Grok 4.7 评测解读：长程编码、同价资料与 Token 用量

发布解读，非本站实测。 本文依据公开资料整理，未完成本文模型的付费接口测试。厂商基准只适用于其公布的版本、数据集与条件；未提供可复核来源、原始值及换算方法的衍生评分已撤下。

2026 年 2 月 xAI 正式并入 SpaceX 之后，Grok 线的第一次大更新来了：Grok 4.7（2026-09-21，SpaceXAI 发布）。它的打法一句话就能说清——智能不封顶，定价封顶：与 Grok 4.6 完全同价同速（$2/$6），官方却称它是"SpaceXAI 最强的编码与知识工作模型"，并在公告里直言自己"处于性价比前沿（at the frontier in price-performance）"。

它不是来争"综合最强"的——竞品一半的价格、同级翻倍的速度，才是这代的题眼。这篇把官方数据与公开实测放在一起，看这个打法能买到什么、买不到什么。

一、Grok 4.7 在卷什么？官方公布的三件事

根据 SpaceXAI 官方发布（2026-09-21），重点可以归纳成三件事。

1. 同价同速，竞品半价

$2 输入 / $6 输出 / $0.50 缓存（每百万 token），与 Grok 4.6 完全一致。参照系：GPT-5.6 Sol 约 $4/$20、Claude Fable 5.1 约 $10/$50——官方口号"同级两倍速、一半价"说的就是对标这批竞品。长上下文档（200K token 以上）$4/$12。

2. 编码与知识工作：多项基准大涨

来源：SpaceXAI 官方发布

Terminal-Bench 4.0 从 20.3% 到 37.6% 的翻倍是本代最陡的一根柱子；Harvey 法律和 EEBench 这类"专业知识工作"基准大幅领先。安全侧也有一个数字：HackerBench 危险双用请求放行率仅 3.3%。

3. 专攻长程：更长 RL 训练 + 自我验证增强

官方明确：更大的基座模型 + 更长的强化学习训练，任务组合偏向"需要多小时才能完成的问题"；自我验证能力增强（"更擅长检查自己的工作、管理更长的上下文"）。500K 上下文窗口，推理档位 low / medium / high（默认） / xhigh 四档。

二、"性价比前沿"的成色：公开实测怎么说？

以下结论来自公开第三方评测，非本站实测。

来源：公开第三方评测与 Artificial Analysis，2026-09

一句话判断：它是专项性价比之选——长程 Agent + 低价这个组合目前几乎没有对手；但通用能力（视觉、对话、综合智能）与第一梯队仍有可见差距，"全能主力"的期待要放低。

三、它值多少钱？实时价格

四、国内怎么调用？

apizt 已接入 Grok 4.7（模型名 grok-4.7），国内直连无需翻墙。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  api_key=os.environ["tokenba_API_KEY"],
  base_url="https://api.apizt.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
  model="grok-4.7",
  messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

核对这个型号的请求与结果

4 步跑通 · grok-4.7

横向对比与信息来源

五、该不该用它？

一句话总结：Grok 4.7 是"定价封顶"打法下最典型的专项性价比之选——把预算全部押在长程 Agent 与编码执行上，通用能力留给对手。如果你的工作负载恰好是"让模型连续干几个小时"，它可能是当前最划算的答案；如果是"什么都想最强"，这个价格本来也买不到。

信息来源：本文能力描述来自 SpaceXAI 官方发布、xAI API 文档、Artificial Analysis及公开第三方评测，非本站实测。价格数据为发布当日（2026-10-01）apizt 控制台快照，最新价格请以控制台价格页为准。