据 xAI 开发者文档的发布说明，9 月 21 日 grok-4.7 上线 xAI API，官方定位是面向编码、智能体任务与知识工作的前沿模型。这一版本上下文窗口为 50 万 token，支持文本与图像输入、仅输出文本，官方口径是不设文本输出上限。定价按提示长度分档：低于 20 万 token 时，输入、缓存命中与输出分别为每百万 token 2 美元、0.5 美元与 6 美元；超过 20 万 token 后升至 4 美元、1 美元与 12 美元。
分档定价把长上下文成本摆上台面
把 20 万 token 设成价格分水岭，等于对「把整个代码库塞进上下文」这类用法明码加价。对绝大多数日常调用来说，请求根本到不了 20 万 token，实际到手的是更低的单价；而对动辄塞进几十万 token 的仓库级检索任务，成本会按阶梯上升，调用方需要重新算一遍预算。
| 提示长度 | 输入（每百万 token） | 缓存命中 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 低于 20 万 token | 2 美元 | 0.5 美元 | 6 美元 |
| 超过 20 万 token | 4 美元 | 1 美元 | 12 美元 |
缓存命中价只有未命中价的四分之一，这个比例在长提示词场景里是决定性的：把系统提示、代码规范、检索到的固定知识做成可复用前缀，单次调用的输入成本能压掉大部分。反过来，如果每次请求都换一套上下文，缓存几乎不生效，账单结构与官方标价的观感会差很多。
Fast 版只走 Cursor 与 Grok Build
发布说明里有一条容易被忽略的信息：Grok 4.7 Fast 是同一个模型按两倍 token 单价计费的档位，只在 Cursor 与 Grok Build 中提供，不在公开 API 上架。低延迟档位绑定到特定编程工具，等于用服务等级给合作渠道留出差异化空间——想拿到更快的响应，就得先进到那两个工具里。
对只写代码的个人开发者，这层限制短期影响不大，因为 Cursor 本身就是常用入口。但如果企业想把编码智能体嵌进自建的流水线，拿到的就只是标准档，延迟表现要按公开口径重新评估。
推理强度四档与加密推理内容
grok-4.7 的推理强度支持四档：low、medium、high（默认）与 xhigh。档位越高，模型在给出结论前消耗的思考量越大，适合数学推导、复杂重构这类容易一步错步步错的场景；日常问答和格式转换用默认档就够，把强度拉满只会拉长等待时间。
另一处变化在接口层。在 Responses API 上，grok-4.7 始终返回 reasoning.encrypted_content，即便调用方没有在 include 参数里列出它。这意味着推理过程以加密形式随响应下发，调用方能保存这张凭据，却不能直接读取其中的推理文本。对需要留痕备查的团队，这提供了可审计的物料；对希望拆解模型思考路径、拿去做二次训练的研究者，这条路则被封住了。
与国产开源阵营的价格对照
把这次定价放进当月的时间线里看，会更清楚竞争位置。同一天小米开放了 MiMo-V2.6 系列权重，Pro 档 API 定价为每百万 token 输入 0.0036 美元、缓存命中 0.435 美元、输出 0.87 美元，Flash 档为 0.0028、0.14、0.28 美元。
| 模型 | 输入（每百万 token） | 缓存命中 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Grok 4.7（低于 20 万 token） | 2 美元 | 0.5 美元 | 6 美元 |
| MiMo-V2.6-Pro | 0.0036 美元 | 0.435 美元 | 0.87 美元 |
| MiMo-V2.6-Flash | 0.0028 美元 | 0.14 美元 | 0.28 美元 |
差距主要来自两处：国产模型把权重开放出来后，调用方可以用自建推理摊薄边际成本，价格不必覆盖闭源模型的全部研发摊销；缓存命中定价策略也不一样，有的把缓存价压到接近零，有的只给四分之一折扣。对预算敏感的团队，选型的关键变量已经从「谁的分数高」转向「缓存怎么计价、上下文怎么分档」。
这三款模型的定位其实并不完全重叠。Grok 4.7 把 50 万 token 上下文、加密推理内容与四档推理强度打包进单一 API，卖的是调用的确定性；MiMo-V2.6 卖的是权重可下载、可私有部署的可能性。前者适合没有机房但要求稳定延迟的团队，后者适合数据不能出内网、或者想把推理成本压到接近硬件成本的组织。
编码与智能体：这次升级面向谁
从官方定位看，grok-4.7 的升级重点不在通用问答，而在编码与智能体任务。这类任务的特点是多轮、长流程、频繁调用外部工具，对上下文长度、推理强度和延迟的敏感度都远高于一次性问答，也正好对应这次公布的几项变化：50 万 token 上下文、四档推理强度、按长度分档的定价，以及只在编程工具里提供的低延迟档。
同期出现的竞品动作也说明这条赛道的拥挤程度。小米在同一天开放了 MiMo-V2.6 系列权重，重点放在可下载、可私有部署上；DeepSeek 从 7 月起保持每月更新；Anthropic 与 OpenAI 在 9 月相继发布新模型。对开发者而言，选择变多的同时迁移成本也在上升，接口参数、缓存机制、推理档位的差异都需要在代码里做适配。
回到使用层面，这款模型适合的场景大致有三类：需要在单次请求里塞进大量代码与文档的仓库级分析、要求低延迟反馈的编辑器内辅助，以及必须留痕备查的智能体流程。反过来，如果任务是批量生成短文本或做简单的格式转换，用单价更低的模型就够了，把预算花在 50 万上下文和最高推理档上并不划算。
常见问题
问：Grok 4.7 支持哪些输入输出形式？
官方说明为文本与图像输入、仅输出文本，上下文窗口 50 万 token，且不设文本输出上限。需要生成图像的场景要用 xAI 的图像接口，与这一模型不是同一条链路。
问：为什么长提示会更贵？
定价按 20 万 token 分档，低于该长度时输入每百万 2 美元，超过后为 4 美元，缓存命中与输出同步翻倍。仓库级检索、整本书问答这类用法会落到高价档。
问：推理过程能拿到吗？
在 Responses API 上，模型始终返回加密的推理内容，调用方可以保存留痕，但无法直接读取其中的推理文本。
参考来源
- xAI 开发者文档.《Release Notes：Grok 4.7》2026 年 9 月 21 日
- xAI 开发者文档.《Grok 4.7 模型概览与定价》2026
- 小米 MiMo 官方模型卡.《MiMo-V2.6 API 价格矩阵》2026
