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Grok 4.7

Veröffentlichung
September 2026Neu
Kontextfenster
500k Token
API-Preis In / Out
2,00 $ / 6,00 $
Daten aktualisiert: 25. September 2026

Grok 4.7 Modell-Übersicht

Grok 4.7 ist das neue Flaggschiff von SpaceXAI (ehemals xAI) und der Nachfolger von Grok 4.6, veröffentlicht am 21. September 2026. Anders als beim Vorgänger steckt diesmal ein neues, größeres Basismodell dahinter. SpaceXAI hat es mit einem längeren Reinforcement-Learning-Lauf gezielt auf mehrstündige Agenten-Aufgaben und bessere Selbstverifikation trainiert. Kontextfenster (500K Token), Bild-Input und Preis ($2 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token) bleiben unverändert. Die Fortschritte sind deutlich: 38,0 % in Terminal-Bench 4.0 (+17,7 Prozentpunkte), 71,0 % in DeepSWE v1.1 und 46,3 % in CursorBench 4.0 (Grok 4.6: 40,4 %). Zur Spitze fehlt aber noch einiges, Claude Opus 5.5 kommt in CursorBench auf 57,8 %. Leider relativiert sich der günstige Listenpreis in der Praxis: Laut Artificial Analysis verbraucht Grok 4.7 pro Aufgabe rund 81.000 Output-Token, mehr als doppelt so viele wie Grok 4.6. Nach unserer Einschätzung ist es damit ein solides Upgrade, aber kein Preis-Leistungs-Tipp mehr.

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Strukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsuche
Input:TextBild
Output:Text

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
500k Token
Max. Output
500k Token
Input-Preis / 1M Token
2,00 $
Output-Preis / 1M Token
6,00 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0088 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Grok 4.7 Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturProprietärer Transformer
Input Kontextlänge500k
Output Kontextlänge500k
TokenizerUnbekannt

Besonderheiten

Long-running AgentsAuf mehrstündige Aufgaben trainiert, um über lange Läufe hinweg produktiv zu bleiben.
Self-VerificationPrüft eigene Zwischenergebnisse, bevor es weiterarbeitet.
Reasoning-StufenEinstellbar in den Stufen low, medium, high und xhigh.
X.com Search ToolsNative Tools für Live-Websuche und Suche auf X direkt über die API.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Deutliche Coding-Fortschritte
    Gegenüber Grok 4.6 steigt Terminal-Bench 4.0 um 17,7 Prozentpunkte auf 38,0 %, CursorBench 4.0 von 40,4 % auf 46,3 %. Damit liegt Grok 4.7 vor GPT-5.6 Sol (41,7 %).
  • Günstiger Listenpreis
    Mit $2 / $6 pro 1 Mio. Input-/Output-Token bleibt Grok 4.7 beim Preis des Vorgängers und liegt klar unter Claude Fable 5.1 ($10 / $50) oder Claude Opus 5.5 ($4 / $20).
  • Großes Kontextfenster für Agenten
    500K Token Kontext plus Context Compaction erlauben lange, werkzeuggestützte Agenten-Läufe, ohne den Verlauf zu zerstückeln.
  • Integrierte Tools und steuerbares Reasoning
    Function Calling, Web- und X-Suche sowie Code-Execution sind ab Werk verfügbar, die Reasoning-Tiefe lässt sich in vier Stufen von low bis xhigh einstellen.

Nachteile

  • Hoher Token-Verbrauch
    Laut Artificial Analysis erzeugt Grok 4.7 rund 81.000 Output-Token pro Aufgabe, gegenüber 36.000 bei Grok 4.6 und 27.000 bei GPT-6 Astra. Pro Task ist es damit teurer als GPT-5.6 Sol, trotz niedrigerem Listenpreis.
  • Nicht an der Spitze im Coding
    In CursorBench 4.0 bleibt Grok 4.7 mit 46,3 % klar hinter Claude Fable 5.1 (51,8 %) und Claude Opus 5.5 (57,8 %).
  • Teure Long-Context-Stufe
    Ab 200K Prompt-Token verdoppeln sich Input- und Output-Preis auf $4 / $12 pro 1 Mio. Token. Der höhere Satz gilt dann für alle Token der Anfrage.
  • Proprietär, keine Open Weights
    Grok 4.7 ist nur über die SpaceXAI-API und Partnerplattformen verfügbar. Gewichte, Architektur, Parameterzahl und Tokenizer werden nicht veröffentlicht.

Vergleiche Grok 4.7 mit anderen LLMs

Vergleiche Grok 4.7 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

Grok 4.7 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Grok 4.7 ist auch direkt in SuperGrok nutzbar.

App
SuperGrok
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
30,00 $

Provider & APIs

Du kannst xAI Grok 4.7 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Grok 4.7

Kann ich Grok 4.7 kostenlos nutzen?

Ja, Grok 4.7 ist in SuperGrok auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Grok 4.7 Open Source?

Nein, Grok 4.7 ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von xAI.

Welche Eingabeformate versteht Grok 4.7?

Grok 4.7 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet Grok 4.7 über die API?

Über die API kostet Grok 4.7 2,00 $ pro 1 Mio. Input-Token und 6,00 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Grok 4.7?

Grok 4.7 verarbeitet bis zu 500k Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von Grok 4.7?

Der direkte Vorgänger von Grok 4.7 ist Grok 4.6 (erschienen August 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.