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SpaceXAI: Grok 4.7 API

SpaceXAI dévoile Grok 4.7, son modèle phare pour le développement logiciel et les tâches professionnelles de longue durée, avec un contexte de 500 000 tokens.

Grok 4.7 est le nouveau modèle phare de SpaceXAI, succédant à Grok 4.6. Il repose sur un modèle de base plus grand et plus récent, entraîné avec un cycle d'apprentissage par renforcement plus long sur un mélange de tâches plus exigeant. Il prend en charge un contexte de 500 000 tokens et une sortie pouvant atteindre 450 000 tokens, avec appels de fonctions, contrôle du choix des outils, sorties structurées validées par schéma JSON et jetons de raisonnement étendus dont l'effort est configurable de faible à xhigh.

Le modèle est conçu pour les tâches d'ingénierie logicielle de longue durée, le travail de connaissances agentique sur plusieurs heures (documents, présentations) et les tâches professionnelles en droit, finance et génie électrique. SpaceXAI met en avant sa capacité à vérifier son propre travail, à gérer un contexte long de manière plus fiable et à rester efficace sur des missions à plusieurs étapes. Il intègre une nouvelle pile de protections décrite comme la plus robuste testée par l'entreprise face aux refus et aux tentatives de contournement.

Les performances restent toutefois inégales selon les domaines, avec des résultats plus faibles en clinique. Grok 4.7 est disponible via l'API Grok, Cursor, Grok Build, des harnais de codage tiers, des routeurs de modèles et des plateformes cloud, et se positionne comme le choix par défaut pour des produits tels que Cursor, GitHub Copilot et Microsoft Office. Les résultats de référence publiés ont été obtenus avec le réglage d'effort de raisonnement le plus élevé.

Ouvrir le Playground ↗Créer une clé API ↗Guide de démarrage →

Mis à jour:

ID DU MODÈLE

grok-4.7
Contexte
500K
Sortie max.
450K
API recommandée
messages
Entrée
text / image / file
Sortie
text

Points clés

  • Contexte de 500 000 tokens
  • Sortie jusqu'à 450 000 tokens
  • Appels de fonctions et choix des outils
  • Sorties structurées JSON validées
  • Effort de raisonnement de faible à xhigh
  • Nouvelle pile de protections renforcée

Fournisseurs

5 fournisseurs

Comparez les prix des API entre fournisseurs. Sélectionnez un fournisseur pour voir tous les tarifs et conditions.

Fournisseur · Détails des tarifs
$2$6$0.5
$2$6$0.5
$2.2$6.6$0.55
$4$12$1
$4$12$1

Ce que $10 permettent d'acheter

Entrée
5 M tokens
Sortie
1,7 M tokens

Estimation d'après les prix actuels d'entrée et de sortie, hors remises.

Benchmarks

  • CursorBench 4.0

    Pourcentage ; Grok 4.6 : 40.4 % ; GPT-5.6 Sol : 41.7 % ; Fable 5.1 : 51.8 %

    46.3%

  • DeepSWE v1.1

    Pourcentage ; en hausse depuis 65 pour Grok 4.6

    73%

  • Terminal-Bench 4.0

    Pourcentage ; en hausse depuis 18 pour Grok 4.6

    33%

  • SWE-Atlas-QnA

    Pourcentage ; en hausse depuis 58 pour Grok 4.6

    63%

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    points

    46

  • Vals Index

    Pourcentage ; classé 12e sur 26 modèles

    58.56%

  • EEBench

    Pourcentage ; Fable 5.1 : 56.4 % ; GPT-5.6 Sol : 39.4 %

    64.0%

  • Harvey Legal Agent Benchmark

    Pourcentage ; concurrents à 6.7 et 2.5 pour cent

    19.6%

Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.

Raisonnement

Niveau d'effort par défaut
high
Activé par défaut
Oui
Toujours activé
Oui
Niveaux d'effort disponibles
xhigh / high / medium / low

Démarrage rapide

Un code prêt à l'emploi pour appeler ce modèle avec les API compatibles de Felo API Platform. Commencez dans le Playground pour tester des prompts avant d'écrire du code.

Ouvrir le PlaygroundCréer une clé API
1

Configurer votre clé API

Créez une clé depuis votre compte Felo API Platform et définissez-la comme variable d'environnement.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Effectuer votre première requête

Utilisez cet ID de modèle avec le point de terminaison Felo API Platform. Les en-têtes de requête facultatifs comme X-Request-Id facilitent le diagnostic.

grok-4.7

Ce modèle est capable de raisonnement. Si le protocole sélectionné et la route du modèle exposent des contrôles de raisonnement, conservez les métadonnées de raisonnement renvoyées lorsque vous poursuivez la conversation.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "grok-4.7",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Utiliser des SDK tiers

Avec les SDK compatibles, définissez baseURL sur https://openapi.felo.ai/api/v1. Pour les clients de style Claude, utilisez l'URL de base compatible Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Activer le streaming

Ajoutez stream: true pour recevoir les réponses sous forme de server-sent events.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "grok-4.7",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform expose des surfaces d'appel de modèles compatibles. Choisissez la surface que votre application ou votre client agent prend déjà en charge.

SurfaceMethodURL

Messages

Messages compatibles Anthropic pour les clients de style Claude.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Paramètres

NomTypePar défautDescription
modelstringgrok-4.7ID public du modèle à appeler.
max_tokensinteger—Nombre maximal de tokens générés.
messagesarray—Messages de la conversation pour Chat Completions.
include_reasoning———
logprobs———
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—Demande une sortie structurée lorsque c'est pris en charge.
seed———
structured_outputs———
temperaturenumber—Contrôle la variété des réponses lorsque c'est pris en charge.
tool_choicestring or object—Contrôle si un outil doit être appelé.
toolsarray—Définitions de tool calling conformes au schéma compatible.
top_logprobs———
top_p———

Questions fréquentes

Qu'est-ce que SpaceXAI: Grok 4.7?

Grok 4.7 est le nouveau modèle phare de SpaceXAI, succédant à Grok 4.6. Il repose sur un modèle de base plus grand et plus récent, entraîné avec un cycle d'apprentissage par renforcement plus long sur un mélange de tâches plus exigeant. Il prend en charge un contexte de 500 000 tokens et une sortie pouvant atteindre 450 000 tokens, avec appels de fonctions, contrôle du choix des outils, sorties structurées validées par schéma JSON et jetons de raisonnement étendus dont l'effort est configurable de faible à xhigh. Le modèle est conçu pour les tâches d'ingénierie logicielle de longue durée, le travail de connaissances agentique sur plusieurs heures (documents, présentations) et les tâches professionnelles en droit, finance et génie électrique. SpaceXAI met en avant sa capacité à vérifier son propre travail, à gérer un contexte long de manière plus fiable et à rester efficace sur des missions à plusieurs étapes. Il intègre une nouvelle pile de protections décrite comme la plus robuste testée par l'entreprise face aux refus et aux tentatives de contournement. Les performances restent toutefois inégales selon les domaines, avec des résultats plus faibles en clinique. Grok 4.7 est disponible via l'API Grok, Cursor, Grok Build, des harnais de codage tiers, des routeurs de modèles et des plateformes cloud, et se positionne comme le choix par défaut pour des produits tels que Cursor, GitHub Copilot et Microsoft Office. Les résultats de référence publiés ont été obtenus avec le réglage d'effort de raisonnement le plus élevé.

Comment l'usage est-il facturé ?

Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.

Quelles entrées et sorties Grok 4.7 prend-il en charge ?

Grok 4.7 accepte les entrées textuelles et produit des sorties textuelles.

Quelle est la taille du contexte et de la sortie ?

Le modèle dispose d'un contexte de 500 000 tokens et d'une limite de sortie de 450 000 tokens.

À quelles tâches est-il le plus adapté ?

Il est conçu pour les tâches d'ingénierie logicielle de longue durée, le travail de connaissances agentique comme les documents et présentations sur plusieurs heures, ainsi que les tâches professionnelles en droit, finance et génie électrique.

Quelle est la différence avec Grok 4.6 ?

Grok 4.7 repose sur un modèle de base plus grand et plus récent, avec un entraînement par renforcement plus long sur des tâches plus difficiles. Il affiche de meilleurs résultats sur CursorBench 4.0, DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0 et SWE-Atlas-QnA.

Quelles sont ses limites connues ?

Ses performances sont fortement inégales selon les domaines, avec des résultats plus faibles en clinique.

Comment le raisonnement peut-il être configuré ?

L'effort de raisonnement est configurable de faible à xhigh, et les résultats de référence publiés ont été obtenus au réglage le plus élevé.