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Grok 4.7 發表：價格維持每百萬 token 2／6 美元，寫程式分數進步但仍落後 Fable 5.1
Grok 開發商發表 Grok 4.7，換上更大的基礎模型、主打長時間寫程式與知識工作，價格和速度跟 4.6 一樣。官方自家評測多項進步，但在終端機任務等評測仍明顯落後 Claude Fable 5.1。
- 發布
- 2026-09-21
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- 約 4 分鐘 · 1,720 字
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- 7 節 + 3 題常見問題
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一句話看懂：Grok 4.7 換上更大的基礎模型、寫程式能力明顯進步，價格卻跟 4.6 一樣；但官方自家評測也顯示，它在幾項關鍵任務仍落後 Claude Fable 5.1。
先用白話講：「換基礎模型、價格不變」代表什麼？
想像你常去的便當店把廚師換成更厲害的師傅，菜色變好吃，價格卻一塊錢都沒漲。對常客來說，這就是白賺。
AI 模型的「基礎模型」就像廚師本人的功力，「強化學習」則像師傅上崗前的特訓。Grok 4.7 兩件事都升級了，但 API 價格維持原樣。
發生什麼事
Grok 的開發商（官網 x.ai）在 9 月 21 日發表 Grok 4.7：
- 官方定位：旗下寫程式與知識工作能力最強的模型
- 使用比 Grok 4.6 更大的基礎模型，並用更長時間、偏重「需要好幾小時才能完成」的任務做強化學習
- 更會檢查自己的工作、處理更長的上下文
- 價格與速度跟 Grok 4.6 相同：每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 6 美元
- 另有快速版：輸出速度 2 倍，價格也 2 倍
- 已上架 Cursor、Grok Build，也可透過 Grok API、第三方寫程式工具與雲端平台使用
官方評測怎麼看？
官方公布的比較表（Grok 4.7 使用 xHigh 推理強度，其他模型用的強度不同）：
| 評測 | Grok 4.7 | Grok 4.6 | GPT-5.6 Sol | Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| 輸入／輸出價格（美元／百萬 token） | 2／6 | 2／6 | 4／20 | 10／50 |
| CursorBench 4.0（寫程式） | 46.3% | 40.4% | 41.7% | 51.8% |
| Terminal-Bench 4.0（終端機長任務） | 37.6% | 20.3% | 37.3% | 57.9% |
| EEBench（電機工程） | 64.0% | 53.0% | 39.4% | 56.4% |
| HealthBench Professional（臨床推理） | 56.7% | 48.5% | 60.5% | 62.1% |
可以看到，Grok 4.7 比 4.6 每一項都進步，在 EEBench 也拿到最高分；但寫程式與終端機任務仍落後 Fable 5.1。要注意，這些都是官方自己的評測，而且各模型使用的推理強度不一樣。
給開發者的技術細節
依 Grok API 文件：
- 模型名稱：
grok-4.7 - 上下文長度：500k token，推理強度可調整
- 知識截止：2026 年 5 月
- 在 Responses API 上，
grok-4.7一律回傳reasoning.encrypted_content（加密的推理內容） grok-4.20之後的模型不支援logprobs，設定了也會被忽略- 模型名稱有別名機制：
<模型名>指向最新穩定版，<模型名>-latest指向最新版，加日期的版本則固定不變
安全方面，官方說 Grok 4.7 採用全新的防護機制，在 LatchBio 的生物安全評測拿到 62.4%，在自家 HackerBench v0.3 只讓 3.3% 的高風險雙重用途提示通過。
我的看法
對接案者來說，這次最有感的是「不漲價」。每百萬 token 輸出 6 美元，跟官方表上 Fable 5.1 的 50 美元比，差了 8 倍以上（自行換算：50 ÷ 6，只比輸出單價、不含用量差異），大量、重複性高的程式工作很適合拿來試。
但我不會因為一張官方表格就換主力模型。表裡的推理強度各不相同，加上 Terminal-Bench 這種長任務落差很大。比較實際的做法是：挑幾個自己專案裡的真實任務，同時丟給兩三個模型跑，看品質、花費和需要修幾次，再決定哪些工作交給便宜的模型。
名詞小辭典
- 基礎模型（Base Model）：模型最底層的大型神經網路，決定它的基本能力上限。
- 強化學習（Reinforcement Learning）：讓模型反覆嘗試、依結果好壞給回饋來改進的訓練方式。
- 上下文（Context）：模型一次能讀進的內容長度，越長越能處理大型專案。
- 推理強度（Reasoning Effort）：模型回答前「想多久」的設定，越高通常越準，但越慢、越貴。