran yang selalu aktif membuatnya lebih lambat daripada model 4.20 yang tidak menggunakan penalaran untuk penyusunan draf atau ekstraksi sederhana.
Model ini tidak dapat menghasilkan gambar, audio, atau video; outputnya berupa teks.
Jendela konteksnya lebih kecil daripada Grok 4.3 dan keluarga 4.20, yang penting untuk input yang sangat besar.

Memulai

Buat API key
Buat kunci di Console, gunakan untuk semua model di platform.
02
Kirim permintaan pertama Anda
Salin contoh untuk bahasa Anda dan jalankan terhadap endpoint tersebut.
Teks ke teksResponses API
POST/v1/responses
Format API:
```
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -d '{
    "model": "grok-4.7",
    "input": "Hello!"
  }'
```

Penetapan Harga

Harga Official adalah baseline publik pembuat model. Harga TokenLab adalah yang Anda bayar untuk model ini di TokenLab.

Masukan token <= 200K

per 1M token

Harga Official: Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50
Harga TokenLab: Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 / Pembacaan cache $0.25
Diskon: -50%

Masukan token 200K-500K

per 1M token

Harga Official: Masukan $4.00 / Keluaran $12.00 / Pembacaan cache $1.00
Harga TokenLab: Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50
Diskon: -50%

Harga cache prompt

Pembacaan cache

Harga Official: $0.50
Harga TokenLab: $0.25
Diskon: -50%

	Harga Officialper 1M token	Harga TokenLabper 1M token	Diskon
Masukan token <= 200K	Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50	Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 / Pembacaan cache $0.25	-50%
Masukan token 200K-500K	Masukan $4.00 / Keluaran $12.00 / Pembacaan cache $1.00	Masukan $2.00 / Keluaran $6.00 / Pembacaan cache $0.50	-50%
Harga cache prompt
Pembacaan cache	$0.50	$0.25	-50%

Penggunaan & aktivitas

Tingkat keberhasilan adalah proporsi permintaan yang selesai. Latensi adalah berapa lama respons penuh berlangsung; P95 berarti 95% permintaan selesai dalam waktu tersebut.

Penggunaan & ketersediaan

24 jam terakhir

Permintaan
Tingkat keberhasilan
Latensi P95
Total token

Performa model

Terakhir diperbarui 3 Okt 2026, 19.21 UTC

Metrik akan muncul setelah ambang batas privasi dan volume data terpenuhi.

Data didasarkan pada permintaan pengguna gabungan, tidak termasuk pemeriksaan status.

Buka di Console

Buka Grok 4.7 di Console dengan prompt siap diedit atau dikirim.

Bantu saya mencoba grok-4.7 dengan pesan singkat di /v1/responses. Tampilkan balasan, latensi, dan biayanya.

Skenario penggunaan

Cocok untuk

Penalaran
Visi

Agen pengodean otonom
Biarkan model membaca repositori, melakukan pengeditan multi-file, menjalankan pengujian melalui alat, menafsirkan kegagalan, dan melakukan iterasi hingga perubahan berhasil.
Diagnosis insiden
Berikan peringatan, log, dan tangkapan layar dasbor, lalu minta model menemukan penyebabnya, menerapkan perbaikan yang terdokumentasi melalui alat, dan mengonfirmasi pemulihan.
Pekerjaan pengetahuan yang kompleks
Siapkan analisis yang menggabungkan materi sumber yang panjang, perhitungan, dan rekomendasi tertulis, dengan tingkat penalaran yang ditingkatkan untuk pertanyaan tersulit.

Contoh prompt

Uji checkout gagal hanya pada CI. Periksa repo, temukan alasannya, perbaiki, jalankan pengujian, dan laporkan apa yang Anda ubah.

Tiga dasbor ini dan log kesalahan mencakup satu pemadaman. Identifikasi komponen yang pertama kali gagal dan usulkan rencana pemulihan.

Tinjau ekspor spreadsheet model penetapan harga ini dan memo tersebut. Cantumkan di mana kesimpulan memo tidak sesuai dengan angka-angkanya.

Model ini memiliki harga kondisional. Total token bulanan saja tidak dapat menghasilkan estimasi yang andal; gunakan harga detail untuk spesifikasi permintaan, cache, dan jendela waktu yang berlaku.

FAQ

Apa keunggulan Grok 4.7?

xAI menggambarkannya sebagai model yang dibangun untuk pengodean, tugas-tugas agen, dan pekerjaan pengetahuan. Model ini menggabungkan penalaran, pemahaman gambar, dan pemanggilan alat, sehingga dapat mendiagnosis masalah, mengambil tindakan melalui alat, dan mengevaluasi hasil dalam satu loop.

Apa saja tingkat penalaran yang dimiliki Grok 4.7?

Rendah, sedang, tinggi, dan xhigh, dengan tinggi sebagai default. Penalaran selalu aktif untuk model ini, jadi pengaturan tersebut mengontrol seberapa besar upaya yang dihabiskan, bukan apakah model tersebut berpikir atau tidak.

Bisakah Grok 4.7 membaca tangkapan layar dan bagan?

Ya. Model ini menerima gambar dengan teks, yang membantu dalam menangani bug UI, dasbor, dan gambar dalam dokumen. Output tetap berupa teks. Ajukan pertanyaan teks seperti mengapa tata letak rusak atau apa yang ditunjukkan oleh grafik, dan jawabannya akan kembali sebagai penjelasan tertulis.

Apakah Grok 4.7 lebih baik daripada Grok 4.6?

Grok 4.7 adalah rilis yang lebih baru dan model yang direkomendasikan xAI, dengan input dan tingkat upaya yang sama. Harapkan model ini menjadi titik awal yang lebih kuat untuk pekerjaan agen.

Apakah Grok 4.7 mendukung pemanggilan fungsi?

Ya, bersama dengan output terstruktur. Anda dapat menentukan alat dan skema JSON dalam permintaan, yang membuatnya cocok untuk agen yang perlu bertindak pada sistem eksternal.

Berapa biaya Grok 4.7?

Di TokenLab, Grok 4.7 dikenakan Masukan $1.00 / Keluaran $3.00 per 1M token. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.

Berapa batas konteks dan output Grok 4.7?

Grok 4.7 mendukung hingga 500.000 token konteks dan menghasilkan hingga 131.072 token per respons.

Endpoint mana yang harus digunakan Grok 4.7?

Pakai https://api.tokenlab.sh/v1/responses sebagai default untuk Grok 4.7. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.

Operasi apa saja yang didukung Grok 4.7?

Grok 4.7 mendukung Teks ke teks. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.